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AutoDRIVE Cooperative MARL

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AutoDRIVE Cooperative MARL
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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

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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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