AutoDRIVE Cooperative MARL은 협력형 다중 에이전트 강화학습 알고리즘과 시뮬레이션 운전 환경을 제공하여 자율주행 차량의 협조된 의사결정을 가능하게 합니다. 교차로 관리, 차량 군집(플레토닝), 병합 시나리오에 적합하게 중앙집중식 훈련과 분산형 실행 워크플로우를 지원합니다. 개발자는 환경을 맞춤 설정하고, 확장 가능한 정책을 훈련하며, 현실적인 교통 시뮬레이션에서 에이전트 성능을 평가할 수 있습니다.
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL은 협력형 다중 에이전트 강화학습 알고리즘과 시뮬레이션 운전 환경을 제공하여 자율주행 차량의 협조된 의사결정을 가능하게 합니다. 교차로 관리, 차량 군집(플레토닝), 병합 시나리오에 적합하게 중앙집중식 훈련과 분산형 실행 워크플로우를 지원합니다. 개발자는 환경을 맞춤 설정하고, 확장 가능한 정책을 훈련하며, 현실적인 교통 시뮬레이션에서 에이전트 성능을 평가할 수 있습니다.
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AutoDRIVE Cooperative MARL란?
AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.
AutoDRIVE Cooperative MARL을 사용할 사람은?
- 자율주행 연구원
- 멀티 에이전트 강화학습 실무자
- 학계 및 대학 연구실
- 자동차 엔지니어
- 시뮬레이션 개발자
AutoDRIVE Cooperative MARL 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 저장소를 클론하세요.
- 2단계: pip를 사용하여 Python 종속성을 설치하고 시뮬레이션 환경을 셋업하세요.
- 3단계: 제공된 YAML 파일에서 시나리오 파라미터를 구성하세요.
- 4단계: MARL 알고리즘을 선택하거나 구현하고 하이퍼파라미터를 조정하세요.
- 5단계: 훈련 스크립트를 실행하여 협력 정책을 학습하세요.
- 6단계: 성능 지표와 에이전트 행동을 시각화하세요.
- 7단계: 훈련된 모델을 배포하여 목표 시뮬레이터에서 평가하세요.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
AutoDRIVE Cooperative MARL의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 중앙집중식 훈련과 분산형 실행
- 협력형 다중 에이전트 RL 알고리즘
- 구성 가능한 교통 시나리오
- 시뮬레이터 통합 및 시각화
- 성능 벤치마킹 도구
장점
- 향상된 교통 효율성과 안전성
- 확장 가능한 다중 에이전트 협력
- 오픈소스 맞춤화
- 확장 가능한 환경 및 알고리즘 지원
- 재현 가능한 연구 워크플로우
AutoDRIVE Cooperative MARL의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 협력 에이전트를 통한 교차로 교통관리
- 고속도로 차량 군집
- 협력 병합 시나리오
- 적응형 신호제어 연구
- 멀티 에이전트 조정 알고리즘 벤치마킹
AutoDRIVE Cooperative MARL의 자주 묻는 질문
AutoDRIVE Cooperative MARL 회사 정보
AutoDRIVE Cooperative MARL 리뷰
5/5
AutoDRIVE Cooperative MARL의 주요 경쟁자와 대안은?
- Ray RLlib
- PettingZoo MARL
- OpenAI Gym Multi-Agent
- Google TRFL
- SMARTS
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