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据外媒报道,美国查尔斯顿学院(College of Charleston)数据科学专业的两名学生在科技公司Logicalis的指导下,完成了竞争学习(人工神经网络的一种学习方式),即利用边缘强化学习(RL)计算,帮助自动驾驶汽车在行驶时辨别方向。

(图片来源:DeepRacer汽车)

该团队推出的系统,以物联网(IoT)为基础,采用Wi-Fi网联软件,利用亚马逊云计算IaaS和PaaS平台服务AWS的DeepRacer云控制台,能够与车辆进行通信,并且捕获摄像头图像,以更好地了解车辆的路径和位置,并且向其发送指令以改善加速和路径选择等性能。该团队表示,他们研发的竞争学习能够让该系统的表现优于基于AWS的模型。而且学生们研发的系统能够让车辆或其他设备了解其环境,并根据收集和解释的数据,在边缘(使用平板电脑或笔记本电脑)做出响应。

Starr和Turner都是数据科学专业的学生,他们参加了AWS DeepRacer项目(AWS发起的一项比赛,要求开发人员和科学家利用机器学习构建自动驾驶汽车),主要关注于为自动驾驶汽车研发和微调算法,从而能够利用传感器数据探测车辆位于哪个赛道上,并且利用此类数据以及机器学习,从基于云的软件中无线分享信息、接收提示,让自动驾驶汽车自己得到训练,并在赛道上保持最高行驶速度。

在构建基于IoT的解决方案之前,该研究小组考虑了几个选择,首先在虚拟车辆上采用了该解决方案。该团队获取了DeepRacer汽车以及赛道beta仿真,然后开始研发和测试RL算法。学生们利用模拟车型,并且将车辆命名为Virtual Car 42。然后,他们开始对模拟车辆进行测试,结果发现,在正确完成特定圈数的基础上,他们研发的学习算法使其模拟车辆的表现优于AWS DeepRacer汽车。例如,该算法可以识别路上的弯道,并且调整车辆的转向和加速度,以尽可能快的速度在每条弯道上行驶。

2019年7月,该团队在实体车上使用了该软件。该实体车配备了车载摄像头和加速度陀螺仪,能够帮助识别车辆位置。学生们使用AWS Sage Maker机器学习平台,AWS Robotmaker机器人仿真平台通过WiFi或USB棒向车辆传输代码,然后,研究小组可以利用iPad或计算机对车辆数据的输入和输出进行控制。

应用于Virtual Car 42的机器学习算法也可以用于其他设备,例如商业或工艺应用中的设备或车辆。例如,通过使用WiFi或其他无线网络进行物联网连接,设备可以利用传感器捕捉并提供诸如预测性维护、图像和声音识别、监控等信息,同时还支持自动驾驶。

据外媒报道,美国查尔斯顿学院(College of Charleston)数据科学专业的两名学生在科技公司Logicalis的指导下,完成了竞争学习(人工神经网络的一种学习方式),即利用边缘强化学习(RL)计算,帮助自动驾驶汽车在行驶时辨别方向。

(图片来源:DeepRacer汽车)

该团队推出的系统,以物联网(IoT)为基础,采用Wi-Fi网联软件,利用亚马逊云计算IaaS和PaaS平台服务AWS的DeepRacer云控制台,能够与车辆进行通信,并且捕获摄像头图像,以更好地了解车辆的路径和位置,并且向其发送指令以改善加速和路径选择等性能。该团队表示,他们研发的竞争学习能够让该系统的表现优于基于AWS的模型。而且学生们研发的系统能够让车辆或其他设备了解其环境,并根据收集和解释的数据,在边缘(使用平板电脑或笔记本电脑)做出响应。

Starr和Turner都是数据科学专业的学生,他们参加了AWS DeepRacer项目(AWS发起的一项比赛,要求开发人员和科学家利用机器学习构建自动驾驶汽车),主要关注于为自动驾驶汽车研发和微调算法,从而能够利用传感器数据探测车辆位于哪个赛道上,并且利用此类数据以及机器学习,从基于云的软件中无线分享信息、接收提示,让自动驾驶汽车自己得到训练,并在赛道上保持最高行驶速度。

