AutoDRIVE Cooperative MARL

স্বয়ংক্রিয় সংরক্ষণ ব্যবস্থা বিষয়ক বিবরণ

স্বয়ংক্রিয় সংরক্ষণ ব্যবস্থা সহযোগিতামূলক গাড়ি চালানোর ক্ষেত্রে সহযোগিতামূলক অ্যালগরিদম (এমএলআরএলএল)-এর মাধ্যমে উন্নত, প্রশিক্ষণ, এবং বহুবিবাহের (এমএলআরডি) অ্যালগরিদম আবিষ্কারের জন্য একটি ওপেন সোর্স সফটওয়্যার কাঠামো। এই যন্ত্রটি উচ্চ-ফিডেলিটি গাড়ি চালানোর মাধ্যমে শহুরে গাড়ি চালানোর সিমুলেটর অটোডিআরডিআর-এর সাথে যুক্ত হয়েছে।

উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, এই কাঠামোগুলো গবেষকরা ও ডেভেলপারদের এমন দৃশ্য তৈরি করতে সাহায্য করে, যেখানে অনেক স্বায়ত্তশাসনিক যান পরস্পরের সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত । এই প্রকল্পটি টিঙ্কার-টিউইন রিপোজিটরিতে জিটহাবের জন্য হোস্ট করা হয়েছে এবং বিনামূল্যে বিতরণ করা হচ্ছে।

অটোDREDREDRI-রেশন সংরক্ষণ ব্যবস্থার একটি বৈশিষ্ট্য। ব্যবহারকারীরা পর্যবেক্ষণ স্থান, পুরস্কারের প্রক্রিয়া, এবং অ্যালগরিদম হাইপারপাক্ষিক এবং একই সাথে প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন এবং ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য নির্মিত স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করতে পারেন। এটা গবেষণা এবং শিক্ষা উভয় উদ্দেশ্যের জন্য কাঠামো একটি ব্যবহারিক হাতিয়ার।

স্বয়ংক্রিয় সংরক্ষণের বৈশিষ্ট্য

কার জন্য স্বয়ংক্রিয় সহযোগিতামূলক রাত?

স্বায়ত্তশাসিত যান গবেষক

এই কাঠামো সহযোগিতার কৌশলের সাহায্যে গঠিত পরীক্ষার জন্য প্রস্তুত ভিত্তি সরবরাহ করে। গবেষকরা খুব দ্রুত পরীক্ষার অ্যালগরিদম, তুলনা এবং নতুন ফলাফল উৎপন্ন করতে পারে ওপেন সোর্স কোড.

মাল্টি-agent RL সিস্টেম ডেভেলপার

আইনী বিশেষজ্ঞরা এমডিডিপিজি, পিওপি এবং অন্যান্য পদ্ধতির বাস্তবায়নের কাজ খুঁজে পাবেন, একই সাথে এই লাইব্রেরিকে নিজের স্থাপত্যের মাধ্যমে প্রসারিত করার ক্ষমতাও পাবেন।

ছাত্র এবং শিক্ষক

এই প্রকল্প স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি এবং রোবটিক্সের কোর্সে ব্যবহার করা যাবে। লেখার কোড ছাড়া প্রস্তুত উদাহরণ এবং দৃশ্য ধীরে ধীরে বহু-ভাষাগত যোগাযোগ নীতির প্রদর্শন করে।

সিমুলেশন ইঞ্জিনিয়ার

সহযোগিতামূলক ট্রাফিক কন্ট্রোল সিস্টেমের জন্য ভার্চুয়াল পরীক্ষামূলক পরিবেশ তৈরি করতে বিশেষবাদীরা সিমুলেটর ব্যবহার করতে পারে।

আপনি কি মনে করতে পারেন?

ইনস্টলেশন এবং গ্রহণ করুন

শুরু করতে, গিটহাবের রিপোজিটরি ক্লোন করতে হবে। ব্যবহারকারী দ্বারা নির্ধারিত নির্ভরতাগুলি ইনস্টল করা হবে pip install -r requirements.txtলিনাক্স, ম্যাকোওএস, উইন্ডোজ এবং লাইব্রেরীতে কাজ করে, এবং ফাইল তালিকায় উপস্থিত লাইব্রেরীগুলির তালিকাবদ্ধ করে ।

সিমুলেটর প্রস্তুতি

পরবর্তী পদক্ষেপটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডাউনলোড বা নির্মাণ করা। ইনস্টলেশনের পরে, কনফিগারেশন ফাইলের মধ্যে উপস্থিত তাঁর পাথ নির্ধারণ করা আবশ্যক। এই সিমুলেটরের সাথে মিলে কাঠামো কাজ করে।

