Les développeurs de tout niveau de compétence peuvent se familiariser avec le machine learning grâce à un simulateur de course 3D dans le cloud, avec une voiture de course entièrement autonome à l’échelle 1/18ème gérée par l’apprentissage par renforcement, et une ligue de course mondiale.
En pole position pour apprendre l’apprentissage par renforcement
AWS DeepRacer offre un moyen intéressant et amusant de se familiariser avec l’apprentissage par renforcement (RL). RL est une technique avancée de machine learning (ML) qui adopte une approche très différente des autres méthodes de machine learning pour les modèles de formation. Son super pouvoir est qu’il apprend des comportements très complexes sans avoir besoin de données de formation étiquetées, et qu’il peut prendre des décisions à court terme tout en optimisant pour un objectif à long terme.
Une fois votre modèle développé, lancez-vous dans la course ! La ligue AWS DeepRacer est la première ligue de course autonome mondiale, ouverte à tous. Les développeurs peuvent participer depuis n’importe quel point du globe pour remporter des prix, pour la gloire et pour une chance de se classer pour les finales AWS DeepRacer Championship Cup, qui se dérouleront lors de la conférence re:Invent 2021 !
Mettez la gomme !
AWS DeepRacer est une voiture de course autonome à l’échelle 1/18ème conçue pour tester les modèles RL en participant à la course sur une piste physique. En utilisant des caméras pour visualiser la piste et un modèle de renforcement pour contrôler les gaz et la direction, la voiture montre comment un modèle entraîné dans un environnement simulé peut être transféré dans le monde réel.
Présentation d’AWS DeepRacer Evo
AWS DeepRacer Evo est la prochaine génération de course autonome. Il est entièrement équipé de caméras stéréo et d’un capteur LiDAR pour lui permettre d’éviter les objets et de participer à des courses au coude à coude. Les développeurs ont ainsi tout ce dont ils ont besoin pour participer à des courses d’un niveau supérieur. Dans les courses d’évitement d’objets, les développeurs utilisent les capteurs pour détecter et éviter les obstacles placés sur la piste. Dans les courses en tête-à-tête, les développeurs font la course contre un autre DeepRacer sur la même piste et essaient de l’éviter tout en réalisant le meilleur temps au tour. Des caméras orientées vers la gauche et la droite constituent les caméras stéréo, qui aident la voiture à apprendre les informations détaillées en images. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour détecter et éviter les objets qui se présentent sur la piste. Le capteur LiDAR est orienté vers l’arrière et détecte les objets à l’arrière et sur les côtés de la voiture.
Sous le capot
La voiture AWS DeepRacer Evo comprend la voiture AWS DeepRacer originale, un module de caméra supplémentaire de 4 mégapixels qui forme une vision stéréo avec la voiture originale, un LiDAR à balayage, une coque qui peut s’adapter à la fois à la caméra stéréo et au LiDAR, ainsi que quelques accessoires et outils faciles à utiliser pour une installation rapide.
| VOITURE | 18ème évolutivité 4WD avec châssis monster truck |
| CPU | Processeur Intel Atom™ |
| MEMOIRE | 4 Go de RAM |
| STOCKAGE | 32 Go (extensible) |
| WI-FI | 802.11ac |
| CAMERA | Caméras stéréo 4 MP avec MJPEG |
| Capteur LIDAR | Capteur LIDAR à rayon de balayage de 360 degrés sur 12 mètres |
| LOGICIELS | Ubuntu OS 16.04.3 LTS, toolkit Intel® OpenVINO™, ROS Kinetic |
| BATTERIE DE PROPULSION | Polymère au lithium 7.4V / 1100mAh |
| BATTERIE DE CALCUL | 13600mAh USB-C PD |
| PORTS | 4x USB-A, 1x USB-C, 1x Micro-USB, 1x HDMI |
| CAPTEURS | Accéléromètre et gyroscope intégrés |