逮蝦戶燃起來了！自動駕駛賽車線上選撥賽開始（內附大神程式碼）

駕駛著 Amazon DeepRacer 的你就是這條街最靚的仔！

Amazon DeepRacer 是 1/18 自動駕駛賽車，專門用於通過在實際賽道上進行競賽來測試強化學習模型；使用攝像頭檢視賽道，並使用強化模型來控制油門和方向盤，通過該方式演示瞭如何將模擬環境中訓練的模型轉移到真實場景。

重要的是，DeepRacer可不是一款純硬體產品，開發者可以通過搭配亞馬遜雲科技平臺開發自動駕駛汽車來掌握強化學習的知識。

現在，2021亞馬遜雲科技Amazon DeepRacer 自動駕駛賽車線上選拔賽正在進行中。

無論你是技術小白，還是開發大拿，都可以通過3D 賽車模擬器來動手進行機器學習。在這裡，你不僅可以提高機器學習開發技能，還有機會入圍線下大獎賽！在專業賽道上，與高手高手高高手同場競技、正面交鋒、斬獲殊榮！

為了幫助大家更好得掌握相關知識，我們也準備了2份示例程式碼，分別由DeepRacer資深愛好者與Mermaidyyds站隊提供，目前排名分別為第9與第25，希望大家可以在此基礎上進行優化，詳情見下文。

先看看規則與獎勵

比賽形式：計時賽

使用單個感測器配置在 Amazon DeepRacer 控制檯中快速輕鬆地開發您的第一個 RL 模型，以達到最快速刺激的自動駕駛賽車之旅！

比賽規則

選手用最快的速度完成賽道 3 圈，同時需避免偏離賽道而導致的罰時，競逐排行榜排名（每偏離一次，總時長增加1秒）。

比賽時間：2021年6月1日至6月30日

比賽獎勵

完成模型提交，新增DeepRacer小助手（amazon_cloud2）即可獲贈價值 30 美元的 Amazon DeepRacer 專屬服務抵扣券；截至 6 月 30 日 23:59:59，排行榜前 10 名參賽者將晉級至 7 月 22 日 2021 亞馬遜雲科技中國峰會 Amazon DeepRacer 自動駕駛賽車大獎賽 — 上海站。前 3 名入圍者可獲得 Kindle Oasis，第 4 - 10 名可獲得 Kindle Paperwhite。

報名方式

訪問競賽網址：https://aws.amazon.com/cn/about-aws/events/summit2021/deepracer-league（點選閱讀原文直達）免費創建賬號後即可提交模型。

嗶哩嗶哩DeepRacer自動駕駛賽車線上選拔賽通關寶典小程式

通關教程：從創建賬戶到提交模型

如何正確開啟本次競賽

首先，亞馬遜雲科技提供了「Amazon DeepRacer 免費強化學習 (RL) 課程」，講解如何在 Amazon DeepRacer 中構建、訓練和部署模型，還會深入介紹強化學習。

課程時長90分鐘，對Amazon DeepRacer還不瞭解的小夥伴可以參考：https://aws.amazon.com/cn/about-aws/events/summit2021/deepracer-getting-started/

其次，我們邀請到目前排行榜第9位與第25位的團隊公開了他們的程式碼，大家可以在此基礎上做改進。

程式碼示例1

目前排在第9位的Bill是一名DeepRacer資深愛好者，我們已獲得他的授權以公開程式碼供大家參考：

def reward_function(params):

track_width = params['track_width']

distance_from_center = params['distance_from_center']

all_wheels_on_track = params['all_wheels_on_track']

speed = params['speed']

SPEED_THRESHOLD = 4.0

# Calculate 3 markers that are at varying distances away from the center line

marker_1 = 0.1 * track_width

marker_2 = 0.25 * track_width

marker_3 = 0.5 * track_width

# Give higher reward if the car is closer to center line and vice versa

if distance_from_center <= marker_1:

reward = 2.0

elif distance_from_center <= marker_2:

reward = 0.5

elif distance_from_center <= marker_3:

reward = 0.1

else:

reward = 1e-3 # likely crashed/ close to off track

if not all_wheels_on_track:

# Penalize if the car goes off track

reward = 1e-3

elif speed < SPEED_THRESHOLD:

# Penalize if the car goes too slow

reward = reward + 0.5

else:

# High reward if the car stays on track and goes fast

reward = reward + 1.3

return float(reward)

程式碼示例2

目前排在第25位的Mermaidyyds戰隊，她們是來自亞馬遜雲科技Markting部門的三位小姐姐，都是零基礎上手實操，可以給同樣是零基礎的小夥伴做個參考。

def reward_function(params):

'''

Example of rewarding the agent to follow center line

'''

# Read input parameters

track_width = params['track_width']

distance_from_center = params['distance_from_center']

# Calculate 3 markers that are at varying distances away from the center line

marker_1 = 0.1 * track_width

marker_2 = 0.25 * track_width

marker_3 = 0.5 * track_width

# Give higher reward if the car is closer to center line and vice versa

if distance_from_center <= marker_1:

reward = 1.0

elif distance_from_center <= marker_2:

reward = 0.5

elif distance_from_center <= marker_3:

reward = 0.1

else:

reward = 1e-3 # likely crashed/ close to off track

return float(reward)

加入交流群

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如群已超出人數上限，請新增DeepRacer小助手（amazon_cloud2），備註大賽即可加入

亞馬遜科技中國峰會

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面向開發者，本次峰會將專門設立開發者專區，並聯合 Apache 等各類開源社群，以及多位開源牛人，為開發者們帶來腦洞大開的內容分享！

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7月22日，Amazon DeepRacer 自動駕駛賽車大獎賽也將在本次大會中進行決賽，歡迎大家來現場圍觀。