Wie maschinelle Lernalgorithmen selbstfahrende Autos möglich machten

Eine der bemerkenswertesten Anwendungen des maschinellen Lernens ist das selbstfahrende oder autonome Auto.

Maschinelles Lernen , kombiniert mit anderen disruptiven Technologien wie IoT, trägt dazu bei, die Funktionsweise autonomer Autos zu verbessern und zu verbessern. Dank ML sind diese autonomen Autos sehr gut in der Lage, die Umgebung um sie herum zu erfassen und sich sicher zu bewegen, wobei nur sehr wenig oder gar kein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Projektideen für maschinelles Lernen

Während ML eine entscheidende Komponente der zentralisierten elektronischen Steuereinheit (ECU) in einem autonomen Auto ist, werden Anstrengungen unternommen, ML noch weiter in selbstfahrende Autos zu integrieren, um sie zu hochmodernen Kreationen zu formen. Eine der Hauptfunktionen von ML-Algorithmen in einem autonomen Auto ist die kontinuierliche Überwachung der Umgebung und die genaue Vorhersage möglicher Änderungen dieser Umgebung . Diese Kernaufgabe kann weiter segmentiert werden.

Die vier Teilaufgaben

• Objekterkennung
• Objektidentifikation/-erkennung
• Objektlokalisierung
• Bewegungsvorhersage

Selbstfahrende Autos verfügen normalerweise über zahlreiche Sensoren, die ihnen helfen, ihre Umgebung zu verstehen, darunter GPS, Radar, Lidar, Sonar, Odometrie und Trägheitsmesseinheiten . Sie verfügen auch über fortschrittliche Steuerungssysteme, die sensorische Informationen interpretieren können, um Hindernisse zu identifizieren und geeignete Navigationspfade herauszufinden.

Die ML-basierten Anwendungen, die das Infotainmentsystem eines autonomen Autos betreiben, erhalten Informationen von den Sensordatenfusionssystemen und treffen entsprechende Vorhersagen. Diese Algorithmen können auch die Gesten des Fahrers, die Spracherkennung und die Sprachübersetzung in das Fahrzeugsystem integrieren.

Algorithmen des maschinellen Lernens für selbstfahrende Autos

1) Überwachte ML-Algorithmen

Diese Algorithmen verwenden Trainingsdatensätze zum Lernen. Sie lernen weiter, bis sie das gewünschte Niveau erreichen, das minimale Fehler verspricht. Überwachte ML-Algorithmen können weiter in Klassifizierungs-, Regressions- und Dimensionsreduktionsalgorithmen kategorisiert werden. Ausführliche Informationen zu den Typen von Algorithmen für maschinelles Lernen finden Sie unter Typen von Algorithmen für maschinelles Lernen

2) Unüberwachte ML-Algorithmen

Diese Algorithmen lernen, indem sie die vorhandenen Daten verstehen. Hier werden keine Trainingsdatensätze verwendet. Sie versuchen, identifizierbare Muster in den Daten zu finden und teilen die Daten dann in Klassen/Gruppen ein, je nach Ähnlichkeitsgrad zwischen ihnen. Clustering und Lernen von Assoziationsregeln sind die beiden Arten von unüberwachten ML-Algorithmen.

Lassen Sie uns nun in das Innenleben von Algorithmen für selbstfahrende Autos eintauchen. Algorithmen des maschinellen Lernens für autonome Autos.

Algorithmen des maschinellen Lernens für autonome Autos

Algorithmen für maschinelles Lernen für selbstfahrende Autos werden im Allgemeinen in vier Kategorien unterteilt:

1) Regressionsalgorithmen

Regressionsalgorithmen werden explizit zur Vorhersage von Ereignissen verwendet. Bayes'sche Regression, Neural Network Regression und Decision Forest Regression sind die drei Haupttypen von Regressionsalgorithmen, die in selbstfahrenden Autos verwendet werden.

Bei der Regressionsanalyse wird die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen geschätzt und die Auswirkungen der Variablen auf verschiedenen Skalen verglichen. Die Regressionsanalyse ist hauptsächlich von drei Kernmetriken abhängig:

• Die Anzahl der unabhängigen Variablen
• Der Typ der abhängigen Variablen
• Die Form der Regressionslinie.

Regressionsalgorithmen verwenden die sich wiederholenden Aspekte einer Umgebung, um ein statistisches Modell der Beziehung zwischen einem bestimmten Bild und der Position eines bestimmten Objekts innerhalb des Bildes zu bilden. Das statistische Modell kann eine schnelle Online-Erkennung durch Bildabtastung bereitstellen. Allmählich kann es erweitert werden, um auch etwas über andere Objekte zu lernen, ohne dass ein wesentlicher menschlicher Eingriff erforderlich ist.

