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# AWS DeepRacer: Das selbstfahrende Modellauto

Sprechende Computer sind keine Zukunftsmusik mehr. Und auch selbstfahrende Autos kommen, es braucht eine Stunde um mit AWS DeepRacer eins zu entwickeln.

[Yannick Tresch](https://dmoove.com/blog/author/yannick-tresch)

 Juli 28, 2024

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Selbstfahrende Autos und sprechende Computer sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern Realität. Amazons Alexa, Google Home oder Apples Siri kennt jeder von zuhause. Auch Teslas sind immer verbreiteter und können weitgehendst selbstständig und unfallfrei Autobahn fahren. Doch was steckt dahinter? Mit welchen Technologien bringen wir einem Auto das Fahren bei? Innerhalb einer Stunde können Sie auf Basis des Dienstes AWS DeepRacer ein Modell für ein selbstfahrendes Auto entwickeln. Dieses von Ihnen entwickelte Modell können Sie anschließend auf einem realen Rennwagen im Maßstab 1/18 testen. Sind Sie der neue Sebastian Vettel der autonomen Rennfahrszene?

*Dieser Artikel wurde im Rahmen des* [*IT Forums*](https://www.flane.de/it-forum) *im Mai geschrieben.*

## Wenn Modellautos fahren lernen

An der Re:Invent 2018 hat Amazon das selbstfahrende [Modellauto](https://aws.amazon.com/de/deepracer/) DeepRacer angekündigt. Der Clou hierbei ist, dass wir als Entwickler oder Interessierter ein eigenes Modell entwickeln können. Wir erfahren also am eigenen Leibe was es heisst einem Auto das Fahren beizubringen. Dazu verkauft Amazon ein Rennauto im Massstab 1/18. Dieses sieht zwar nicht so schick aus wie die F1 Autos – es erinnert eher an die Funkautos unserer Kindheit.

Amazon hat schon dafür gesorgt, dass die Compute Einheit mit dem Chassis spricht. Wir müssen also nur noch dafür sorgen, dass das Auto auch die Spur hält.

## Bringen wir dem AWS DeepRacer das Fahren bei

Müssen wir also nur noch dem Wagen das Fahren beibringen. Das tun wir über eine so genannte Reward Function. Hierzu arbeiten wir mit [verschiedenen Variabeln](https://github.com/aws-samples/aws-deepracer-workshops/tree/master/Workshops/2019-AWSSummits-AWSDeepRacerService/Lab1#34-reward-function), die uns das Auto kommuniziert. Im Endeffekt geht es darum dem Auto beizubringen welche Aktionen gut sind und welche schlecht. Ähnlich wie wir es im realen Leben mit Hunden tun. Die Reward Function übernimmt hierbei die Funktion des Leckerlis. Dabei ist das Auto darauf programmiert möglichst viele Leckerlis zu erhalten – also eine hohe Punktzahl zu bekommen.

[Cloud Computing](https://dmoove.com/blog/tag/cloud-computing) [aws](https://dmoove.com/blog/tag/aws) [AI](https://dmoove.com/blog/tag/ai)

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