強化學習【科技趨勢觀點】AWS DeepRacer 競賽@2019 AWS台北高峰會
6/12 13兩天是 2019 AWS 高峰會,其中讓我們很感興趣的是
AWS Deepracer 賽車課程與競賽(
原廠介紹請點我)。參賽者運用AWS 上的強化學習架構 (
阿吉老師有翻譯一本強化學習的書喔) ,訓練出一個足以跑完環形場地的視覺辨識模型,可以先在模擬環境中來試車,最後再把訓練好的模型放在1/18比例的賽車中下場比賽。
當然啦,模擬和實車就是不一樣,太多東西要考慮了。所以這次的活動一定要來參加。本車規格列於本文最後,
Amazon說7月可出貨,有興趣就買一台來玩吧。

搭一個背景台就是不一樣啊

會場有教學課程,報名參加之後會詳細介紹AWS 上的 RL強化平台如何搭配 AWS DeepRacer,您就可以開始訓練模型。如果想直接參加比賽也可以,現場有三種預設的模型:
- 追蹤中線:激勵車子盡可能靠近軌道中央,不要使用到整個軌道。使車子盡量保持在車道中央,但也有可能讓車子無法找到最佳路徑。
- 轉向懲罰:激勵車子使用整個賽道並對過度轉向進行懲罰。目標是找出最佳路徑,但有可能會在轉彎處偏離軌道。
- 油門懲罰:激勵車子愈快愈好,目標是以最短時間完成一圈。但很有可能因為跑太快而出界。
請看這個影片是實際操作的過程,會給操作者一個 ipad 來操作,可以看到車子的即時影像(根本沒時間看),但現場網路不錯,影像不太lag。接著就是四個動作:啟動車子,停止車子,加速與減速,速度是分成0~100的百分比。
[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=z5cA0gxBpY0[/embedyt]
車子出界的話會由工作人員把車子放回原本的出界處繼續跑(不停錶),出界次數太多就不算完賽。現場最忙碌的就是這兩位帥哥美女一直在撿車...
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整備台實況:要檢查車子硬體、充電,對下一組選手進行教學,很忙碌呢
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來看看外殼與內裝。要能夠在機器端執行推論,至少也要是一片Raspberry Pi 3等級以上的單板電腦,但根據規格(請拉到最下面) 只知道是一個 Intel Atom處理器/4G ram,OS為 Ubuntu 16 的神秘傢伙,到時候到貨就知道嚕。
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獎品台:最終排名前十名可以帶一台DeepRacer實車回家,羨慕啊~ 完賽就有Tshirt或帽子,我們是6/12參加所以拿了T shrit

另外場中的其他展示:
Sumerian蘇美人 AR/MR/XR 服務

自動倉儲的撿貨機器人,別忘了Amazon歷年都有舉辦機器人撿貨比賽喔
Robomaker機器人服務,現場使用常見的turtlebot 來示範,聲稱與ROS有相當好的整合
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AWS DeepRacer規格 (
AWS re:Invent 2018影片)
| 車體 |
18th scale 4WD with monster truck chassis |
| CPU |
Intel Atom™ Processor |
| 記憶體 |
4GB RAM |
| 儲存 |
32GB Memory (可擴充) |
| Wi-Fi |
802.11ac |
| Camera |
4 MP camera with MJPEG |
| 軟體 |
Ubuntu OS 16.04.3 LTS, Intel® OpenVINO™ toolkit, ROS Kinetic |
| 驅動電池 |
7.4V/1100mAh lithium polymer |
| 運算電池 |
13600mAh USB-C PD |
| 接口 |
4x USB-A, 1x USB-C, 1x Micro-USB, 1x HDMI |
| 感測器 |
整合式加速度計與陀螺儀 |
| 保固條約 |
一年有限保固. Use of the AWS DeepRacer device is subject to the terms found here. |
| 美國加州居民 |
Click here for Proposition 65 warning. |
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