In che modo gli algoritmi di apprendimento automatico hanno reso possibile la guida autonoma delle auto?

Una delle applicazioni più notevoli del Machine Learning è l'auto a guida autonoma o autonoma.

Il machine learning , combinato con altre tecnologie dirompenti come l'IoT, sta aiutando a migliorare e potenziare il funzionamento delle auto a guida autonoma. Grazie a ML, queste auto a guida autonoma sono in grado di percepire l'ambiente circostante e di muoversi in sicurezza, richiedendo un intervento umano minimo o nullo. Idee per progetti di apprendimento automatico

Sebbene l'ML sia un componente cruciale dell'unità di controllo elettronica centralizzata (ECU) in un'auto a guida autonoma, si stanno compiendo sforzi per integrare ulteriormente l'ML nelle auto a guida autonoma per plasmarle in creazioni all'avanguardia. Una delle funzioni primarie degli algoritmi ML in un'auto autonoma è il monitoraggio continuo dell'ambiente circostante e la previsione accurata dei possibili cambiamenti di quello circostante . Questo compito principale può essere ulteriormente segmentato.

I quattro sotto-compiti

• Rilevamento di oggetti
• Identificazione/riconoscimento dell'oggetto
• Localizzazione degli oggetti
• Previsione del movimento

Le auto a guida autonoma di solito incorporano numerosi sensori che le aiutano a dare un senso all'ambiente circostante, inclusi GPS, radar, lidar, sonar, odometria e unità di misura inerziale . Dispongono inoltre di sistemi di controllo avanzati in grado di interpretare le informazioni sensoriali per identificare gli ostacoli e individuare percorsi di navigazione adeguati.

Le applicazioni basate su ML che eseguono il sistema di infotainment di un'auto autonoma ricevono informazioni dai sistemi di fusione dei dati dei sensori e fanno previsioni di conseguenza. Questi algoritmi possono anche integrare i gesti del conducente, il riconoscimento vocale e la traduzione linguistica nel sistema dell'auto.

Algoritmi di apprendimento automatico per auto a guida autonoma

1) Algoritmi ML supervisionati

Questi algoritmi utilizzano il set di dati di addestramento per apprendere. Continuano ad imparare fino a raggiungere il livello desiderato che promette errori minimi. Gli algoritmi ML supervisionati possono essere ulteriormente classificati in algoritmi di classificazione, regressione e riduzione delle dimensioni. Per informazioni dettagliate sul tipo di algoritmi di Machine Learning, leggi Tipi di algoritmi di Machine Learning

2) Algoritmi ML non supervisionati

Questi algoritmi imparano dando un senso ai dati a portata di mano. Non vengono utilizzati set di dati di addestramento qui. Cercano di trovare modelli identificabili all'interno dei dati e quindi dividono i dati in classi/gruppi in base al livello di somiglianza tra loro. Il clustering e l'apprendimento delle regole di associazione sono i due tipi di algoritmi ML non supervisionati.

Ora, tuffiamoci nel funzionamento interno degli algoritmi delle auto a guida autonoma. Algoritmi di apprendimento automatico per auto autonome.

Algoritmi di apprendimento automatico per auto autonome

Gli algoritmi di Machine Learning per auto a guida autonoma sono generalmente suddivisi in quattro categorie:

1) Algoritmi di regressione

Gli algoritmi di regressione vengono utilizzati in modo esplicito per prevedere gli eventi. La regressione bayesiana, la regressione della rete neurale e la regressione della foresta decisionale sono i tre tipi principali di algoritmi di regressione utilizzati nelle auto a guida autonoma.

Nell'analisi di regressione, viene stimata la relazione tra due o più variabili e gli effetti delle variabili vengono confrontati su scale diverse. L'analisi di regressione dipende principalmente da tre parametri principali:

• Il numero di variabili indipendenti
• Il tipo di variabili dipendenti
• La forma della retta di regressione.

