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實際測試

  • Uma estrutura de reforço de aprendizagem que permite a robôs autônomos navegar e evitar colisões em ambientes multiagentes.
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    O que é RL Collision Avoidance?
    RL Collision Avoidance fornece um pipeline completo para desenvolver, treinar e implantar políticas de prevenção de colisões para múltiplos robôs. Oferece um conjunto de cenários de simulação compatíveis com Gym onde agentes aprendem navegação sem colisões usando algoritmos de reforço. Os usuários podem personalizar parâmetros do ambiente, usar aceleração por GPU para treinamento mais rápido e exportar políticas aprendidas. A estrutura também integra com ROS para testes reais, suporta modelos pré-treinados para avaliação imediata e dispõe de ferramentas para visualizar trajetórias de agentes e métricas de desempenho.
    Recursos Principais do RL Collision Avoidance
    • Ambientes de reforço multiagentes
    • Treinamento de políticas de prevenção de colisões
    • Modelos pré-treinados para início rápido
    • Integração com ROS para implantação em robôs reais
    • Suporte a treinamento acelerado por GPU
    • Cenários de simulação personalizáveis
  • A Aurora Innovation oferece tecnologias de condução autônoma impulsionadas por IA para um transporte mais seguro e inteligente.
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    O que é Aurora Innovation?
    A Aurora Innovation se especializa em criar tecnologia de IA de ponta para veículos autônomos. Seus sistemas utilizam aprendizado profundo e robótica para aprimorar a percepção, planejamento e controle, permitindo que os carros naveguem de forma segura e eficiente em várias condições. O software da Aurora se integra às plataformas de veículos existentes, oferecendo aos fabricantes uma rota confiável para a autonomia, enquanto foca em testes do mundo real e segurança.
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