序言
Amazon DeepRacer是什么？
Amazon DeepRacer是亚马逊推出的一款基于深度学习和强化学习技术的自主驾驶模拟赛车平台。它提供了一个云端仿真环境和一个物理赛车模型，让用户可以通过编写代码和训练模型来控制赛车的行驶，从而学习和应用深度学习、强化学习等人工智能技术。
Amazon DeepRacer平台包括以下主要组件：
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赛车模型：DeepRacer赛车模型采用了1/18比例的模型车身，搭载了一系列传感器、摄像头、电机等硬件设备，可以通过无线网络连接到云端仿真环境或者本地开发环境。
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云端仿真环境：DeepRacer提供了一个基于亚马逊云服务的仿真环境，用户可以在云端进行模型开发、训练和测试，无需购买昂贵的硬件设备和搭建本地环境。仿真环境包括多个赛道、不同的天气和光照条件、不同的赛车设置等。
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开发工具：DeepRacer提供了多种开发工具和框架，包括Python、Amazon机器学习服务、等，方便用户进行模型开发、训练和部署。用户可以使用这些工具来编写代码、调整超参数、修改奖励函数等。
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联赛和社区：DeepRacer还提供了全球范围内的DeepRacer联赛和社区活动，让用户可以与其他开发者竞技和交流。用户可以提交自己的模型，参加比赛和挑战，获得奖励和认可。
Amazon DeepRacer旨在让更多人了解和应用人工智能技术，促进技术创新和社区合作。它可以帮助开发者快速掌握深度学习和强化学习技术，探索自主驾驶、智能控制等领域的应用。
强化学习模型构建实例
Amazon DeepRacer 的强化学习过程
在 Amazon DeepRacer 的控制台中，可以看到线上已有各种虚拟赛道环境和虚拟赛车。用户需要做的是，给赛车设定动作，设定奖励机制，然后让赛车一遍遍在赛道上奔跑，进行自我学习和强化训练。经过多次的训练和参数优化，选出一个最优模型与其他选手进行竞技。
早在2021年我就参加过一次完整的线上比赛，因此可以很负责任地告诉大家，入门其实并不算难，下面向大家分享一下我参与 Amazon DeepRacer 的经历和经验：
当初作为初次体验的新手，首先通过 Amazon DeepRacer 主页了解入门指导和规则，然后试着动手训练了第一个模型。
在模拟跑道上模拟评估后，发现小车摇摇晃晃竟然也能完整地跑完一圈，只是后面两圈跑到圈外了。
于是后面就增加了训练时长，稍微修改了参数和奖励规则，重新训练好一个新模型。
提交模型，与其他参赛者第一次竞赛，在65名参赛者中，我的排名是40。竟然不是最后一名，感觉很欣喜和意外。
Amazon DeepRacer 的实操过程
强化学习模型构建的具体操作过程如下：
创建模型
打开 Amazon DeepRacer 控制台，在了解基本原理后，点击 Create model 按钮开始创建模型。
创建模型时，先确认设置一个模型名称和环境模拟信息。
环境模拟 (Environment simulation) 部分选择用于训练的跑道。对于2021月6月的比赛，我们选择的跑道是“re:Invent 2018”。
配置环境
选择模型的比赛类型 (Race type)、设置训练算法和超参和选择比赛车辆。
其中，比赛类型共三种模式：纯竞速、避障竞速、躲避车辆的竞速。我们默认选最简单的纯竞速模式。
训练算法和超参可以采用默认设置，后续想提高成绩需要进行尝试不同的参数组合。由于学习框架为Tensorflow，所以会涉及 Tensorflow 框架中的相关算法和超参，默认算法是 PPO。其他超参包括：梯度下降的Batch size、学习率、损失函数等。对于这些超参，在首次体验也可以采用默认值。
关于比赛车辆，车库（Your garage）中默认有一辆赛车，同时也支持自己定义车辆，包括自主选择赛车的颜色和action的转向角度等。
编写函数
奖励函数是模型的关键，奖励函数本质是训练赛车规则的组合，其关乎最终训练出来的模型质量。
编程高手甚至可以计算赛道的最优路径，基于最优路径调整速度并给予相应的奖励，从而训练获得更加精确的模型。
对编程语言不熟悉的小伙伴：默认会有一个简单的奖励函数，可以不做修改直接使用。
接下来就可以单击 “Create model” 按钮创建自己的第一个模型了。
模型创建成功后，会经过几分钟的初始化过程，系统后台会按照创建模型的设置自动准备资源并开始训练。
开始训练后，通过控制台可以实时观测训练过程，如下图，图片左侧显示模型训练的实时完成度，右侧显示赛车在赛道上实时运动轨迹的视频。
模型评估
模型完成训练后，我们可以通过控制台评估一下模型训练的效果，点击 Start evaluation按钮开始模型评估。
评估完成后结果如下图，若Trail results均为100%，并且Status为Lap complete，则可以使用该模型和其他队伍一决高下了。
完整的体验一次训练和比赛流程后，剩余的工作就是提高模型的质量，通过不断尝试不同的奖励函数、算法及超参、赛车参数的组合，持续进行优化，直到训练出最优模型。
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特色活动
6月27日-28日，将举办 Amazon DeepRacer 中国峰会总决赛，并同步启动Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车名校邀请赛，还在现场计了 Amazon DeepRacer 实训营、现场挑战及 Girls in Tech Show。同时，全球联赛正式开启，欢迎大家免费报名参加。
- 中国峰会总决赛：6月27日，来自不同行业的企业进行中国峰会总决赛。
- Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车名校邀请赛：6月28日，与高校联动，打专门为中国大学生设计一场顶级的人工智能技术角逐，寻找未来“生力军”。
- Amazon DeepRacer 实训营：现场构建自己的第一个强化学习模型，快速掌握机器学习知识。
- Girls in Tech Show：见证女性赛手的卓越风姿。
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