기계 학습 알고리즘이 어떻게 자율주행 자동차를 가능하게 만들었을까?

머신 러닝의 가장 주목할만한 응용 프로그램 중 하나는 자율 주행 또는 자율 자동차입니다.

IoT와 같은 다른 파괴적인 기술과 결합된 머신 러닝 은 자율주행차의 기능을 개선하고 향상시키는 데 도움이 됩니다. ML 덕분에 이러한 자율주행 자동차는 주변 환경을 감지하고 안전하게 이동할 수 있어 사람의 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다. 기계 학습 프로젝트 아이디어

머신러닝은 자율주행 자동차의 중앙 집중식 전자 제어 장치(ECU)의 중요한 구성 요소이지만 자율 주행 자동차에 머신러닝을 더욱 통합하여 최첨단 창조물을 형성하려는 노력이 이루어지고 있습니다. 자율주행 자동차에서 ML 알고리즘의 주요 기능 중 하나는 주변 환경을 지속적으로 모니터링하고 주변 환경 에 대한 가능한 변화를 정확하게 예측하는 것입니다 . 이 핵심 작업은 더 세분화될 수 있습니다.

네 가지 하위 작업

• 물체 감지
• 물체 식별/인식
• 객체 현지화
• 움직임 예측

자율 주행 자동차에는 일반적으로 GPS, 레이더, 라이더, 소나, 주행 거리 측정기 및 관성 측정 장치를 포함하여 주변 환경을 이해하는 데 도움이 되는 수많은 센서가 통합되어 있습니다. 또한 감각 정보를 해석하여 장애물을 식별하고 적절한 탐색 경로를 파악할 수 있는 고급 제어 시스템이 있습니다.

자율주행차의 인포테인먼트 시스템을 구동하는 ML 기반 애플리케이션은 센서 데이터 융합 시스템에서 정보를 받아 그에 따라 예측한다. 이러한 알고리즘은 또한 운전자의 제스처, 음성 인식 및 언어 번역 을 자동차 시스템에 통합할 수 있습니다.

자율 주행 자동차를 위한 기계 학습 알고리즘

1) 감독된 ML 알고리즘

이러한 알고리즘은 학습 데이터 세트를 사용하여 학습합니다. 그들은 최소한의 오류를 약속하는 원하는 수준에 도달할 때까지 계속 학습합니다. 지도 ML 알고리즘은 분류, 회귀 및 차원 축소 알고리즘으로 더 분류할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘 유형에 대한 자세한 내용은 기계 학습 알고리즘 유형에 대해 읽어보세요 .

2) 비지도 ML 알고리즘

이러한 알고리즘은 가까운 데이터를 이해함으로써 학습합니다. 여기에는 훈련 데이터 세트가 사용되지 않습니다. 그들은 데이터 내에서 식별 가능한 패턴을 찾은 다음 데이터 간의 유사성 수준에 따라 데이터를 클래스/그룹으로 나눕니다. 클러스터링 및 연관 규칙 학습은 감독되지 않은 ML 알고리즘의 두 가지 유형입니다.

이제 자율주행차 알고리즘의 내부 작동 원리에 대해 알아보겠습니다. 자율주행 자동차를 위한 기계 학습 알고리즘.

자율주행 자동차를 위한 기계 학습 알고리즘

자율 주행 자동차 머신 러닝 알고리즘은 일반적으로 4가지 범주로 나뉩니다.

1) 회귀 알고리즘

회귀 알고리즘은 이벤트 예측에 명시적으로 사용됩니다. 베이지안 회귀, 신경망 회귀 및 결정 숲 회귀는 자율 주행 자동차에 사용되는 회귀 알고리즘의 세 가지 주요 유형입니다.

회귀 분석에서는 둘 이상의 변수 간의 관계를 추정하고 변수의 효과를 다른 척도에서 비교합니다. 회귀 분석은 주로 다음 세 가지 핵심 메트릭에 따라 달라집니다.

• 독립변수의 수
• 종속변수의 유형
• 회귀선의 모양입니다.

