Luminar의 AI 에이전트는 고급 LiDAR 기술과 기계 학습을 활용하여 차량 인식을 향상시키고, 장애물을 정확하게 식별하며, 안전한 자율 주행을 위한 의사 결정을 개선합니다. 복잡한 환경에서 효율적으로 탐색할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 제공하기 위해 센서 통합에서 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 제조업체가 산업 안전 기준을 충족하면서 성능을 최적화하는 자율 시스템을 배포할 수 있도록 합니다.

Wayve는 데이터와 머신 러닝을 통해 자율 주행 기술을 만드는 데 집중합니다. 딥 강화 학습을 적용하여 플랫폼은 차량이 실시간으로 경험으로부터 학습하고 다양한 주행 조건과 환경에 적응할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 미리 코딩된 규칙에 대한 의존도를 줄이는 것을 강조하여 경험을 통해 진화할 수 있는 더 유연하고 지능적인 주행 시스템을 촉진합니다. 이 시스템은 도시 및 복잡한 시나리오에 적합합니다.

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.

Comma.ai는 차량 자율성을 향상시키기 위한 소프트웨어 개발을 전문으로 합니다. 그들의 대표 제품인 'openpilot'은 사용자가 자신의 차량에 고급 운전 보조 기능을 추가할 수 있도록 하여 적응형 크루즈 컨트롤 및 차선 유지 보조와 같은 기능을 사용할 수 있게 합니다. 이 시스템은 스마트 알고리즘과 실시간 데이터 처리를 통해 운전자의 제어 및 안전성을 현저히 향상시켜, 운전 경험을 향상시키고자 하는 모든 사람에게 적합한 선택이 됩니다.

Pony.ai는 복잡한 도시 환경을 안전하게 탐색할 수 있도록 고급 AI 알고리즘, 컴퓨터 비전 및 실시간 데이터 처리를 결합한 최첨단 자율주행 플랫폼을 제공합니다. 이들의 기술은 차량 호출 서비스, 물품 배달 및 교통 안전성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 자율 시스템에 대한 전문성을 활용하여 Pony.ai는 혁신적인 운송 방법을 찾는 소비자와 기업 모두에게 제품과 솔루션을 제공합니다.

자동 주차 자동차 AI 에이전트는 고급 센서와 알고리즘을 활용하여 차량이 자동으로 주차할 수 있도록 도와줍니다. 주변 환경의 실시간 데이터를 처리하여 AI는 직렬 또는 수직 주차 여부에 관계없이 주차 공간에 차량을 정확하게 조종할 수 있습니다. 이 기술은 충돌의 위험을 줄이고 주차 프로세스의 효율성을 높이며 사용자에게 더 나은 안전과 편리함을 제공합니다.