美国学生利用边缘强化学习计算 助力自动驾驶

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据国外媒体报道,美国查尔斯顿学院(Charleston College)两名主修数据科学的学生在科技公司Logicalis的指导下完成了竞争性学习(一种人工神经网络的学习方法),该公司利用边缘强化学习(RL)计算来帮助自动驾驶汽车在驾驶时识别方向。

该团队引入的系统基于物联网(IoT),采用无线互联网连接软件,使用亚马逊云计算IaaS和PaaS平台为AWS的DeepRacer云控制台服务。它可以与车辆通信,捕捉相机图像,以更好地了解车辆的路径和位置,并向它们发送指令,以提高性能,例如加速和路径选择。该团队表示,他们开发的竞争性学习可以使该系统比基于AWS的模型表现得更好。此外,学生开发的系统使车辆或其他设备能够了解他们的环境,并根据收集和解释的数据在边缘做出响应(使用平板电脑或笔记本电脑)。

斯塔尔和特纳都是主修数据科学的学生。他们参加了AWS深度赛车项目(一项由AWS赞助的比赛,手工活赚钱,要求开发者和科学家使用机器学习制造自主车辆)。他们的主要关注点是开发和微调自动车辆的算法,以便他们可以使用传感器数据来检测车辆位于哪个轨道上,并使用这些数据和机器学习来无线共享信息和从基于云的软件接收提示,从而可以训练自动车辆并保持轨道上的最高行驶速度。

在构建基于物联网的解决方案之前,研究团队考虑了几个选项,并首先在虚拟车辆上采用了该解决方案。该团队获得了DeepRacer汽车和赛道的beta模拟,然后开始开发和测试RL算法。学生们使用了一个模拟汽车模型,并将其命名为虚拟汽车42。然后,他们开始测试模拟车辆。结果表明,在正确完成一定圈数的基础上,他们开发的学习算法使其仿真车辆的性能优于AWS DeepRacer。例如,该算法可以识别道路上的拐角,并调整车辆的转向和加速度以尽可能快地在每个拐角上行驶。

2019年7月,该团队在物理车辆上使用了该软件。实体车配有车载摄像头和加速度陀螺仪,有助于识别车辆的位置。学生使用AWS Sage Maker机器学习平台。自动机器人制造商机器人仿真平台通过无线网络或u盘向车辆传输代码。然后,研究团队可以使用iPad或计算机来控制车辆数据的输入和输出。

应用于虚拟汽车42的机器学习算法也可以应用于其他设备,例如商业或过程应用中的设备或车辆。例如,通过使用无线网络或其他无线网络的物联网连接,设备可以捕获和提供诸如预测性维护、图像和声音识别、监控等信息。使用传感器,同时支持自动驾驶。

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