論文の概要: Tactics2D: A Multi-agent Reinforcement Learning Environment for Driving
Decision-making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11058v1
- Date: Sat, 18 Nov 2023 12:31:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 12:43:45.960809
- Title: Tactics2D: A Multi-agent Reinforcement Learning Environment for Driving
Decision-making
- Title（参考訳）: tactics2d: 意思決定を駆動するマルチエージェント強化学習環境
- Authors: Yueyuan Li, Songan Zhang, Mingyang Jiang, Xingyuan Chen, Ming Yang
- Abstract要約: Tactics2DはPythonバックエンドを備えたオープンソースのマルチエージェント強化学習ライブラリである。
その目標は、自動運転車のための意思決定アルゴリズムを開発するための便利なツールセットを提供することだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.438182062444564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tactics2D is an open-source multi-agent reinforcement learning library with a
Python backend. Its goal is to provide a convenient toolset for researchers to
develop decision-making algorithms for autonomous driving. The library includes
diverse traffic scenarios implemented as gym-based environments equipped with
multi-sensory capabilities and violation detection for traffic rules.
Additionally, it features a reinforcement learning baseline tested with
reasonable evaluation metrics. Tactics2D is highly modular and customizable.
The source code of Tactics2D is available at
https://github.com/WoodOxen/Tactics2D.
- Abstract（参考訳）: Tactics2DはPythonバックエンドを備えたオープンソースのマルチエージェント強化学習ライブラリである。
その目標は、自動運転車のための意思決定アルゴリズムを開発するための便利なツールセットを提供することだ。
このライブラリには、多感覚機能と交通ルール違反検出を備えたジムベースの環境として実装された多様な交通シナリオが含まれている。
さらに、適切な評価基準でテストされた強化学習ベースラインも備えている。
Tactics2Dは高度にモジュール化され、カスタマイズできる。
Tactics2Dのソースコードはhttps://github.com/WoodOxen/Tactics2Dで公開されている。
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