AWS DeepRacer的工作原理

AWS DeepRacer 车辆是 1/18 比例的车辆，可以自行沿着赛道自动行驶或与其他车辆赛跑。车辆可以配备各种传感器，包括前置摄像头、立体摄像头、雷达或 LiDAR。传感器收集有关车辆运行环境的数据。不同的传感器提供不同比例的视图。

AWS DeepRacer 使用强化学习来实现 AWS DeepRacer 车辆的自动驾驶。为实现这一目的，您可以在虚拟环境中，通过模拟赛道训练和评估强化学习模型。训练结束后，您将经过训练的模型工件上传到您的 AWS DeepRacer 车辆。然后，您可以设置车辆在物理环境的真实赛道中自动驾驶。

训练强化学习模型可能具有挑战性，特别是如果你是该领域的新手。AWS DeepRacer通过将所需组件集成在一起并提供 easy-to-follow 类似向导的任务模板来简化流程。但是，很好地了解在 AWS DeepRacer中实施的强化学习培训的基础知识会很有帮助 。

主题

  • AWS DeepRacer 中的强化学习
  • AWS DeepRacer 行动空间和奖励功能
  • AWS DeepRacer 训练算法
  • AWS DeepRacer 服务架构
  • AWS DeepRacer 解决方案工作流程
  • Simulated-to-real 性能差距

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