自动驾驶技术的快速发展和应用前景已经引起了广泛的关注,毋庸讳言,无人驾驶已经成为当今及未来前沿科技公司的重点研究方向。在这个领域中,Amazon DeepRacer作为一款全面的自主驾驶开发平台备受瞩目。
如果说无人驾驶原本是仅存于科幻电影中的元素,那么Amazon DeepRacer则成功地将其投射进了现实世界。
Amazon DeepRacer是一款基于强化学习的自主驾驶模拟器和硬件平台。它提供了一个实践和学习自主驾驶技术的机会,让开发者能够在一个安全、可控的环境中进行实验和模型训练。
DeepRacer平台由两个主要组成部分组成:DeepRacer模拟器和DeepRacer车辆。
DeepRacer模拟器 是一个基于云的虚拟环境,提供了真实道路和场景的模拟。开发者可以在模拟器中创建和训练自主驾驶模型,通过调整模型的参数和算法来优化其性能。模拟器还提供了可视化工具,帮助开发者分析和理解模型的行为和决策过程。
DeepRacer车辆 是一辆小型无人驾驶赛车,配备了多个传感器和计算设备。开发者可以将训练好的模型部署到车辆上,进行实际道路上的测试和验证。车辆可以通过Wi-Fi与模拟器进行通信,实现模拟环境和真实环境之间的无缝切换。
作为全球云计算的创造者和引领者,亚马逊云科技在2018年11月发布了Amazon DeepRacer赛车,该赛车是由强化学习 、3D 赛车模拟器驱动的 1/18 比例的完全自动驾驶赛车。
RL 是一种先进的机器学习技术,它不需要标记训练数据就可以学习非常复杂的行为,并且可以在优化长期目标的同时做出短期决策。Amazon DeepRacer通过模型来解决自动驾驶技术平台,开发人员可以在模拟器中训练、评估和调整 RL 模型,在基于云的 3D 赛车模拟器中进行比赛,还可以将模型部署到 Amazon DeepRacer上,从而获得现实世界的自动驾驶经验,随时随地感受速度与激情。
首先,它提供了一个全面的模拟环境,模拟真实世界的道路和场景,让开发者能够在模拟环境中进行快速迭代和测试。
其次,DeepRacer还提供了一套强大的开发工具和API,使开发者能够轻松构建、训练和评估自主驾驶模型,DeepRacer还与亚马逊科技云服务紧密集成,提供了无缝的扩展性和灵活性。
最后,为确保赛车在场上发挥更加充分,在机器学习的道路上能够一马当先,亚马逊云科技特意为其搭载了 Intel Atom®处理器、四百万像素、1080p 分辨率摄像头、高速(802.11ac) WiFi 和 Intel OpenVino计算机视觉工具套件等高端设备,让赛车从头到脚全面武装,在不断试错的过程中实现一个又一个突破。
下面带大家体验一把使用Amazon DeepRacer构建强化学习模型:
打开 Amazon DeepRacer 控制台,点击 Create model 按钮开始创建模型。
在创建工作区后,需要配置仿真环境,包括选择赛道、设置赛车参数、选择训练算法等。
使用Python或者Amazon机器学习服务等工具来进行模型开发和训练。
测试:测试模型在不同赛道和不同环境下的表现,评估模型的准确率和泛化能力等。
评估:评估模型在新环境中的性能、将模型部署到物理车辆或虚拟赛道。
到此,我们就完成了一次 Amazon DeepRacer 初体验,是不是非常有趣呢!
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在峰会中,开发者可以学知识、拓思路、交朋友、考认证、玩赛车!
6月27日-28日,现场将举办 Amazon DeepRacer 中国峰会总决赛,并同步启动Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车名校邀请赛,现场还设计了 Amazon DeepRacer 实训营、现场挑战及 Girls in Tech Show。同时,全球联赛正式开启,欢迎大家报名参加。
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