Gli algoritmi di regressione utilizzano gli aspetti ripetitivi di un ambiente per formare un modello statistico della relazione tra una particolare immagine e la posizione di un oggetto specifico all'interno dell'immagine. Il modello statistico può fornire un rapido rilevamento online attraverso il campionamento delle immagini. Gradualmente, può estendersi per conoscere anche altri oggetti, senza richiedere un intervento umano sostanziale.

2) Algoritmi di riconoscimento del modello (classificazione)

In genere, le immagini ottenute dai sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) sono piene di una serie di dati provenienti dall'ambiente circostante. Questi dati devono essere filtrati per riconoscere le immagini rilevanti contenenti una specifica categoria di oggetti. È qui che entrano gli algoritmi di riconoscimento dei modelli.

Conosciuti anche come algoritmi di riduzione dei dati, gli algoritmi di riconoscimento dei modelli sono progettati per escludere punti dati insoliti. Il riconoscimento dei modelli in un set di dati è un passaggio essenziale prima di classificare gli oggetti.

Questi algoritmi aiutano a filtrare i dati ottenuti attraverso i sensori rilevando i bordi degli oggetti e adattando segmenti di linea e archi circolari ai bordi. Gli algoritmi di riconoscimento del modello combinano i segmenti di linea e gli archi circolari in molti modi diversi per formare le caratteristiche definitive per il riconoscimento di un oggetto.

Support vector machine (SVM) con istogrammi di gradienti orientati (HOG), analisi dei componenti principali (PCA), regola di decisione di Bayes e k-nearest neighbor (KNN) sono alcuni degli algoritmi di riconoscimento del modello più comunemente usati nelle auto a guida autonoma.

3) Algoritmi a grappolo

Gli algoritmi del cluster eccellono nella scoperta della struttura dai punti dati. Può capitare che le immagini ottenute dall'ADAS non siano chiare, oppure può anche accadere che gli algoritmi di classificazione non abbiano identificato un oggetto, non riuscendo così a classificarlo e segnalarlo al sistema.

Ciò può accadere perché le immagini sono a risoluzione molto bassa o con pochissimi punti dati. In tali situazioni, diventa difficile per il sistema rilevare e localizzare oggetti nell'ambiente circostante.

Gli algoritmi di clustering definiscono la classe del problema e la classe dei metodi. In genere, le tecniche di clustering vengono stabilite utilizzando approcci di modellazione gerarchici e basati sui centroidi. Tutte le tecniche di raggruppamento si concentrano sullo sfruttamento delle strutture intrinseche nei dati per organizzare al meglio i dati in gruppi che hanno la maggiore comunanza.

K-mean e reti neurali multi-classe sono i due algoritmi di clustering più utilizzati per le auto a guida autonoma.

4) Algoritmi delle Matrici Decisionali

Gli algoritmi delle matrici decisionali sono essenzialmente utilizzati per il processo decisionale. Sono progettati per identificare, analizzare e valutare sistematicamente le prestazioni delle relazioni tra insiemi di valori e informazioni in essi contenuti. Gli algoritmi di matrice decisionale più utilizzati nelle auto a guida autonoma sono il gradient boosting (GDM) e l'AdaBoosting.

Questi algoritmi determinano i movimenti dell'auto a guida autonoma. Quindi, se l'auto deve svoltare a sinistra oa destra, se deve frenare o accelerare, la risposta a tali domande è determinata dall'accuratezza di questi algoritmi relativi alla classificazione, al riconoscimento e alla previsione del movimento successivo degli oggetti.

Gli algoritmi delle matrici decisionali comprendono modelli decisionali multipli addestrati in modo indipendente le cui previsioni sono combinate per generare la previsione complessiva riducendo al minimo la possibilità di errori.

Conclusione

Insieme, tutti questi algoritmi ML entrano nel funzionamento delle auto a guida autonoma come le conosciamo. Al momento, le auto a guida autonoma possono svolgere i compiti di base di un guidatore umano, come controllare, navigare e guidare il veicolo, ma ovviamente ci sono anche alcune limitazioni. Tuttavia, con l'ulteriore avanzamento dell'apprendimento automatico e il miglioramento degli algoritmi delle auto a guida autonoma, abbiamo molto da aspettarci da queste auto a guida autonoma.

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