AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura de código aberto projetada para treinar e implantar políticas de aprendizado por reforço multiagente cooperativo (MARL) para tarefas de condução autônoma. Ela integra simuladores realistas para modelar cenários de tráfego como interseções, formação de comboios em rodovias e fusões. A estrutura implementa treinamento centralizado com execução descentralizada, permitindo que veículos aprendam políticas compartilhadas que maximizam a eficiência e segurança do tráfego. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente, escolher algoritmos MARL de base, visualizar o progresso do treinamento e comparar o desempenho da coordenação dos agentes.

O Ambiente de Busca Cooperativa fornece um ambiente de aprendizado por reforço multiagente flexível e compatível com gym, projetado para tarefas de busca cooperativa tanto em ambientes de grade discreta quanto em espaços contínuos. Os agentes operam sob observabilidade parcial e podem compartilhar informações com base em topologias de comunicação personalizáveis. O framework suporta cenários predefinidos como busca e resgate, rastreamento de alvos dinâmicos e mapeamento colaborativo, com APIs para definir ambientes e estruturas de recompensa personalizadas. Integra-se facilmente com bibliotecas de RL populares como Stable Baselines3 e Ray RLlib, inclui utilitários de registro para análise de desempenho e oferece ferramentas de visualização integradas para monitoramento em tempo real. Pesquisadores podem ajustar tamanhos de grade, contagem de agentes, alcances de sensores e mecanismos de compartilhamento de recompensas para avaliar estratégias de coordenação e testar novos algoritmos de forma eficaz.