2) Mustererkennungsalgorithmen (Klassifizierung)

Im Allgemeinen sind die Bilder, die von den fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) erhalten werden, mit einer Reihe von Daten aus der Umgebung gefüllt. Diese Daten müssen gefiltert werden, um die relevanten Bilder zu erkennen, die eine bestimmte Kategorie von Objekten enthalten. Hier kommen Mustererkennungsalgorithmen ins Spiel.

Mustererkennungsalgorithmen, auch bekannt als Datenreduktionsalgorithmen, wurden entwickelt, um ungewöhnliche Datenpunkte auszuschließen. Das Erkennen von Mustern in einem Datensatz ist ein wesentlicher Schritt vor der Klassifizierung der Objekte.

Diese Algorithmen helfen beim Filtern der durch die Sensoren erhaltenen Daten, indem sie Objektkanten erkennen und Liniensegmente und Kreisbögen an die Kanten anpassen. Mustererkennungsalgorithmen kombinieren die Liniensegmente und Kreisbögen auf viele verschiedene Arten, um die ultimativen Merkmale zur Erkennung eines Objekts zu bilden.

Support-Vektor-Maschinen (SVM) mit Histogrammen orientierter Gradienten (HOG), Hauptkomponentenanalyse (PCA), Bayes-Entscheidungsregel und k-nächster Nachbar (KNN) sind einige der am häufigsten verwendeten Mustererkennungsalgorithmen in selbstfahrenden Autos.

3) Cluster-Algorithmen

Clusteralgorithmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie Strukturen aus Datenpunkten erkennen. Es kann vorkommen, dass die vom ADAS erhaltenen Bilder unscharf sind, oder es kann auch vorkommen, dass Klassifizierungsalgorithmen ein Objekt nicht identifiziert haben, wodurch es nicht klassifiziert und an das System gemeldet werden kann.

Dies kann daran liegen, dass die Bilder eine sehr niedrige Auflösung oder sehr wenige Datenpunkte haben. In solchen Situationen wird es für das System schwierig, Objekte in der Umgebung zu erkennen und zu lokalisieren.

Clustering-Algorithmen definieren die Klasse des Problems und die Klasse der Methoden. Im Allgemeinen werden Clustering-Techniken unter Verwendung von Zentroid-basierten und hierarchischen Modellierungsansätzen etabliert. Alle Clustering-Techniken konzentrieren sich darauf, die inhärenten Strukturen in den Daten zu nutzen, um die Daten am besten in Gruppen mit der größten Gemeinsamkeit zu organisieren.

K-Means und Multi-Class Neural Networks sind die beiden am weitesten verbreiteten Clustering-Algorithmen für autonome Autos.

4) Entscheidungsmatrix-Algorithmen

Entscheidungsmatrix-Algorithmen werden im Wesentlichen zur Entscheidungsfindung verwendet. Sie dienen der systematischen Identifizierung, Analyse und Leistungsbewertung von Beziehungen zwischen Wertegruppen und darin enthaltenen Informationen. Die am weitesten verbreiteten Entscheidungsmatrixalgorithmen in autonomen Autos sind Gradient Boosting (GDM) und AdaBoosting.

Diese Algorithmen bestimmen die Bewegungen des selbstfahrenden Autos. Ob also das Auto nach links oder rechts abbiegen, bremsen oder beschleunigen muss, die Antwort auf solche Fragen hängt von der Genauigkeit dieser Algorithmen bei der Klassifizierung, Erkennung und Vorhersage der nächsten Bewegung der Objekte ab.

Entscheidungsmatrixalgorithmen umfassen unabhängig trainierte mehrere Entscheidungsmodelle, deren Vorhersagen kombiniert werden, um die Gesamtvorhersage zu generieren, während die Möglichkeit von Fehlern minimiert wird.

Fazit

Zusammen fließen all diese ML-Algorithmen in die Funktionsweise selbstfahrender Autos ein, wie wir sie kennen. Derzeit können selbstfahrende Autos die grundlegenden Aufgaben eines menschlichen Fahrers wie Steuern, Navigieren und Fahren des Fahrzeugs ausführen, aber natürlich gibt es auch gewisse Einschränkungen. Mit der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens und der Verbesserung der Algorithmen für selbstfahrende Autos können wir uns jedoch auf viel von diesen autonomen Autos freuen.

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