W jaki sposób algorytmy uczenia maszynowego umożliwiły samodzielne prowadzenie samochodów?

Jednym z najbardziej niezwykłych zastosowań uczenia maszynowego jest samochód autonomiczny lub autonomiczny.

Uczenie maszynowe w połączeniu z innymi przełomowymi technologiami, takimi jak IoT, pomaga ulepszyć i usprawnić funkcjonowanie samochodów autonomicznych. Dzięki ML te autonomiczne samochody są w stanie wyczuć otaczające je środowisko i poruszać się bezpiecznie, nie wymagając żadnej interwencji człowieka lub wcale. Pomysły na projekty uczenia maszynowego

Chociaż ML jest kluczowym elementem scentralizowanej elektronicznej jednostki sterującej (ECU) w autonomicznym samochodzie, podejmowane są wysiłki, aby jeszcze bardziej zintegrować ML z samochodami autonomicznymi, aby nadać im najnowocześniejsze kreacje. Jedną z podstawowych funkcji algorytmów ML w autonomicznym samochodzie jest ciągłe monitorowanie otaczającego środowiska i dokładne przewidywanie możliwych zmian w tym otoczeniu . To podstawowe zadanie można dalej podzielić na segmenty.

Cztery podzadania

• Wykrywanie obiektów
• Identyfikacja/rozpoznawanie obiektu
• Lokalizacja obiektu
• Przewidywanie ruchu

Samojezdne samochody zazwyczaj zawierają liczne czujniki, które pomagają im zrozumieć otoczenie, w tym GPS, radar, lidar, sonar, odometrię i bezwładnościowe jednostki pomiarowe . Posiadają również zaawansowane systemy sterowania, które mogą interpretować informacje sensoryczne w celu identyfikowania przeszkód i określania odpowiednich ścieżek nawigacyjnych.

Aplikacje oparte na ML, które obsługują system informacyjno-rozrywkowy samochodu autonomicznego, otrzymują informacje z systemów scalania danych z czujników i odpowiednio dokonują prognoz. Algorytmy te mogą również integrować gesty kierowcy, rozpoznawanie mowy i tłumaczenie języka w systemie samochodu.

Algorytmy uczenia maszynowego dla samochodów autonomicznych

1) Nadzorowane algorytmy ML

Algorytmy te wykorzystują do nauki zestaw danych uczących. Ciągle się uczą, aż osiągną pożądany poziom, który obiecuje minimalne błędy. Nadzorowane algorytmy ML można dalej podzielić na algorytmy klasyfikacji, regresji i redukcji wymiarów. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat typów algorytmów uczenia maszynowego, przeczytaj o rodzajach algorytmów uczenia maszynowego

2) Nienadzorowane algorytmy ML

Algorytmy te uczą się, analizując dostępne dane. Nie są tu używane żadne treningowe zbiory danych. Próbują znaleźć możliwe do zidentyfikowania wzorce w danych, a następnie podzielić dane na klasy/grupy zgodnie z poziomem podobieństwa między nimi. Klastrowanie i uczenie się reguł asocjacyjnych to dwa typy nienadzorowanych algorytmów ML.

Teraz zagłębmy się w wewnętrzne działanie algorytmów autonomicznych samochodów. Algorytmy uczenia maszynowego dla samochodów autonomicznych.

Algorytmy uczenia maszynowego dla samochodów autonomicznych

Autonomiczne algorytmy uczenia maszynowego dzielą się na cztery kategorie:

1) Algorytmy regresji

Algorytmy regresji są używane wprost do przewidywania zdarzeń. Regresja bayesowska, regresja sieci neuronowych i regresja lasu decyzyjnego to trzy główne typy algorytmów regresji stosowanych w samojezdnych samochodach.

W analizie regresji szacowany jest związek między dwiema lub większą liczbą zmiennych, a skutki zmiennych są porównywane na różnych skalach. Analiza regresji zależy głównie od trzech podstawowych metryk:

• Liczba zmiennych niezależnych
• Rodzaj zmiennych zależnych
• Kształt linii regresji.

Algorytmy regresji wykorzystują powtarzalne aspekty środowiska do tworzenia statystycznego modelu relacji między konkretnym obrazem a pozycją określonego obiektu na obrazie. Model statystyczny może zapewnić szybkie wykrywanie online poprzez próbkowanie obrazu. Stopniowo może rozciągać się również na poznawanie innych obiektów, bez konieczności znacznej interwencji człowieka.

