NKC 다중 에이전트 모델은 연구자와 개발자에게 다중 에이전트 강화 학습 시스템을 설계, 훈련, 평가하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트 정책, 환경 동역학, 보상 구조를 정의하는 모듈형 아키텍처를 특징으로 합니다. OpenAI Gym과 원활하게 통합되어 빠른 프로토타이핑이 가능하며, TensorFlow와 PyTorch 지원으로 유연한 백엔드 선택이 가능합니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 중앙집중식 훈련과 분산 실행, 여러 GPU를 활용한 분산 훈련 유틸리티를 포함하고 있으며, 확장된 로깅과 시각화 모듈은 성능 지표를 수집하여 벤치마킹과 하이퍼파라미터 튜닝을 돕습니다. 협력, 경쟁, 혼합 동기 시나리오의 구성을 간소화하여 NKC 다중 에이전트 모델은 자율차, 로봇 무리, 게임 AI 등의 분야에서 실험을 가속화합니다.

Autoware는 자율주행 기능을 위해 설계된 최첨단 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 개발자와 연구자들의 요구를 충족시키기 위해 인식, 위치 확인, 계획 및 제어와 같은 다양한 기능이 통합되어 있습니다. Autoware를 사용하면 사용자는 정교한 자율주행 애플리케이션을 생성할 수 있으며, 넓은 범위의 도구와 미리 구성된 소프트웨어 모듈에 액세스하여 실제 환경에서 신속한 테스트 및 배포를 용이하게 합니다.

F1Tenth Two-Agent Simulator는 ROS와 Gazebo 기반으로 구축된 특수한 시뮬레이션 프레임워크로, 사용자 지정 트랙에서 경쟁 또는 협력하는 두 대의 1/10 스케일 자율 차량을 에뮬레이션합니다. 현실적인 타이어 모델 물리, 센서 에뮬레이션, 충돌 감지, 데이터 로깅을 지원하며, 사용자는 자신만의 계획 및 제어 알고리즘을 연결하고, 에이전트 파라미터를 조정하며, 성능, 안전성 및 협력 전략을 평가하는 대전 시나리오를 실행할 수 있습니다.

모션널은 자율주행 차량 기술 개발의 선두주자입니다. 정교한 인공지능 알고리즘을 이용하여 안전하고 효율적인 자율주행 차량을 만들고자 합니다. 그들의 기술은 이동성을 향상시킬 뿐 아니라 고급 안전 기능을 통해 교통사고를 줄입니다. 스마트 시티 이니셔티브의 파트너로서, 모션널은 자율주행 차량을 통해 도시 교통을 변화시키고 있으며, 미래의 교통 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

Navya 자율 주행 차량은 최첨단 AI를 활용하여 완전한 자율 주행 솔루션을 제공합니다. 이러한 차량은 운전자가 없어도 운영 가능하도록 설계되어 있어 대중교통, 캠퍼스 셔틀 및 물류에 적합합니다. 이는 운영 효율성을 높이고 교통 혼잡을 줄이며 장애물 감지 및 실시간 의사 결정을 포함한 안전 기능으로 설계되었습니다. 도시 환경에 적합한 Navya 차량은 원활한 이동성과 효율적인 교통을 보장하여 교통에 대한 우리의 생각을 변화시킵니다.