প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন করুন

একবার পরিবেশ কনফিগার করা হলে, আপনার প্রত্যাশিত পরিস্থিতি এবং অ্যালগরিদমের জন্য কনফিগারেশন ফাইল পরিবর্তন করুন। উদাহরণস্বরূপ, স্ক্রিপ্ট থেকে প্রশিক্ষণ আরম্ভ করুন python train_maddpg.pyটেস্ট পলিসি পরীক্ষা করার জন্য ... মূল্যায়ন স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করুন. ফলাফল কল্পনা করা যায় নির্মিত কৌশল ব্যবহার করে।

DREDREDRI- র বৈশিষ্ট্য

MAC অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন

এই কাঠামোর মধ্যে রয়েছে মেডডিপিজি (মুল ডিজি) এবং পিওএস (প্রক্সিমাল পলিসি অপটিমাইজেশন), এবং একই সাথে অন্যান্য বহুভাষী শিক্ষা পদ্ধতিকে সমর্থন করে।

স্বায়ত্তশাসিত সিমুলেটরের সঙ্গে যুক্ত

অটোডিলেক্স সিমুলেটরের সাথে মিলে, যা শহরের শহুরে গাড়ি দুর্ঘটনার সম্ভাবনা তৈরি করে। ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব দৃশ্য এবং রাস্তার পরিবেশ কনফিগারেশন তৈরি করতে পারেন।

পরিবেশ এবং পুরস্কার

পরিবেশ সংরক্ষণকারী এবং পুরস্কারের ফাংশান দেওয়া হয় এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য পরিবর্তন করা যাবে। ( ১ করি.

প্রশিক্ষণ এবং বিশ্লেষণ টুল

এই প্যাকেজের মধ্যে প্রশিক্ষণ, লগ-ইন মডিউল, কল্পনা ফাংশান, এবং কর্মক্ষমতা পরিকল্পনা ইত্যাদি স্ক্রিপ্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। পলিসি চেকিং এবং পাঠ্যক্রম শেখাও সমর্থিত।

অটোডিপ্রজেক্টের সহযোগিতা

উদ্ভাবনকৃত গবেষণা

প্রস্তুতকৃত অ্যালগরিদম এবং স্ক্রিপ্ট ভিত্তি কোড- এ লেখা সময় সংরক্ষণ করে। গবেষকরা পরীক্ষা এবং ফলাফল বিশ্লেষণের ওপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে পারে ।

মডিউললিটি এবং দায়িত্ব

এই প্রকল্পের স্থাপত্যবিদ্যা মাথায় তৈরি করা হয়েছে। ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব দৃশ্য, অ্যালগরিদম এবং পরিবেশ পরিবর্তন করতে পারে কাঠামোর কোন পরিবর্তন ছাড়াই।

গঠনমূলক এবং স্পষ্ট

জিওহাবে একটি ওপেন সোর্স প্রকল্প হিসেবে, কাঠামো পুনরায় পরীক্ষা নিশ্চিত করে। এটা শিক্ষাগত গবেষণা এবং তুলনামূলক অ্যালগরিদম বিশ্লেষণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা।

উচ্চ অনুকরণের অনুকরণ

অটোডিআরপিলে সিমুলেটরের সাথে মিলে ২ডি সিমুলেটরকে সহজ করার জন্য আরো বাস্তবসম্মত এক পরীক্ষার পরিবেশ প্রদান করে, যা নীতি মূল্যায়নের মান উন্নত করে।

অটোডিআরডিপ্রজেক্ট সংরক্ষণকারীদের নিন্দা

গণ উৎসে কাঠামোর অসুবিধা সম্পর্কে কোনো তথ্য পাওয়া যাচ্ছে না। যে কোন বিশেষ হাতিয়ারের মতো, এর জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান ও পরিবেশকে অধ্যয়ন করার জন্য কিছু সময় প্রয়োজন । একই সাথে এই বিষয়টি উল্লেখ করা যায় যে এই প্রকল্প সিমুলেশন গবেষণার উপর মনোযোগ প্রদান করছে এবং এই প্রকল্প অতিরিক্ত গুরুত্ব প্রদান না করে সত্যিকারের গাড়ি স্থানান্তর করবে না।

[ অধ্যয়ন প্রশ্নাবলি]

কুপার দিক পরিবর্তন

নিরাপদ এবং কার্যকর গাড়ি লেনের নীতি উন্নয়ন করা, রাস্তায় অনেক এজেন্টের সাথে পরিবর্তিত হচ্ছে।

ছেদ করে ব্যবস্থাপনা

বিভিন্ন মোড়ে একাধিক যানের সমন্বয়মূলক অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়, যাতে দেরি না হয় এবং দ্বন্দ্ব রোধ করা যায়।

ছাকন

গাড়ি চালানোর জন্য গাড়ি চালানো ও গাড়ি চালানোকে নিয়ন্ত্রণ করা এবং গতি ও দূরত্বে সরে যাওয়াকে নিয়ন্ত্রণ করা ।

অ্যালগোরিদম নির্ধারণ

বাস্তব সম্মত শহুরে গাড়ি চালানোর ক্ষেত্রে বিভিন্ন মাল্টি-agent প্রতিরোধী অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা তুলনা করে।

