SmoothRide는 고급 AI를 활용하여 인프라를 분석하고 개선하여 모든 사람에게 더 안전하고 즐거운 환경을 제공합니다. 시민의 피드백과 AI 기반 인사이트를 포함한 다양한 출처의 데이터를 통합하여 플랫폼은 도시 환경을 재설계하여 안전성과 거주 가능성을 증진합니다. 이를 통해 자전거 도로가 개선되고 더 많은 보행자 친화적인 공간이 조성되며 전체적인 교통 관리가 향상됩니다. SmoothRide는 커뮤니티와 지역 당국이 기능적이고 살기 좋은 미래형 인프라를 구축하는 데 참여하도록 돕고자 합니다.

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.