L'agent IA de la voiture autonome utilise des capteurs avancés et des algorithmes pour aider les véhicules à se garer automatiquement. En traitant des données en temps réel de son environnement, l'IA peut manœuvrer le véhicule dans les places de stationnement avec précision, que ce soit en parallèle ou perpendiculairement. Cette technologie réduit le risque de collisions et améliore l'efficacité du processus de stationnement, entraînant des innovations en matière de commodité et de sécurité automobile pour les utilisateurs.

L'Agent IA de Luminar tire parti de la technologie lidar avancée et de l'apprentissage automatique pour améliorer la perception du véhicule, identifier avec précision les obstacles et améliorer la prise de décision pour une conduite autonome plus sûre. Il joue un rôle essentiel dans l'intégration des capteurs pour fournir un traitement de données en temps réel, garantissant que les véhicules peuvent naviguer efficacement dans des environnements complexes. Cette technologie permet aux fabricants de déployer des systèmes autonomes qui respectent les normes de sécurité de l'industrie tout en optimisant les performances.

Wayve se concentre sur la création de technologies de conduite autonome grâce aux données et à l'apprentissage automatique. En utilisant l'apprentissage par renforcement profond, la plateforme permet aux véhicules d'apprendre d'expériences en temps réel, s'adaptant à diverses conditions de conduite et environnements. Cette approche souligne une moindre dépendance aux règles précodées, favorisant un système de conduite plus flexible et intelligent capable d'évoluer par l'expérience, ce qui le rend adapté aux scénarios urbains et complexes.

AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre hébergé sur GitHub, combinant le simulateur de conduite urbaine AutoDRIVE avec des algorithmes adaptables d'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des scripts d'entraînement, des wrappers d'environnement, des métriques d'évaluation et des outils de visualisation pour développer et benchmarker des politiques de conduite coopératives. Les utilisateurs peuvent configurer les espaces d'observation des agents, les fonctions de récompense et les hyperparamètres d'entraînement. Le dépôt supporte des extensions modulaires, permettant la définition de tâches personnalisées, l'apprentissage par curriculum et le suivi des performances pour la recherche sur la coordination des véhicules autonomes.