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Ferramentas visualización del entrenamiento para todas as ocasiões

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visualización del entrenamiento

  • NavGround Learning

    Uma estrutura de aprendizagem por reforço para treinar políticas de navegação de múltiplos robôs sem colisões em ambientes simulados.
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    O que é NavGround Learning?
    NavGround Learning fornece um conjunto abrangente de ferramentas para desenvolver e comparar agentes de aprendizagem por reforço em tarefas de navegação. Suporta simulação multiagente, modelagem de colisões e sensores e atuadores personalizáveis. Os usuários podem escolher entre modelos de políticas pré-definidos ou implementar arquiteturas personalizadas, treinar com algoritmos de RL de última geração e visualizar métricas de desempenho. Sua integração com OpenAI Gym e Stable Baselines3 simplifica o gerenciamento de experimentos, enquanto ferramentas integradas de registro e visualização permitem análises aprofundadas do comportamento dos agentes e dinâmicas de treinamento.
    Recursos Principais do NavGround Learning
    • Simulação de aprendizagem por reforço multiagente
    • Modelagem de colisões e obstáculos
    • Integração com Gym e Stable Baselines3
    • Arquiteturas de políticas personalizáveis
    • Ferramentas de registro e visualização
    Prós e Contras do NavGround Learning

    Contras

    Pode exigir conhecimento avançado em robótica e IA para uso completo.
    Suporte comercial limitado ou falta de transparência nos preços.
    Não há presença indicada em dispositivos móveis ou lojas de aplicativos.

    Prós

    Framework de código aberto que suporta pesquisa em navegação autônoma.
    Incorpora algoritmos avançados de IA, como aprendizado por reforço.
    Facilita a coordenação multiagente para tarefas robóticas complexas.
    Bem documentado e projetado para pesquisa e implantação prática.

  • AutoDRIVE Cooperative MARL

    Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente de código aberto para controle cooperativo de veículos autônomos em cenários de tráfego.
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    O que é AutoDRIVE Cooperative MARL?
    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.
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