Эффективные 提升道路安全 решения

Используйте 提升道路安全 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

提升道路安全

  • aiMotive специализируется на технологиях автономных автомобилей и решениях для симуляции на основе ИИ.
    0
    0
    Что такое aiMotive?
    aiMotive предлагает продвинутое программное обеспечение на основе ИИ, предназначенное для разработки и тестирования автономных автомобилей. Их решения ИИ включают системы восприятия, симуляционные среды и инструменты разработки, которые улучшают надежность и безопасность технологий беспилотного вождения. Используя ИИ, они создают реалистичные среды, которые разработчики могут использовать для обучения и тестирования алгоритмов автономного вождения, обеспечивая оптимальную производительность в реальных сценариях.
    Основные функции aiMotive
    • Симуляция автономных автомобилей
    • Системы восприятия на основе ИИ
    • Инструменты разработки для технологий беспилотного вождения
    Плюсы и минусы aiMotive

    Минусы

    Информация об открытом программном обеспечении недоступна.
    Информация о ценах не раскрывается публично.
    Ограниченная информация о недостатках или проблемах продукта.

    Плюсы

    Специализируется на технологиях автономного вождения с использованием ИИ.
    Сосредоточен на безопасности и эффективности автоматизации транспортных средств.
    Использует продвинутые методы машинного обучения и интеграцию данных датчиков.
    Цены aiMotive
    Есть бесплатный планNo
    Детали бесплатной пробной версии
    Модель ценообразования
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетов
    Для получения последних цен посетите: https://aimotive.com/
  • Open-source рамочная платформа с несколькими агентами с обучением с подкреплением для кооперативного управления автономными транспортными средствами в дорожных сценариях.
    0
    0
    Что такое AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL — это открытая платформа для обучения и развертывания совместных политик обучения с подкреплением для автономных заданий. Она интегрируется с реалистичными симуляторами для моделирования дорожных сценариев, таких как перекрестки, автопоезда на шоссе и сценарии слияния. В рамках реализовано централизованное обучение с децентрализованным выполнением, что позволяет транспортным средствам обучаться объединённым политикам для повышения эффективности и безопасности дорожного движения. Пользователи могут настраивать параметры среды, выбирать алгоритмы MARL, визуализировать прогресс обучения и оценивать координацию агентов.
Рекомендуемые