AWS DeepRacer のよくある質問

DeepRacer は、強化学習に対応した 1/18 スケールの完全自律型レースカーおよび 3D レーシングシミュレーターを備えた、強化学習 (RL) を自由自在に操る最速の手段です。誰でもオンラインシミュレーターで RL モデルをトレーニング、評価、調整したり、AWS DeepRacer デバイスまたは RC カーにモデルをデプロイして現実世界の自律体験を実現したり、コンソールで互いに競ったりすることができます。

DeepRacer シミュレーターでは、チュートリアルを使用して強化学習や最初のモデルのトレーニングを開始できます。その後、モデルの評価と調整もできるようになります。DeepRacer デベロッパードキュメントでは、初めてのモデルの構築に関する詳細情報と、モデルの改良方法について確認できます。

いいえ。AWS DeepRacer カーを所有していなくても、モデルをトレーニングして評価することができます。 

いいえ。AWS DeepRacer はデプロイされた RL モデルとカメラからの入力を使用し、ローカルで推論を実行します。AWS DeepRacer は、自律運転の開始と停止に使用するデバイスと同じ Wi-Fi ネットワークに接続されている必要があります。車をセットアップする方法の詳細については、デベロッパードキュメントを参照してください。

DeepRacer on AWS は、強化学習モデルトレーニング用に Amazon SageMaker、レーシングシミュレーターの提供用に AWS RoboMaker、仮想シミュレーション記録映像の動画再生用に Amazon Kinesis Video Streams、モデルのストレージ用に Amazon S3、ログ収集用に Amazon CloudWatch と統合しています。

現在のところ、デベロッパーは追加のトラックを DeepRacer に追加することはできません。 

いいえ。RL モデルのトレーニングには、モデルが起こしたアクションの結果に関するフィードバックが必要です。このフィードバックループは DeepRacer には存在しますが、実際には存在しません。

現在のところ DeepRacer ではローカルトレーニングはサポートされていません。

はい。AWS DeepRacer Distributed Training SageMaker ノートブックを使用して RL モデルの作成とトレーニングし、これらのモデルを DeepRacer カーに手動でデプロイできます。