2) Algorytmy rozpoznawania wzorców (klasyfikacja)

Ogólnie rzecz biorąc, obrazy uzyskane przez zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) są pełne szeregu danych z otaczającego środowiska. Dane te należy przefiltrować, aby rozpoznać odpowiednie obrazy zawierające określoną kategorię obiektów. Tu właśnie wkraczają algorytmy rozpoznawania wzorców.

Znane również jako algorytmy redukcji danych, algorytmy rozpoznawania wzorców mają na celu wykluczenie nietypowych punktów danych. Rozpoznawanie wzorców w zbiorze danych jest niezbędnym krokiem przed klasyfikacją obiektów.

Algorytmy te pomagają w filtrowaniu danych uzyskanych przez czujniki poprzez wykrywanie krawędzi obiektów i dopasowywanie segmentów linii i łuków do krawędzi. Algorytmy rozpoznawania wzorów łączą odcinki linii i łuki kołowe na wiele różnych sposobów, aby stworzyć najlepsze cechy rozpoznawania obiektu.

Maszyny wektorów nośnych (SVM) z histogramami gradientów zorientowanych (HOG), analizy głównych składowych (PCA), reguły decyzyjnej Bayesa i k-najbliższego sąsiada (KNN) to jedne z najczęściej używanych algorytmów rozpoznawania wzorców w samojezdnych samochodach.

3) Algorytmy klastrowe

Algorytmy klastrowe doskonale sprawdzają się w odkrywaniu struktury z punktów danych. Może się zdarzyć, że obrazy uzyskane przez ADAS nie są klarowne lub też algorytmy klasyfikacji nie zidentyfikowały obiektu, przez co nie zaklasyfikują go i nie zgłoszą do systemu.

Może się tak zdarzyć, ponieważ obrazy mają bardzo niską rozdzielczość lub bardzo mało punktów danych. W takich sytuacjach systemowi trudno jest wykryć i zlokalizować obiekty w otoczeniu.

Algorytmy klastrowania definiują klasę problemu i klasę metod. Ogólnie rzecz biorąc, techniki grupowania są ustalane przy użyciu podejść opartych na centroidach i modelowania hierarchicznego. Wszystkie techniki grupowania koncentrują się na wykorzystaniu nieodłącznych struktur danych, aby jak najlepiej zorganizować dane w grupy o największej wspólnocie.

K-średnie i wieloklasowe sieci neuronowe to dwa najczęściej używane algorytmy klastrowania w samochodach autonomicznych.

4) Algorytmy Macierzy Decyzyjnej

Algorytmy macierzowe decyzyjne są zasadniczo wykorzystywane do podejmowania decyzji. Są przeznaczone do systematycznego identyfikowania, analizowania i oceniania wydajności relacji między zestawami wartości i zawartych w nich informacji. Najczęściej stosowanymi algorytmami macierzy decyzyjnej w samochodach autonomicznych są gradient boosting (GDM) i AdaBoosting.

Algorytmy te określają ruchy samochodu autonomicznego. Tak więc, czy samochód ma skręcić w lewo, czy w prawo, czy ma hamować, czy przyspieszać, odpowiedź na takie pytania jest determinowana przez dokładność tych algorytmów dotyczących klasyfikacji, rozpoznawania i przewidywania następnego ruchu obiektów.

Algorytmy matryc decyzyjnych obejmują niezależnie trenowanych wiele modeli decyzyjnych, których predykcje są łączone w celu wygenerowania ogólnej predykcji przy minimalizacji możliwości wystąpienia błędów.

Wniosek

Wszystkie te algorytmy uczenia maszynowego razem wzięte wpływają na funkcjonowanie samochodów autonomicznych, jakie znamy. Obecnie autonomiczne samochody mogą wykonywać podstawowe zadania ludzkiego kierowcy, takie jak sterowanie, nawigacja i kierowanie pojazdem, ale oczywiście są też pewne ograniczenia. Jednak wraz z dalszym rozwojem uczenia maszynowego i ulepszaniem algorytmów autonomicznych samochodów, czeka nas wiele doczekać po tych autonomicznych samochodach.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką uczenia maszynowego i chcesz dowiedzieć się, jak wyszkolić chatbota, jak wyszkolić agenta do gry w kółko i krzyżyk i nie tylko, zapoznaj się z dyplomem PG IIIT-B w programie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.