aws Deepracer：AWS RE：Invent 2024的闭幕式 - 该物理赛车如何进行？
在AWS Deepracer中：如何掌握物理赛车？上一篇文章是开放式的 - 剩下最后一个冠军决赛，现在分享我所有的秘密还为时过早。现在，AWS RE：Invent已经结束了，现在该分享我的策略，我的准备方式以及最终的发展。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在过去的几年中，在物理世界中研究了AWS Deepracer的艺术，作者去了AWS RE：Invent 2024。它的发展如何？
在过去的几年中，在物理世界中研究了AWS Deepracer的艺术，作者去了AWS RE：Invent 2024。它的发展如何？在AWS Deepracer中：如何掌握物理赛车？我们研究了虚拟世界和物理世界之间的差异，以及如何适应模拟器以及训练方法来克服差异。上一篇文章是开放式的 - 剩下最后一个冠军决赛，现在分享我所有的秘密还为时过早。
aws Deepracer：如何掌握身体赛车？ aws deepracer现在，AWS RE：Invent已经结束了，现在该分享我的策略，我的准备方式以及最终如何进行了。
策略
进入2024赛季，我反思了我从2022年和2023年的表现。2022年，我的模型无法在新的RE：Invent 2022冠军赛道上快速进行，甚至没有进行最后32杆。在2023年，在2023年，事情变得更好，但是很明显，有可能提高的潜力。
具体来说，我想要一个模型：
- 以精密的生存本能直接在笔直的角落和弯道上，即使在狭窄的点can中也避免偏离轨道，忽略了轨道周围看到的视觉噪音
将其与在博览会上显示之前能够测试模型的能力，成功似乎是可能的！
实施
在本节中，我将解释我对为什么物理赛车与虚拟赛车如此不同的思考，并描述了我训练克服这些差异的模型的方法。
直奔有多难？
出现了一些理论：
SIM到现实问题 模型问题 校准问题