회귀 알고리즘은 환경의 반복적인 측면을 사용하여 특정 이미지와 이미지 내 특정 객체의 위치 간의 관계에 대한 통계적 모델을 형성합니다. 통계 모델은 이미지 샘플링을 통해 빠른 온라인 감지를 제공할 수 있습니다. 점차적으로 사람의 실질적인 개입 없이도 다른 대상에 대해 학습하도록 확장될 수 있습니다.

2) 패턴 인식 알고리즘(분류)

일반적으로 ADAS(Advanced Driver-Assistance System)에서 얻은 이미지는 주변 환경의 데이터 배열로 가득 차 있습니다. 특정 범주의 개체가 포함된 관련 이미지를 인식하려면 이 데이터를 필터링해야 합니다. 이것은 패턴 인식 알고리즘이 들어가는 곳입니다.

데이터 축소 알고리즘이라고도 하는 패턴 인식 알고리즘은 비정상적인 데이터 포인트를 배제하도록 설계되었습니다. 데이터 세트의 패턴 인식은 객체를 분류하기 전에 필수적인 단계입니다.

이러한 알고리즘은 물체 가장자리를 감지하고 선분과 원호를 가장자리에 맞춰 센서를 통해 얻은 데이터를 필터링하는 데 도움이 됩니다. 패턴 인식 알고리즘은 다양한 방식으로 선분과 원호를 결합하여 물체를 인식하기 위한 궁극적인 특징을 형성합니다.

HOG(지향 기울기 히스토그램), PCA(주성분 분석), Bayes 결정 규칙 및 KNN(k-최근접 이웃) 히스토그램이 있는 지원 벡터 기계(SVM)는 자율 주행 자동차에서 가장 일반적으로 사용되는 패턴 인식 알고리즘 중 일부입니다.

3) 클러스터 알고리즘

클러스터 알고리즘은 데이터 포인트에서 구조를 발견하는 데 탁월합니다. ADAS에서 얻은 이미지가 명확하지 않거나 분류 알고리즘이 개체를 식별하지 못해 분류 및 시스템에 보고하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다.

이것은 이미지의 해상도가 매우 낮거나 데이터 포인트가 매우 적기 때문에 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 시스템이 주변에 있는 물체를 감지하고 찾기가 어려워집니다.

클러스터링 알고리즘은 문제 클래스와 메서드 클래스를 정의합니다. 일반적으로 클러스터링 기술은 중심 기반 및 계층적 모델링 접근 방식을 사용하여 설정됩니다. 모든 클러스터링 기술은 데이터의 고유한 구조를 활용하여 데이터를 가장 큰 공통성을 갖는 그룹으로 가장 잘 구성하는 데 중점을 둡니다.

K-평균 과 다중 클래스 신경망은 자율주행차에 가장 널리 사용되는 두 가지 클러스터링 알고리즘입니다.

4) 의사결정 매트릭스 알고리즘

의사결정 매트릭스 알고리즘 은 기본적으로 의사결정에 사용됩니다. 그것들은 가치 집합과 그 안에 있는 정보 간의 관계 성능을 체계적으로 식별, 분석 및 평가하도록 설계되었습니다. 자율주행차에서 가장 널리 사용되는 결정 행렬 알고리즘은 GDM(Gradient Boosting)과 AdaBoosting입니다.

이 알고리즘은 자율주행차의 움직임을 결정합니다. 따라서 자동차가 좌회전해야 하는지 우회전해야 하는지, 제동해야 하는지 가속해야 하는지 여부, 이러한 질문에 대한 답은 분류, 인식 및 물체의 다음 움직임 예측과 관련된 이러한 알고리즘의 정확성에 의해 결정됩니다.

결정 행렬 알고리즘은 오류 가능성을 최소화하면서 전체 예측을 생성하기 위해 예측이 결합된 독립적으로 훈련된 다중 결정 모델로 구성됩니다.

결론

이 모든 ML 알고리즘은 함께 우리가 알고 있는 자율 주행 자동차의 기능에 적용됩니다. 현재 자율주행차는 차량의 제어, 내비게이션, 운전 등 인간 운전자의 기본적인 작업을 수행할 수 있지만, 물론 여기에도 일정한 한계가 있다. 하지만 머신러닝의 발전과 자율주행차 알고리즘의 발전으로 우리는 이러한 자율주행차에 기대하는 바가 많다.

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