開始學習機器學習
使用 AWS DeepRacer，您將透過自動駕駛賽車的樂趣，學習基本概念、技能和機器學習 (ML) 訓練技術，為當今一些最先進的生成式 AI 應用程式中的基礎模型提供支援。 AWS DeepRacer 為您提供了一種有趣且實用的方式，來學習如何訓練 ML 模型，其中您可以透過將模型部署到預先配置的自動遙控汽車和微型賽道，來查看訓練的實際效果。。
參加 AWS DeepRacer League 比賽
建立模型後，就可以開始比賽了！ AWS DeepRacer 聯賽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 2024 期間舉行的 AWS DeepRacer 冠軍杯決賽！
藉由 AWS DeepRacer LIVE 比賽，任何人都可以在幾分鐘內設定比賽並進行直播。邀請您的朋友和同事提交其模型，以透過易於使用的託管工具在主控台和 Twitch 上即時串流比賽。
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。
使用 AWS DeepRacer Evo 深入探究模型訓練
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。
已經擁有 AWS DeepRacer？
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 |
