機械学習アルゴリズムによって自動運転車がどのように可能になりましたか？

機械学習の最も注目すべきアプリケーションの1つは、自動運転車または自動運転車です。

機械学習は、IoTなどの他の破壊的技術と組み合わせることで、自動運転車の機能を改善および強化するのに役立っています。 MLのおかげで、これらの自動運転車は周囲の環境を感知して安全に移動することができ、人間の介入をほとんどまたはまったく必要としません。 機械学習プロジェクトのアイデア

MLは自動運転車の集中型電子制御ユニット（ECU）の重要なコンポーネントですが、自動運転車にMLをさらに統合して、最先端の製品を形成するための取り組みが行われています。 自動運転車のMLアルゴリズムの主な機能の1つは、周囲の環境を継続的に監視し、周囲の環境に起こりうる変化を正確に予測することです。 このコアタスクはさらにセグメント化できます。

4つのサブタスク

• 物体検出
• オブジェクトの識別/認識
• オブジェクトのローカリゼーション
• 動き予測

自動運転車には通常、 GPS、レーダー、LIDAR、ソナー、走行距離計、慣性計測装置など、周囲の状況を把握するのに役立つ多数のセンサーが組み込まれています。 また、感覚情報を解釈して障害物を特定し、適切なナビゲーションパスを見つけることができる高度な制御システムも備えています。

自動運転車のインフォテインメントシステムを実行するMLベースのアプリケーションは、センサーデータフュージョンシステムから情報を受け取り、それに応じて予測を行います。 これらのアルゴリズムは、ドライバーのジェスチャー、音声認識、および言語翻訳を車のシステムに統合することもできます。

自動運転車の機械学習アルゴリズム

1）教師ありMLアルゴリズム

これらのアルゴリズムは、トレーニングデータセットを使用して学習します。 彼らは、最小限のエラーを約束する望ましいレベルに達するまで学習を続けます。 教師ありMLアルゴリズムは、分類、回帰、および次元削減アルゴリズムにさらに分類できます。 機械学習アルゴリズムの種類の詳細については、機械学習アルゴリズムの種類をご覧ください。

2）教師なしMLアルゴリズム

これらのアルゴリズムは、手元のデータを理解することによって学習します。 ここではトレーニングデータセットは使用されていません。 彼らはデータ内の識別可能なパターンを見つけようとし、次にそれらの間の類似性のレベルに従ってデータをクラス/グループに分割しようとします。 クラスタリングと相関ルール学習は、教師なしMLアルゴリズムの2つのタイプです。

それでは、自動運転車のアルゴリズムの内部動作について詳しく見ていきましょう。 自動運転車の機械学習アルゴリズム。

自動運転車の機械学習アルゴリズム

自動運転車の機械学習アルゴリズムは、一般的に4つのカテゴリに分類されます。

1）回帰アルゴリズム

回帰アルゴリズムは、イベントを予測するために明示的に使用されます。 ベイズ回帰、ニューラルネットワーク回帰、および決定フォレスト回帰は、自動運転車で使用される回帰アルゴリズムの3つの主要なタイプです。

回帰分析では、2つ以上の変数間の関係が推定され、変数の効果がさまざまなスケールで比較されます。 回帰分析は、主に3つのコアメトリックに依存しています。

• 独立変数の数
• 従属変数のタイプ
• 回帰直線の形状。

回帰アルゴリズムは、環境の反復的な側面を使用して、特定の画像と画像内の特定のオブジェクトの位置との間の関係の統計モデルを形成します。 統計モデルは、画像サンプリングを通じて迅速なオンライン検出を提供できます。 徐々に、それは実質的な人間の介入を必要とせずに、他のオブジェクトについても学ぶために拡張することができます。

2）パターン認識アルゴリズム（分類）

一般に、先進運転支援システム（ADAS）によって取得された画像には、周囲の環境からの一連のデータが豊富に含まれています。 特定のカテゴリのオブジェクトを含む関連画像を認識するために、このデータをフィルタリングする必要があります。 ここでパターン認識アルゴリズムが登場します。

データ削減アルゴリズムとも呼ばれるパターン認識アルゴリズムは、異常なデータポイントを除外するように設計されています。 データセット内のパターンの認識は、オブジェクトを分類する前の重要なステップです。

これらのアルゴリズムは、オブジェクトのエッジを検出し、線分と円弧をエッジに適合させることにより、センサーを介して取得したデータをフィルタリングするのに役立ちます。 パターン認識アルゴリズムは、線分と円弧をさまざまな方法で組み合わせて、オブジェクトを認識するための究極の機能を形成します。

指向性勾配（HOG）、主成分分析（PCA）、ベイズ決定ルール、およびk最近傍法（KNN）のヒストグラムを備えたサポートベクターマシン（SVM）は、自動運転車で最も一般的に使用されるパターン認識アルゴリズムの一部です。

3）クラスターアルゴリズム

クラスターアルゴリズムは、データポイントから構造を検出するのに優れています。 ADASによって取得された画像が不鮮明である場合や、分類アルゴリズムがオブジェクトの識別を見逃しているために、分類してシステムに報告できない場合があります。

これは、画像の解像度が非常に低いか、データポイントが非常に少ないことが原因で発生する可能性があります。 このような状況では、システムが周囲の物体を検出して特定することが困難になります。

クラスタリングアルゴリズムは、問題のクラスとメソッドのクラスを定義します。 一般に、クラスタリング手法は、重心ベースの階層モデリングアプローチを使用して確立されます。 すべてのクラスタリング手法は、データに固有の構造を活用して、データを最大の共通性を持つグループに最適に編成することに重点を置いています。

K-meansとマルチクラスニューラルネットワークは、自動運転車で最も広く使用されている2つのクラスタリングアルゴリズムです。

4）決定マトリックスアルゴリズム

意思決定マトリックスアルゴリズムは、基本的に意思決定に使用されます。 これらは、値のセットとその中の情報との間の関係のパフォーマンスを体系的に識別、分析、および評価するために設計されています。 自動運転車で最も広く使用されている意思決定マトリックスアルゴリズムは、勾配ブースティング（GDM）とAdaBoostingです。

これらのアルゴリズムは、自動運転車の動きを決定します。 したがって、車が左または右に曲がる必要があるかどうか、ブレーキまたは加速する必要があるかどうかにかかわらず、そのような質問への答えは、オブジェクトの次の動きの分類、認識、および予測に関するこれらのアルゴリズムの精度によって決定されます。

意思決定マトリックスアルゴリズムは、独立してトレーニングされた複数の意思決定モデルで構成され、その予測が組み合わされて、エラーの可能性を最小限に抑えながら全体的な予測が生成されます。

結論

これらのMLアルゴリズムはすべて、私たちが知っているように、自動運転車の機能に組み込まれています。 現在、自動運転車は、車両の制御、ナビゲート、運転など、人間のドライバーの基本的なタスクを実行できますが、もちろん、それには一定の制限があります。 しかし、機械学習のさらなる進歩と自動運転車のアルゴリズムの改善により、これらの自動運転車に期待することがたくさんあります。

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