AutoDRIVE Cooperative MARL

0 Отзывы
AutoDRIVE Cooperative MARL предоставляет готовые реализации алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением, таких как MADDPG и PPO, интегрированные с симулятором AutoDRIVE для обучения автономных транспортных средств в таких задачах, как слияние полос, управление перекрёстками и колоннами.
Добавлено:
Социальные & Email:
Платформа:
May 20 2025
--
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
AutoDRIVE Cooperative MARL

AutoDRIVE Cooperative MARL

0
0
AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL предоставляет готовые реализации алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением, таких как MADDPG и PPO, интегрированные с симулятором AutoDRIVE для обучения автономных транспортных средств в таких задачах, как слияние полос, управление перекрёстками и колоннами.
Добавлено:
Социальные & Email:
Платформа:
May 20 2025
--
...
Рекомендуемые

Что такое AutoDRIVE Cooperative MARL?

AutoDRIVE Cooperative MARL — это проект на GitHub, сочетающий симулятор городского вождения AutoDRIVE с адаптируемыми алгоритмами мультиагентного обучения с подкреплением. Включает скрипты обучения, оболочки среды, метрики оценки и инструменты визуализации для разработки и тестирования политик кооперативного вождения. Пользователи могут настраивать наблюдаемые пространства агентов, функции вознаграждения и гиперпараметры обучения. Репозиторий поддерживает модульные расширения, позволяющие определять индивидуальные задачи, использовать обучение по куррикулуму и отслеживать показатели эффективности для исследований по координации автономных транспортных средств.

Кто будет использовать AutoDRIVE Cooperative MARL?

  • Исследователи автономных транспортных средств
  • Разработчики мультиагентного обучения с подкреплением
  • Студенты робототехники и ИИ
  • Инженеры-симуляторы
  • Академические преподаватели

Как использовать AutoDRIVE Cooperative MARL?

  • Шаг 1: Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Tinker-Twins/AutoDRIVE-Coopertitive-MARL.git
  • Шаг 2: Установите зависимости через pip install -r requirements.txt
  • Шаг 3: Скачайте или соберите симулятор AutoDRIVE и укажите его путь
  • Шаг 4: Измените файлы конфигурации обучения под нужные сценарии и алгоритмы
  • Шаг 5: Запустите скрипты обучения (например, python train_maddpg.py) для тренировки агентов
  • Шаг 6: Используйте скрипты оценки для проверки изученных политик в симуляции
  • Шаг 7: Визуализируйте результаты с помощью встроенных средств или интегрируйте их в ваши приложения

Платформа

  • mac
  • windows
  • linux

Ключевые Особенности и Преимущества AutoDRIVE Cooperative MARL

Основные функции

  • Реализации MADDPG, PPO и других алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением
  • Интеграция симулятора AutoDRIVE с городскими сценами вождения
  • Настраиваемые оболочки среды и функции вознаграждения
  • Скрипты обучения и оценки с поддержкой логирования
  • Инструменты визуализации и отображения эффективности
  • Поддержка обучения по куррикулуму и контроль точек сохранения модели

Преимущества

  • Ускорение исследований кооперативного вождения с помощью готового кода
  • Модульный дизайн для легкой расширяемости и настройки
  • Открытый исходный код и воспроизводимые тестирования
  • Беспрепятственная интеграция с высокоточным симулятором вождения
  • Полная документация и примеры

Основные Сценарии Использования и Приложения AutoDRIVE Cooperative MARL

  • Разработка политики кооперативного слияния полос
  • Управление перекрёстками с несколькими автономными агентами
  • Исследование группового управления и координации транспортных средств
  • Оценка алгоритмов мультиагентного RL в сценариях вождения
  • Обучающие демонстрации для курсов по автономному вождению

Часто Задаваемые Вопросы о AutoDRIVE Cooperative MARL

Информация о Компании AutoDRIVE Cooperative MARL

Обзоры AutoDRIVE Cooperative MARL

5/5
Рекомендуете ли вы AutoDRIVE Cooperative MARL? Оставьте комментарий ниже!

Основные Конкуренты и Альтернативы AutoDRIVE Cooperative MARL?

  • PettingZoo Multi-Agent Environments
  • Ray RLlib Multi-Agent Toolkit
  • OpenAI Gym MultiAgentParticleEnv
  • Mava Multi-Agent RL Framework

Вам также может понравиться:

Gobii
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
autogpt
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular.dev
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
RagFormation
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Freddy AI
Freddy AI умно автоматизирует рутинные задачи поддержки клиентов.
HEROZ
Решения на основе ИИ для智能 мониторинга и обнаружения аномалий.
Dify.AI
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
Refly.ai
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Interagix
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork.ai
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Five9 Agents
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Mosaic AI Agent Framework
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
intercom.help
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Multi-LLM Dynamic Agent Router
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Wanderboat AI
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
Flowith
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
AI Library
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Flocking Multi-Agent
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
AgenticRAG
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
AI Agent Example
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Gemini Agent Cookbook
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
AI Agent FletUI
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
demo_smolagents
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Elser AI
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Noema Declarative AI
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
FastMCP
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Claude-Code-OpenAI
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.