AutoDRIVE Cooperative MARL

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AutoDRIVE Cooperative MARLは、協調型マルチエージェント強化学習アルゴリズムとシミュレーテッドドライビング環境を提供し、自律走行車両の調整された意思決定を可能にします。交差点管理、プラトゥーニング、合流シナリオに対して中心型訓練と分散型実行ワークフローをサポートします。開発者は環境をカスタマイズし、スケーラブルなポリシーを訓練し、現実的な交通シミュレーションでエージェントの性能を評価できます。
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May 10 2025
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AutoDRIVE Cooperative MARLは、協調型マルチエージェント強化学習アルゴリズムとシミュレーテッドドライビング環境を提供し、自律走行車両の調整された意思決定を可能にします。交差点管理、プラトゥーニング、合流シナリオに対して中心型訓練と分散型実行ワークフローをサポートします。開発者は環境をカスタマイズし、スケーラブルなポリシーを訓練し、現実的な交通シミュレーションでエージェントの性能を評価できます。
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フィーチャー

AutoDRIVE Cooperative MARLとは?

AutoDRIVE Cooperative MARLは、自律走行タスクのために協調型マルチエージェント強化学習(MARL)ポリシーを訓練・展開するためのオープンソースフレームワークです。交差点、高速道路のプラトゥーニング、合流シナリオなどの交通シナリオをモデル化するために、リアルなシミュレータと連携します。このフレームワークは、中心型訓練と分散型実行を実装し、交通の効率と安全性を最大化する共有ポリシーを学習することを可能にします。ユーザーは環境パラメータを設定し、既存のMARLアルゴリズムを選択し、訓練の進行状況を可視化し、エージェントの協調性能をベンチマークできます。

誰がAutoDRIVE Cooperative MARLを使うの?

  • 自動運転研究者
  • 多エージェントRL実践者
  • 学界・大学研究室
  • 自動車エンジニア
  • シミュレータ開発者

AutoDRIVE Cooperative MARLの使い方は?

  • ステップ1:GitHubからリポジトリをクローンします。
  • ステップ2:pipを使ってPython依存関係をインストールし、シミュレーション環境を設定します。
  • ステップ3:提供されたYAMLファイルでシナリオパラメータを設定します。
  • ステップ4:MARLアルゴリズムを選択または実装し、ハイパーパラメータを調整します。
  • ステップ5:協調ポリシーを学習する訓練スクリプトを実行します。
  • ステップ6:性能指標とエージェントの挙動を可視化します。
  • ステップ7:訓練済みモデルをターゲットシミュレータで評価のために展開します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

AutoDRIVE Cooperative MARLの主な特長・利点

コア機能

  • 中心型訓練と分散型実行
  • 協調型マルチエージェントRLアルゴリズム
  • 設定可能な交通シナリオ
  • シミュレータ連携と可視化
  • 性能ベンチマークツール

利点

  • 交通の効率と安全性の向上
  • スケーラブルな複数エージェントの調整
  • オープンソースのカスタマイズ性
  • 環境とアルゴリズムの拡張性
  • 再現性の高い研究ワークフロー

AutoDRIVE Cooperative MARLの主な使用ケース・アプリケーション

  • 協調エージェントを用いた交差点交通管理
  • 高速道路上の車両プラトゥーニング
  • 協調的な合流シナリオ
  • 適応交通信号制御の研究
  • マルチエージェント調整アルゴリズムのベンチマーク

AutoDRIVE Cooperative MARLのFAQs

AutoDRIVE Cooperative MARL会社情報

AutoDRIVE Cooperative MARL のレビュー

5/5
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AutoDRIVE Cooperative MARLの主な競合と代替品は?

  • Ray RLlib
  • PettingZoo MARL
  • OpenAI Gym Multi-Agent
  • Google TRFL
  • SMARTS

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