Outils 自動駕駛車輛 simples et intuitifs

Explorez des solutions 自動駕駛車輛 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

自動駕駛車輛

  • Aurora Innovation propose des technologies de conduite autonome alimentées par l'IA pour un transport plus sûr et plus intelligent.
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    Qu'est-ce que Aurora Innovation ?
    Aurora Innovation se spécialise dans la création de technologies d'IA à la pointe pour les véhicules autonomes. Leurs systèmes exploitent l'apprentissage profond et la robotique pour améliorer la perception, la planification et le contrôle, permettant aux voitures de naviguer en toute sécurité et efficacement dans diverses conditions. Le logiciel d'Aurora s'intègre aux plateformes de véhicules existantes, offrant aux fabricants une voie fiable vers l'autonomie tout en se concentrant sur les tests du monde réel et la sécurité.
    Fonctionnalités principales de Aurora Innovation
    • Technologie de conduite autonome
    • Perception de l'environnement en temps réel
    • Systèmes de navigation et de planification
  • Une plateforme open-source permettant la formation, le déploiement et l’évaluation de modèles d'apprentissage par renforcement multi-agents pour des tâches coopératives et compétitives.
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    Qu'est-ce que NKC Multi-Agent Models ?
    NKC Multi-Agent Models fournit aux chercheurs et développeurs une boîte à outils complète pour concevoir, entraîner et évaluer des systèmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle dispose d'une architecture modulaire où les utilisateurs définissent des politiques agents personnalisées, des dynamiques d’environnement et des structures de récompense. L’intégration transparente avec OpenAI Gym permet un prototypage rapide, tandis que le support de TensorFlow et PyTorch offre une flexibilité dans le choix des moteurs d’apprentissage. Le framework inclut des utilitaires pour la rejouabilité d’expérience, la formation centralisée avec exécution décentralisée, et la formation distribuée sur plusieurs GPUs. Des modules de journalisation et de visualisation étendus capturent les métriques de performance, facilitant le benchmarking et l’ajustement des hyperparamètres. En simplifiant la mise en place de scénarios coopératifs, compétitifs et mixtes, NKC Multi-Agent Models accélère l’expérimentation dans des domaines comme les véhicules autonomes, les essaims robotiques et l’IA de jeu.
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