在构建基于IoT的解决方案之前,该研究小组考虑了几个选择,首先在虚拟车辆上采用了该解决方案。该团队获取了DeepRacer汽车以及赛道beta仿真,然后开始研发和测试RL算法。学生们利用模拟车型,并且将车辆命名为Virtual Car 42。然后,他们开始对模拟车辆进行测试,结果发现,在正确完成特定圈数的基础上,他们研发的学习算法使其模拟车辆的表现优于AWS DeepRacer汽车。例如,该算法可以识别路上的弯道,并且调整车辆的转向和加速度,以尽可能快的速度在每条弯道上行驶。

2019年7月,该团队在实体车上使用了该软件。该实体车配备了车载摄像头和加速度陀螺仪,能够帮助识别车辆位置。学生们使用AWS Sage Maker机器学习平台,AWS Robotmaker机器人仿真平台通过WiFi或USB棒向车辆传输代码,然后,研究小组可以利用iPad或计算机对车辆数据的输入和输出进行控制。

应用于Virtual Car 42的机器学习算法也可以用于其他设备,例如商业或工艺应用中的设备或车辆。例如,通过使用WiFi或其他无线网络进行物联网连接,设备可以利用传感器捕捉并提供诸如预测性维护、图像和声音识别、监控等信息,同时还支持自动驾驶。

据外媒报道,美国查尔斯顿学院(College of Charleston)数据科学专业的两名学生在科技公司Logicalis的指导下,完成了竞争学习(人工神经网络的一种学习方式),即利用边缘强化学习(RL)计算,帮助自动驾驶汽车在行驶时辨别方向。

(图片来源:DeepRacer汽车)

该团队推出的系统,以物联网(IoT)为基础,采用Wi-Fi网联软件,利用亚马逊云计算IaaS和PaaS平台服务AWS的DeepRacer云控制台,能够与车辆进行通信,并且捕获摄像头图像,以更好地了解车辆的路径和位置,并且向其发送指令以改善加速和路径选择等性能。该团队表示,他们研发的竞争学习能够让该系统的表现优于基于AWS的模型。而且学生们研发的系统能够让车辆或其他设备了解其环境,并根据收集和解释的数据,在边缘(使用平板电脑或笔记本电脑)做出响应。

Starr和Turner都是数据科学专业的学生,他们参加了AWS DeepRacer项目(AWS发起的一项比赛,要求开发人员和科学家利用机器学习构建自动驾驶汽车),主要关注于为自动驾驶汽车研发和微调算法,从而能够利用传感器数据探测车辆位于哪个赛道上,并且利用此类数据以及机器学习,从基于云的软件中无线分享信息、接收提示,让自动驾驶汽车自己得到训练,并在赛道上保持最高行驶速度。

在构建基于IoT的解决方案之前,该研究小组考虑了几个选择,首先在虚拟车辆上采用了该解决方案。该团队获取了DeepRacer汽车以及赛道beta仿真,然后开始研发和测试RL算法。学生们利用模拟车型,并且将车辆命名为Virtual Car 42。然后,他们开始对模拟车辆进行测试,结果发现,在正确完成特定圈数的基础上,他们研发的学习算法使其模拟车辆的表现优于AWS DeepRacer汽车。例如,该算法可以识别路上的弯道,并且调整车辆的转向和加速度,以尽可能快的速度在每条弯道上行驶。

2019年7月,该团队在实体车上使用了该软件。该实体车配备了车载摄像头和加速度陀螺仪,能够帮助识别车辆位置。学生们使用AWS Sage Maker机器学习平台,AWS Robotmaker机器人仿真平台通过WiFi或USB棒向车辆传输代码,然后,研究小组可以利用iPad或计算机对车辆数据的输入和输出进行控制。

应用于Virtual Car 42的机器学习算法也可以用于其他设备,例如商业或工艺应用中的设备或车辆。例如,通过使用WiFi或其他无线网络进行物联网连接,设备可以利用传感器捕捉并提供诸如预测性维护、图像和声音识别、监控等信息,同时还支持自动驾驶。

美国学生利用边缘强化学习计算 帮助自动驾驶汽车在赛道上辨别方向

据外媒报道,美国查尔斯顿学院(College of Charleston)数据科学专业的两名学生在科技公司Logicalis的指导下,完成了竞争学习(人工神经网络的一种学习方式),即利用边缘强化学习(RL)计算,帮助自动驾驶汽车在行驶时辨别方向。

(图片来源:DeepRacer汽车)

