В студенческой лиге AWS DeepRacer оптимизация кода имеет решающее значение для достижения максимальной производительности. Одна из областей, где вы можете внести существенные улучшения, — это определение переменной FAST_WAYPOINTS. Настроив этот код, вы сможете улучшить гоночные возможности вашего DeepRacer. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов улучшения кода FAST_WAYPOINTS, а также приведем примеры кода.
Метод 1. Уменьшите диапазон путевых точек.
Один из способов оптимизировать код FAST_WAYPOINTS — уменьшить диапазон путевых точек. Сужая диапазон, вы можете сосредоточить внимание вашего DeepRacer на определенном участке трассы, что позволит ему быстрее принимать решения. Вот пример:
FAST_WAYPOINTS = кортеж(диапазон(40, 120))
Метод 2: Увеличение плотности путевых точек.
Другой метод — увеличить плотность путевых точек. Имея больше путевых точек в заданном диапазоне, ваш DeepRacer может лучше перемещаться по трассе с большей точностью. Вот пример:
FAST_WAYPOINTS = кортеж(диапазон(20, 160, 5))
Метод 3. Динамические путевые точки.
Вы также можете реализовать динамические путевые точки, которые корректируются в зависимости от положения DeepRacer и условий трассы. Такой подход позволяет вашему DeepRacer адаптировать свою стратегию в режиме реального времени. Вот пример:
def Calculate_fast_waypoints(current_position):
Рассчитывать динамические путевые точки на основе текущей позиции
# ...FAST_WAYPOINTS = Calculation_fast_waypoints(текущая_позиция)
Метод 4. Обучение с подкреплением.
Воспользуйтесь возможностями обучения с подкреплением, чтобы оптимизировать производительность вашего DeepRacer. Обучите свою модель, используя такие методы, как оптимизация проксимальной политики (PPO) или Deep Q-Network (DQN), для динамической настройки FAST_WAYPOINTS на основе изученной политики. Вот пример использования PPO:
из Stable_baselines3 импортировать PPO
Определить и обучить модель PPO
…
Получить оптимизированные FAST_WAYPOINTS на основе обученной политики
FAST_WAYPOINTS = model.predict(наблюдение)
Оптимизируя код FAST_WAYPOINTS в Студенческой лиге AWS DeepRacer, вы можете значительно улучшить гоночные характеристики вашего DeepRacer. Поэкспериментируйте с различными методами, такими как уменьшение диапазона путевых точек, увеличение плотности путевых точек, внедрение динамических путевых точек и использование обучения с подкреплением. Эти методы помогут вашему DeepRacer более эффективно перемещаться по трассе, что приведет к улучшению времени прохождения круга и улучшению общих результатов в лиге.
Не забудьте настроить код с учетом конкретной модели DeepRacer и характеристик трека. Воспользуйтесь итеративным процессом тестирования и доработки, чтобы найти оптимальную конфигурацию FAST_WAYPOINTS для вашей гоночной стратегии.