SmoothRide 利用先進的 AI 來分析和改善基礎設施，讓所有人都能更安全且享受。通過整合來自各種來源的數據，包括市民反饋和 AI 驅動的洞察，該平台幫助重新設計城市環境，以促進安全和宜居性。這導致更好的自行車道、更友好的行人區域以及整體改善的交通管理。SmoothRide 的目標是讓社區和地方政府參與建設未來-ready 的基礎設施，這些基礎設施既實用又宜居。

AutoDRIVE Cooperative MARL是一個用於訓練和部署合作多代理人強化學習（MARL）策略於自動駕駛任務的開源框架。它與逼真的模擬器整合，用於建模如路口、高速公路車隊行駛和匯入場景的交通情況。該框架實現了中央訓練配合去中心化執行，使車輛學習共享策略以最大化整體交通效率與安全。用戶可以配置環境參數，選擇基線MARL算法，視覺化訓練進展並進行代理人協調性能的基準測試。