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:

insMind's AI Design Agent
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Onlyfans AI Chatbot - ChatPersona AI
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Launchnow
SaaS-шаблон для быстрого запуска и разработки продукта.
Groupflows
Быстро организуйте групповые мероприятия с помощью Groupflows.
aixbt by Virtuals
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
RocketAI
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Flowith
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Langbase
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm (Beta)
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Facts Generator
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
My AI Ninja
Мой AI Ниндзя предоставляет доступ к GPT-4 без подписки.
Orga AI
Революционный ИИ, который видит, слышит и общается в реальном времени.
JOBO, THE AI AUTO APPLY BOT!
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
Refly.ai
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
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.
FineVoice
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
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.