NKCマルチエージェントモデルは、研究者や開発者にマルチエージェント強化学習システムの設計、訓練、評価のための包括的なツールキットを提供します。カスタムエージェントポリシー、環境の動作、および報酬構造を定義できるモジュラーアーキテクチャを特徴としています。OpenAI Gymとのシームレスな統合により迅速なプロトタイピングが可能であり、TensorFlowとPyTorchのサポートにより学習バックエンドの選択に柔軟性を持たせています。このフレームワークには、経験リプレイ、集中型訓練と分散型実行、複数GPUでの分散訓練のユーティリティが含まれています。拡張されたロギングとビジュアライゼーションモジュールはパフォーマンスメトリクスをキャプチャし、ベンチマークとハイパーパラメータ調整を支援します。協力、競争、および混合動機シナリオの設定を簡素化し、NKCマルチエージェントモデルは自律車両、ロボット群、ゲームAIなどの分野での実験を加速させます。

Autowareは、自律車両機能のために設計された最先端のオープンソースソフトウェアプラットフォームです。認識、位置特定、計画、制御などのさまざまな機能を統合し、開発者や研究者のニーズに応えています。Autowareを利用することで、ユーザーは高度な自動運転アプリケーションを作成し、広範なツールと事前設定されたソフトウェアモジュールにアクセスすることで、現実の環境での迅速なテストと展開を実現できます。

F1Tenth Two-Agent Simulatorは、ROSとGazebo上に構築された特殊なシミュレーションフレームワークで、カスタムトラック上でレースまたは協力する2つの1/10スケールの自律車両をエミュレーションします。リアルなタイヤモデルの物理、センサーエミュレーション、衝突検出、データロギングをサポートします。ユーザーは自分のプランニングや制御アルゴリズムを接続し、エージェントのパラメータを調整し、性能、安全性、協調戦略を評価する対決シナリオを実行できます。

モーショナルは自律走行車両技術の開発におけるリーダーです。高度なAIアルゴリズムを用いて、安全で効率的な自律走行車両の作成を目指しています。彼らの技術は、移動性を向上させるだけでなく、高度な安全機能を通じて交通事故を減少させます。スマートシティイニシアチブのパートナーとして、モーショナルは自律走行車両で都市交通を変革することを約束し、未来の交通システムの不可欠な部分となっています。

Navyaの自律走行車両は、最先端のAIを利用して完全自律運転の輸送ソリューションを提供します。これらの車両は運転手なしで運行できるように設計されており、公共交通機関やキャンパスシャトル、物流に適しています。彼らは運営効率を向上させ、交通渋滞を減らし、障害物検知やリアルタイムの意思決定を含む安全機能を備えています。都市環境に最適なNavyaの車両は、シームレスな移動と効率的な輸送を保証し、輸送に対する私たちの考え方を変革します。