শিক্ষাগত বিক্ষোভ

একটি স্বায়ত্তশাসিত পরিবহনে বহুভাষী নীতি প্রদর্শন করার জন্য কাঠামো ব্যবহার করা।

স্বয়ংক্রিয় সংরক্ষণ ব্যবস্থা

কাঠামো বিনামূল্যে বিতরণ করা হয়। গিতহাব রিপোজিটরিতে প্রবেশের জন্য কোন নিবন্ধন বা পরিশোধের প্রয়োজন নেই। সব খরচ শুধুমাত্র মডেল প্রশিক্ষণ এবং প্রয়োজনীয় সফ্টওয়্যার ইনস্টলের জন্য গণ সম্পদ প্রদান করে থাকে।

DREDReviters ব্যবহার করে সংরক্ষণ করা হবে

প্রকল্পটি ওপেন সোর্স এবং জিটিহাবে হোস্ট করা হয়েছে। কোনো নিবন্ধন, দান অথবা অ্যাকাউন্ট নির্মাণের জন্য প্রয়োজনীয় অনুমতি নেই। ব্যবহারকারীরা বিনামূল্যে রিপোজিটরি ক্লোন করতে, কোড অধ্যয়ন করতে, পরিবর্তন করতে এবং প্রকল্পের উন্নয়নে অবদান রাখতে পারেন। এই চ্যালেঞ্জের ব্যবস্থা করা হয়েছে স্ট্যান্ডার্ড জিওহাবের মাধ্যমে।

স্বয়ংক্রিয় সংরক্ষণশীল MRIBLE নিষ্ক্রিয়তা

এই কাঠামো সকল প্রধান অপারেটিং সিস্টেমের — লিনাক্স, ম্যাকোওএস এবং উইন্ডোজে পাওয়া যাচ্ছে । এই রিপোজিটরিতে কোন ধরনের আঞ্চলিক বাধা নেই। আবশ্যক মধ্যে উপস্থিত সকল নির্ভরতাগুলি সরিয়ে ফেলা হবে ও নির্ভরতাগুলি ফাইলের মধ্যে ইনস্টল করা আবশ্যক।

কিভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উদ্ধার করা হয় বিভিন্ন বিকল্প থেকে পৃথক

একই ধরনের মাল্টি- সর্বমোট পরিবেশ এবং কাঠামোর মধ্যে রয়েছে পেতিংজো মাল্টিএজেন্ট এনভায়রনমেন্ট, রে রে রাল্‌লি-আল্‌ভাল, ওপেন Gi GiM মাল্টিNNENNNNNNv, এবং মাভা-আরএল আর কাঠামো।

অটোডিআরপিএল এর প্রধান পার্থক্যের সাথে সংযুক্ত থাকার মধ্যে রয়েছে হাই-ফিডেলিটি শহর গাড়ি চালানোর মাধ্যমে অটোগ্রাফ চালু হয়েছে। যদিও অনেক বিকল্প পরিবেশ ফিজিক্স মডেলকে সহজভাবে ব্যবহার করে এবং কাল্পনিক দৃশ্যগুলো ব্যবহার করে, কিন্তু এই কাঠামো গাড়ি চালানোর ক্ষেত্রে বাস্তবসম্মতভাবে সড়ক পরিস্থিতির সৃষ্টি করে।

এর সাথে, এই প্রকল্প প্রস্তুত করা এমডিডিপিজি এবং পিওপিও বাস্তবায়নের প্রস্তাব দিয়েছে। এই বাক্সের মধ্যে যে সমস্ত গবেষক নিজেদের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করতে চায় না, তাদের প্রবেশের বাঁধা কমিয়ে আনা। আরএলবি’র মতো অন্যান্য প্লাটফর্মগুলো আরও বিস্তৃত যন্ত্রপাতি সরবরাহ করে কিন্তু আরও বেশী কনফিগারেশনের প্রয়োজন এবং সহযোগিতামূলক গাড়ি চালানোর জন্য কোন বিশেষ সুবিধা নেই।

অন্তর্ভুক্ত

স্বয়ংক্রিয় সংরক্ষণ ব্যবস্থা সহযোগিতামূলক একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি গবেষণার জন্য ব্যবহারিক ওপেন সোর্স কাঠামো। এটা মাল্টি-agentশীল সহায়তার অ্যালগরিদমের এক সাথে মিলে যায়, যা বাস্তব সম্মত অটোডিআরএক্স সিমুলেটরের মাধ্যমে পাওয়া যায়, তৈরি করা বাস্তবায়ন, স্ক্রিপ্ট এবং কল্পনার উপাদান সরবরাহ করে। এর পুন:স্থাপনীয় স্থাপত্য এবং মুক্ত প্রবেশাধিকারকে ধন্যবাদ, গবেষণা, তুলনা, শিক্ষামূলক বিক্ষোভ এবং কাজের জন্য নীতি উন্নয়নের জন্য উপযুক্ত।