该团队推出的系统,以物联网(IoT)为基础,采用Wi-Fi网联软件,利用亚马逊云计算IaaS和PaaS平台服务AWS的DeepRacer云控制台,能够与车辆进行通信,并且捕获摄像头图像,以更好地了解车辆的路径和位置,并且向其发送指令以改善加速和路径选择等性能。该团队表示,他们研发的竞争学习能够让该系统的表现优于基于AWS的模型。而且学生们研发的系统能够让车辆或其他设备了解其环境,并根据收集和解释的数据,在边缘(使用平板电脑或笔记本电脑)做出响应。

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在构建基于IoT的解决方案之前,该研究小组考虑了几个选择,首先在虚拟车辆上采用了该解决方案。该团队获取了DeepRacer汽车以及赛道beta仿真,然后开始研发和测试RL算法。学生们利用模拟车型,并且将车辆命名为Virtual Car 42。然后,他们开始对模拟车辆进行测试,结果发现,在正确完成特定圈数的基础上,他们研发的学习算法使其模拟车辆的表现优于AWS DeepRacer汽车。例如,该算法可以识别路上的弯道,并且调整车辆的转向和加速度,以尽可能快的速度在每条弯道上行驶。

2019年7月,该团队在实体车上使用了该软件。该实体车配备了车载摄像头和加速度陀螺仪,能够帮助识别车辆位置。学生们使用AWS Sage Maker机器学习平台,AWS Robotmaker机器人仿真平台通过WiFi或USB棒向车辆传输代码,然后,研究小组可以利用iPad或计算机对车辆数据的输入和输出进行控制。

应用于Virtual Car 42的机器学习算法也可以用于其他设备,例如商业或工艺应用中的设备或车辆。例如,通过使用WiFi或其他无线网络进行物联网连接,设备可以利用传感器捕捉并提供诸如预测性维护、图像和声音识别、监控等信息,同时还支持自动驾驶。

据外媒报道,美国查尔斯顿学院(College of Charleston)数据科学专业的两名学生在科技公司Logicalis的指导下,完成了竞争学习(人工神经网络的一种学习方式),即利用边缘强化学习(RL)计算,帮助自动驾驶汽车在行驶时辨别方向。

(图片来源:DeepRacer汽车)

该团队推出的系统,以物联网(IoT)为基础,采用Wi-Fi网联软件,利用亚马逊云计算IaaS和PaaS平台服务AWS的DeepRacer云控制台,能够与车辆进行通信,并且捕获摄像头图像,以更好地了解车辆的路径和位置,并且向其发送指令以改善加速和路径选择等性能。该团队表示,他们研发的竞争学习能够让该系统的表现优于基于AWS的模型。而且学生们研发的系统能够让车辆或其他设备了解其环境,并根据收集和解释的数据,在边缘(使用平板电脑或笔记本电脑)做出响应。

Starr和Turner都是数据科学专业的学生,他们参加了AWS DeepRacer项目(AWS发起的一项比赛,要求开发人员和科学家利用机器学习构建自动驾驶汽车),主要关注于为自动驾驶汽车研发和微调算法,从而能够利用传感器数据探测车辆位于哪个赛道上,并且利用此类数据以及机器学习,从基于云的软件中无线分享信息、接收提示,让自动驾驶汽车自己得到训练,并在赛道上保持最高行驶速度。

在构建基于IoT的解决方案之前,该研究小组考虑了几个选择,首先在虚拟车辆上采用了该解决方案。该团队获取了DeepRacer汽车以及赛道beta仿真,然后开始研发和测试RL算法。学生们利用模拟车型,并且将车辆命名为Virtual Car 42。然后,他们开始对模拟车辆进行测试,结果发现,在正确完成特定圈数的基础上,他们研发的学习算法使其模拟车辆的表现优于AWS DeepRacer汽车。例如,该算法可以识别路上的弯道,并且调整车辆的转向和加速度,以尽可能快的速度在每条弯道上行驶。

2019年7月,该团队在实体车上使用了该软件。该实体车配备了车载摄像头和加速度陀螺仪,能够帮助识别车辆位置。学生们使用AWS Sage Maker机器学习平台,AWS Robotmaker机器人仿真平台通过WiFi或USB棒向车辆传输代码,然后,研究小组可以利用iPad或计算机对车辆数据的输入和输出进行控制。

应用于Virtual Car 42的机器学习算法也可以用于其他设备,例如商业或工艺应用中的设备或车辆。例如,通过使用WiFi或其他无线网络进行物联网连接,设备可以利用传感器捕捉并提供诸如预测性维护、图像和声音识别、监控等信息,同时还支持自动驾驶。