MADRaS是一个基于TORCS的开源多智能体自动驾驶仿真器，它为自动驾驶研究领域提供了一个全新的平台。与传统的单智能体控制模拟器不同，MADRaS支持在同一环境中独立控制多个智能体，这为多智能体强化学习和模仿学习研究提供了丰富的研究方向。
MADRaS的特点
MADRaS的主要特点包括：
- 开源、轻量级、易于安装；
- 支持OpenAI Gym API，适合自动驾驶研究的初学者；
- 能够在同一个环境中独立控制多达数十个智能体；
- 为复杂的交通情况提供了人类般的协商技能学习方向。
多智能体系统在自动驾驶中的应用
自动驾驶技术的发展需要考虑多智能体系统的复杂性。以下是一些在自动驾驶中可能实现的多智能体系统应用：
车队行驶是一种早期的多智能体系统应用，车辆以较小的车距在高速公路上行驶，以减少拥堵并提高通行效率，同时保证安全。未来，自动驾驶车辆将能够通过通信和合作形成车队，这将是一个明显的发展趋势。
除了传递关于前方拥堵和可能的绕行路线的信息外，可靠的通信能力还可以用于汇总多个学习智能体的知识。例如，在大型网格世界中，单个学习智能体可能需要n小时的训练来解决网格世界问题，而多个学习智能体共享经验可以显著减少训练时间，甚至可能是线性的。
多智能体学习中的挑战
尽管多智能体学习提供了许多可能性，但它也带来了一些挑战：
- 非静态性（Nonstationarity）：随着其他智能体策略的变化，最佳策略也会发生变化，这是一个移动目标问题。
- 维度的诅咒（Curse of dimensionality）：随着智能体数量的增加，状态和动作变量呈指数级增长。
- 设定好的目标（Specifying a good goal）：由于智能体的回报是相关的，不能独立最大化，因此设定一个好目标是困难的。
- 探索（Exploration）：智能体不仅要探索环境，还要获取关于其他智能体的信息。
- 协调（Coordination）：一个智能体对环境的影响还取决于其他智能体采取的行动，因此需要相互一致的行动以实现预期效果。
- 更安全的交通：据估计，超过90%的道路事故涉及人为错误，自动驾驶有望大幅减少交通事故。
- 提高燃油效率：自动驾驶车辆将优化加速和制动，减少CO2排放，并可能通过高速车队行驶减少燃油消耗。
- 减少交通拥堵：自动驾驶车辆能够更有效地找到并利用最佳路线，分散对稀缺道路空间的需求。
- 提高人类生产力：在车辆自动驾驶的同时，人们可以利用在车内的时间进行阅读、观看比赛、与家人互动，甚至完成一些工作。