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AWS DeepRacer の仕組み
AWS DeepRacer 車両は、トラックを単独で運転したり、別の車両と対戦したりできる 1/18 スケールの自動運転車両です。前面カメラ、立体視カメラ、レーダー、LiDAR などの各種センサーを装備することができます。センサーは、車両が動作する環境に関するデータを収集します。さまざまなセンサーがさまざまなスケールでビューを提供します。
AWS DeepRacer では、強化学習を使用して、AWS DeepRacer 車両の自動運転を可能にします。これを実現するために、シミュレーションされたトラックがある仮想環境で、強化学習モデルをトレーニングおよび評価します。トレーニングの後、トレーニングしたモデル Artifactを AWS DeepRacer 車両にアップロードします。その後、車両が実際のトラックがある物理的環境で自動走行するように車両を設定できます。
特にこの分野の知識がない場合、強化学習モデルのトレーニングが困難な場合があります。AWS DeepRacer は必要なコンポーネントを統合し、タスクテンプレートのように分かりやすいウィザードを提供することで、プロセスを簡素化します。ただし、AWS DeepRacer に実装される強化学習トレーニングのベーシックを十分に理解すると役に立ちます。
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