AutoDRIVE Cooperative MARL
0 AvaliaçõesAutoDRIVE Cooperative MARL fornece implementações prontas de algoritmos de RL multiagente como MADDPG e PPO, integrados ao simulador AutoDRIVE para treinar veículos autônomos em tarefas cooperativas como fusão de faixas, gerenciamento de interseções e formação de comboios.
Plataformas e Frameworks de IA
Bibliotecas de Ferramentas
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#condução autônoma
#simulação de condução urbana
#algoritmos de direção cooperativa
#estrutura de condução de código aberto
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#scripts de treinamento personalizáveis
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#aprendizado de currículo em IA
#pesquisa de coordenação de direção
#configuração de observação de agentes
#funções de recompensa para direção
#definição de tarefas para agentes
#simulador de direção de alta fidelidade
#avaliação de veículos autônomos
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL fornece implementações prontas de algoritmos de RL multiagente como MADDPG e PPO, integrados ao simulador AutoDRIVE para treinar veículos autônomos em tarefas cooperativas como fusão de faixas, gerenciamento de interseções e formação de comboios.
Plataformas e Frameworks de IA
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...
Em Destaque
O que é AutoDRIVE Cooperative MARL?
AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura hospedada no GitHub que combina o simulador de condução urbana AutoDRIVE com algoritmos adaptáveis de aprendizado por reforço multiagente. Inclui scripts de treinamento, wrappers de ambiente, métricas de avaliação e ferramentas de visualização para desenvolver e testar políticas de condução cooperativa. Os usuários podem configurar os espaços de observação dos agentes, funções de recompensa e hiperparâmetros de treinamento. O repositório suporta extensões modulares, permitindo definições personalizadas de tarefas, aprendizagem por currículo e acompanhamento de desempenho para pesquisas em coordenação de veículos autônomos.
Quem usará AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Pesquisadores de veículos autônomos
- Desenvolvedores de RL multiagente
- Estudantes de robótica e IA
- Engenheiros de simulação
- Instrutores acadêmicos
Como usar AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Passo 1: Clone o repositório: git clone https://github.com/Tinker-Twins/AutoDRIVE-Coopertitive-MARL.git
- Passo 2: Instale as dependências via pip install -r requirements.txt
- Passo 3: Baixe ou compile o simulador AutoDRIVE e configure seu caminho
- Passo 4: Alterne nos arquivos de configuração de treinamento para cenários e algoritmos desejados
- Passo 5: Execute os scripts de treinamento (por exemplo, python train_maddpg.py) para treinar agentes
- Passo 6: Use scripts de avaliação para testar políticas aprendidas na simulação
- Passo 7: Visualize os resultados usando utilitários de plotagem integrados ou integre-os às suas aplicações
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de AutoDRIVE Cooperative MARL
Principais recursos
- Implementações de MADDPG, PPO e outros algoritmos de RL multiagente
- Integração do simulador AutoDRIVE com cenários urbanos de direção
- wrappers ambientais personalizáveis e funções de recompensa
- Scripts de treinamento e avaliação com suporte a registro
- Utilitários de visualização e gráficos de desempenho
- Suporte a aprendizagem por currículo e checkpointing de políticas
Os benefícios
- Acelera a pesquisa em condução cooperativa com código pronto
- Design modular para fácil extensão e personalização
- Benchmarking open-source e reprodutível
- Integração contínua com um simulador de condução de alta fidelidade
- Documentação abrangente e exemplos
Principais Casos de Uso & Aplicações de AutoDRIVE Cooperative MARL
- Desenvolvimento de políticas de fusão de faixas cooperativa
- Gerenciamento de interseções com múltiplos agentes autônomos
- Pesquisa em coordenação de veículos e formação de comboios
- Benchmarking de algoritmos de RL multiagente em cenários de condução
- Demonstrações educacionais para cursos de direção autônoma
FAQs sobre AutoDRIVE Cooperative MARL
Informações da Empresa AutoDRIVE Cooperative MARL
Avaliações de AutoDRIVE Cooperative MARL
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Principais Concorrentes e Alternativas de AutoDRIVE Cooperative MARL?
- PettingZoo Multi-Agent Environments
- Ray RLlib Multi-Agent Toolkit
- OpenAI Gym MultiAgentParticleEnv
- Mava Multi-Agent RL Framework
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