AI-агент для автомобилей с автоматической парковкой использует современные сенсоры и алгоритмы для помощи транспортным средствам в автоматической парковке. Обрабатывая данные о реальном времени из окружающей среды, ИИ может точно маневрировать автомобилем в парковочные места, будь то параллельная или перпендикулярная парковка. Эта технология снижает риск столкновений и повышает эффективность процесса парковки, способствуя инновациям в удобстве и безопасности для пользователей.

AI Агент Luminar использует передовую технологию лидара и машинное обучение для улучшения восприятия автомобиля, точной идентификации препятствий и повышения качества принятия решений для обеспечения более безопасного автономного вождения. Он играет ключевую роль в интеграции датчиков, обеспечивая обработку данных в реальном времени, гарантируя, что автомобили могут эффективно ориентироваться в сложных условиях. Эта технология позволяет производителям внедрять автономные системы, которые соответствуют стандартам безопасности в отрасли, обеспечивая при этом оптимизацию производительности.

Wayve сосредоточен на создании технологий самоуправления с помощью данных и машинного обучения. Применяя глубокое обучение с подкреплением, платформа позволяет транспортным средствам учиться на опыте в реальном времени, адаптируясь к различным условиям вождения и окружениям. Этот подход акцентирует внимание на меньшей зависимости от предустановленных правил, продвигая более гибкую и интеллектуальную систему вождения, которая может эволюционировать через опыт и подходящую для городских и сложных сценариев.

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.