AutoDRIVE Cooperative MARL은 MADDPG 및 PPO와 같은 다중 에이전트 RL 알고리즘의 즉시 사용 가능한 구현을 제공하며 AutoDRIVE 시뮬레이터와 통합하여 차선 병합, 교차로 관리, 대열 형성 등 협력 작업에서 자율주행 차량을 훈련시킵니다.
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL은 MADDPG 및 PPO와 같은 다중 에이전트 RL 알고리즘의 즉시 사용 가능한 구현을 제공하며 AutoDRIVE 시뮬레이터와 통합하여 차선 병합, 교차로 관리, 대열 형성 등 협력 작업에서 자율주행 차량을 훈련시킵니다.
추천
AutoDRIVE Cooperative MARL란?
AutoDRIVE Cooperative MARL은 AutoDRIVE 도시 주행 시뮬레이터와 적응 가능한 다중 에이전트 강화학습 알고리즘을 결합한 GitHub 호스팅 프레임워크입니다. 훈련 스크립트, 환경 래퍼, 평가 지표, 시각화 도구를 포함하여 협력 운전 정책을 개발 및 벤치마킹할 수 있습니다. 사용자는 에이전트 관측 공간, 보상 함수, 훈련 하이퍼파라미터를 구성할 수 있습니다. 이 저장소는 모듈식 확장을 지원하여 사용자 정의 시나리오 정의, 커리큘럼 학습, 성능 추적이 가능합니다.
AutoDRIVE Cooperative MARL을 사용할 사람은?
- 자율주행 연구원
- 다중 에이전트 RL 개발자
- 로봇 및 인공지능 학생
- 시뮬레이션 엔지니어
- 학술 강사
AutoDRIVE Cooperative MARL 사용 방법은?
- 1단계: 저장소 복제: git clone https://github.com/Tinker-Twins/AutoDRIVE-Coopertitive-MARL.git
- 2단계: pip install -r requirements.txt 명령으로 종속성 설치
- 3단계: AutoDRIVE 시뮬레이터를 다운로드 또는 빌드하고 경로를 설정
- 4단계: 원하는 시나리오와 알고리즘에 맞게 훈련 구성 파일 수정
- 5단계: 훈련 스크립트 실행 (예: python train_maddpg.py)하여 에이전트 훈련
- 6단계: 평가 스크립트를 사용하여 시뮬레이션에서 학습된 정책 테스트
- 7단계: 내장 플로팅 유틸리티 또는 애플리케이션에 통합하여 결과 시각화
플랫폼
- mac
- windows
- linux
AutoDRIVE Cooperative MARL의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- MADDPG, PPO 등 다중 에이전트 RL 알고리즘 구현
- 도시 주행 시나리오와 통합된 AutoDRIVE 시뮬레이터
- 사용자 정의 가능한 환경 래퍼와 보상 함수
- 로깅 지원 훈련 및 평가 스크립트
- 시각화 및 성능 플로팅 유틸리티
- 커리큘럼 학습 및 정책 체크포인트 지원
장점
- 즉시 사용 가능한 코드로 협력주행 연구 가속화
- 모듈식 설계로 확장 및 맞춤화 용이
- 오픈소스 및 재현 가능한 벤치마크
- 고사양 주행 시뮬레이터와 원활한 통합
- 포괄적인 문서 및 예제 제공
AutoDRIVE Cooperative MARL의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 협력 차선 병합 정책 개발
- 여러 자율 에이전트를 이용한 교차로 관리
- 차량 대열 형성 및 컨보이 조정 연구
- 운전 시나리오에서 다중 에이전트 RL 알고리즘 벤치마크
- 자율주행 강좌용 교육 데모
AutoDRIVE Cooperative MARL의 자주 묻는 질문
AutoDRIVE Cooperative MARL 회사 정보
AutoDRIVE Cooperative MARL 리뷰
5/5
AutoDRIVE Cooperative MARL의 주요 경쟁자와 대안은?
- PettingZoo Multi-Agent Environments
- Ray RLlib Multi-Agent Toolkit
- OpenAI Gym MultiAgentParticleEnv
- Mava Multi-Agent RL Framework
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