Farama-Foundation/HighwayEnv

これは何？

主な機能

• 01高速道路、合流、ラウンドアバウト、交差点、駐車など、10種類の運転シナリオ。
• 02Gymnasium互換のreset/stepインターフェース。
• 03車線数、交通状況、観測設定をカスタマイズ可能。
• 04複数のシナリオで、連続制御版とマルチエージェント版を利用可能。
• 05シミュレーションエピソードを標準でレンダリング。
• 06pipまたはuvでインストール可能。

ユースケース

• 運転タスクを使った強化学習アルゴリズムのベンチマーク。
• 車線変更、合流、交差点における意思決定ポリシーのプロトタイピング。
• 再現可能なシミュレーションシナリオを使った自動運転の概念学習。
• 交通問題を対象に、モンテカルロ木探索や価値反復法などの計画手法をテスト。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからHighwayEnvをインストールする

   pip install highway-env
2. 2

   Highway環境を作成し、ランダムなアクションを実行するループを動かす

使う前に知っておきたいこと

• !主にLinuxとmacOSに対応しています。Windowsはベストエフォートでの対応です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

HighwayEnv とは？

自動運転や意思決定エージェントの訓練・テストに使える、Gymnasium互換の運転シミュレーション環境集。 HighwayEnvは、自動運転や戦術的な意思決定に関する研究向けに、交通状況を再現するシミュレーション環境を提供します。高速道路の走行、合流、ラウンドアバウト、交差点、駐車、レーストラック、Uターンなどの各環境は、標準的なreset/stepインターフェースを備えており、強化学習エージェントはGymnasiumを通じて環境とやり取りできます。

HighwayEnv は無料で使えますか？ライセンスは？

HighwayEnv は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

HighwayEnv は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。HighwayEnv の最終コミットは 2026年10月30日 です。

HighwayEnv は何に使えますか？

運転タスクを使った強化学習アルゴリズムのベンチマーク。 車線変更、合流、交差点における意思決定ポリシーのプロトタイピング。 再現可能なシミュレーションシナリオを使った自動運転の概念学習。 交通問題を対象に、モンテカルロ木探索や価値反復法などの計画手法をテスト。

HighwayEnv のインストール方法は？

PyPIからHighwayEnvをインストールする: pip install highway-env Highway環境を作成し、ランダムなアクションを実行するループを動かす

HighwayEnv はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Farama-Foundation/HighwayEnv