在最有利的位置學習強化學習
AWS DeepRacer 讓您透過趣味十足的方式開始強化學習 (RL)。RL 是一項進階的機器學習 (ML) 技術,採用與其他機器學習方法截然不同的訓練模式。它的強大能力在於無需任何經過標記的訓練資料,即可學習非常複雜的行為,而且能在針對長期目標進行最佳化的同時做出短期決定。

上路了
AWS DeepRacer 是一款 1/18 比例的自動駕駛賽車,旨在透過實體賽道上的比賽來測試 RL 車型。使用攝影機查看賽道和強化模型以控制油門和轉向,這種賽車示範如何將模擬環境中訓練的模型轉移到真實世界。
AWS DeepRacer Evo 簡介
AWS DeepRacer Evo 是下一代自動駕駛賽車。它配備了立體攝影機和 LiDAR 感應器,可以迴避障礙物和進行正面交鋒比賽,為開發人員提供將賽車提升到更高層次所需的一切。在障礙物迴避比賽中,開發人員使用感應器來偵測並迴避賽道上的障礙物。在正面交鋒中,開發人員與同一條賽道上的另一台 DeepRacer 競賽,並嘗試迴避它,同時保持最佳圈速。前置攝影機和左右攝影機組成立體攝影機,可協助賽車學習影像中的深度資訊。此資訊可以接著用來感應並迴避賽道上接近的物體。LiDAR 感應器是面向後方,可偵測賽車後方和側面的物體。


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AWS DeepRacer 入門
在 AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器中建立、訓練和調整您的強化學習模型。免費開始您的旅程 »

透過入門教學,在 AWS DeepRacer 主控台中快速輕鬆地開發您的第一個 RL 模型。透過調整和重新訓練模型來進行試驗並提高技能,以成功地在賽道上馳騁,並取得最快的一圈時間!

嘗試使用其他感應器和新的訓練演算法,以建立能夠熟練避開道路上的障礙物,或偵測和預測雙車對決比賽中另一輛賽車駕駛行為的 RL 模型。

參加 AWS DeepRacer League 比賽
建立模型後,就可以開始比賽了! AWS DeepRacer League 是全世界第一個面向所有人的全球自動駕駛賽車聯盟。開發人員可以在世界任何地方展開競逐,以爭奪獎品和榮耀,並有機會晉級在 re:Invent 2020 期間舉行的 AWS DeepRacer 冠軍杯決賽!
背後原理
AWS DeepRacer Evo 賽車包括原始的 AWS DeepRacer 賽車、額外的 4 百萬畫素攝影機模組 (可與原始模組組成立體視覺)、掃描 LiDAR、可同時安裝立體攝影機和 LiDAR 的外殼、一些配件和可進行快速安裝的易用工具。
賽車 | 1/18 比例 4 輪驅動並加裝引擎越野卡車底盤 |
CPU | Intel Atom™ 處理器 |
記憶體 | 4 GB RAM |
儲存 |
32 GB (可擴充) |
WI-FI | 802.11ac |
攝影機 | 具備 MJPEG 的立體 4 MP 攝影機 |
LIDAR 感應器 | 360 度 12 公尺掃描半徑 LIDAR 感應器 |
軟體 | Ubuntu OS 16.04.3 LTS、Intel® OpenVINO™ 工具套件、ROS Kinetic |
驅動電池 | 7.4V/1100mAh 鋰聚合物 |
運算電池 | 13600mAh USB-C PD |
連接埠 | 4x USB-A、1x USB-C、1x Micro-USB、1x HDMI |
感應器 | 整合式加速度計和陀螺儀 |


