AutoDRIVE Cooperative MARL 提供現成的多智能體強化學習算法實現，例如 MADDPG 和 PPO，並與 AutoDRIVE 模擬器整合，用於訓練自動駕駛車輛完成車道合併、交叉路口管理和車隊行駛等合作任務。
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL 提供現成的多智能體強化學習算法實現，例如 MADDPG 和 PPO，並與 AutoDRIVE 模擬器整合，用於訓練自動駕駛車輛完成車道合併、交叉路口管理和車隊行駛等合作任務。
精選
AutoDRIVE Cooperative MARL 是什麼？
AutoDRIVE Cooperative MARL 是一個托管在 GitHub 上的框架，結合了 AutoDRIVE 城市駕駛模擬器與可調整的多智能體強化學習算法。它包括訓練腳本、環境包裝器、評估指標和可視化工具，用於開發和基準測試合作駕駛策略。用戶可以配置智能體的觀察空間、獎勵函數和訓練超參數。此存儲庫支持模組化擴展，實現自定義任務定義、課程學習及性能追蹤，促進自動駕駛車輛協調研究。
誰會使用 AutoDRIVE Cooperative MARL？
- 自動駕駛研究人員
- 多智能體強化學習開發者
- 機器人及人工智慧學生
- 模擬工程師
- 學術講師
如何使用 AutoDRIVE Cooperative MARL？
- 第1步：克隆存儲庫：git clone https://github.com/Tinker-Twins/AutoDRIVE-Coopertitive-MARL.git
- 第2步：執行 pip install -r requirements.txt 安裝依賴項
- 第3步：下載或建立 AutoDRIVE 模擬器，並配置其路徑
- 第4步：修改訓練配置文件以符合所需場景和算法
- 第5步：運行訓練腳本（例如 python train_maddpg.py）來訓練智能體
- 第6步：利用評估腳本在模擬中測試學習到的策略
- 第7步：使用內建的繪圖工具或將結果整合到您的應用中進行可視化
平台
- mac
- windows
- linux
AutoDRIVE Cooperative MARL 的核心特徵與益處
主要功能
- MADDPG、PPO 等多智能體強化學習算法的實現
- 與城市駕駛場景整合的 AutoDRIVE 模擬器
- 可定制的環境包裝器和獎勵函數
- 含日誌記錄支持的訓練與評估腳本
- 可視化和性能曲線工具
- 支持課程學習和策略檢查點
優點
- 提供現成代碼，加速合作駕駛研究
- 模組化設計，方便擴展與定制
- 開源且可重現的基準測試
- 與高保真駕駛模擬器無縫集成
- 完整的文件和範例
AutoDRIVE Cooperative MARL 的主要使用案例與應用
- 協作車道合併策略開發
- 多智能體交叉路口管理
- 車隊行駛與車隊協調研究
- 駕駛場景中的多智能體 RL 算法基準測試
- 自動駕駛課程的教育示範
AutoDRIVE Cooperative MARL 的常見問答
AutoDRIVE Cooperative MARL 公司信息
AutoDRIVE Cooperative MARL 評論
5/5
AutoDRIVE Cooperative MARL 的主要競爭對手和替代方案？
- PettingZoo Multi-Agent Environments
- Ray RLlib Multi-Agent Toolkit
- OpenAI Gym MultiAgentParticleEnv
- Mava Multi-Agent RL Framework