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AWS DeepRacer 작동 방식
AWS DeepRacer 차량은 자율적으로 트랙을 따라 주행하거나 다른 차량과 경쟁할 수 있는 1/18 축적 차량입니다. 차량은 전방 카메라, 스테레오 카메라, 레이더(LiDAR) 등 다양한 센서를 장착할 수 있습니다. 센서는 차량이 작동하는 환경에 대한 데이터를 수집합니다. 각 센서는 서로 다른 축적으로 뷰를 제공합니다.
AWS DeepRacer는 강화 학습을 사용하여 AWS DeepRacer 차량의 자율 주행을 구현합니다. 이를 위해 먼저 가상 환경인 시뮬레이션 트랙에서 강화 학습 모델을 훈련하고 평가합니다. 훈련을 마치면 훈련된 모델 아티팩트를 AWS DeepRacer 차량에 업로드합니다. 그런 다음 실제 트랙인 물리적 환경에서 자율 주행할 수 있도록 차량을 설정합니다.
강화 학습 모델을 교육하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 이 분야를 처음 접하는 경우에는 더욱 그렇습니다. AWS DeepRacer는 필수 구성 요소를 통합하고 따라하기 쉬운 마법사와 같은 작업 템플릿을 제공하여 프로세스를 간소화합니다. 그렇더라도 AWS DeepRacer에 구현된 강화 학습 훈련에 대해 기본 정보를 파악해두는 것이 좋습니다.
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