Como os algoritmos de aprendizado de máquina tornaram os carros autônomos possíveis?

Uma das aplicações mais notáveis ​​do Machine Learning é o carro autônomo ou autônomo.

O Machine Learning , combinado com outras tecnologias disruptivas como a IoT, está ajudando a melhorar e aprimorar o funcionamento dos carros autônomos. Graças ao ML, esses carros autônomos são muito capazes de sentir o ambiente ao seu redor e se mover com segurança, exigindo muito pouca ou nenhuma intervenção humana. Ideias de projetos de aprendizado de máquina

Embora o ML seja um componente crucial da unidade de controle eletrônico centralizado (ECU) em um carro autônomo, esforços estão sendo feitos para integrar ainda mais o ML em carros autônomos para moldá-los em criações de última geração. Uma das principais funções dos algoritmos de ML em um carro autônomo é o monitoramento contínuo do ambiente ao redor e prever com precisão as possíveis mudanças nesse ambiente . Esta tarefa central pode ser ainda mais segmentada.

As quatro subtarefas

• Detecção de objetos
• Identificação/reconhecimento de objetos
• Localização de objetos
• Previsão de movimento

Carros autônomos geralmente incorporam vários sensores que os ajudam a entender seus arredores, incluindo GPS, radar, lidar, sonar, odometria e unidades de medição inercial . Eles também possuem sistemas de controle avançados que podem interpretar informações sensoriais para identificar obstáculos e descobrir caminhos de navegação adequados.

Os aplicativos baseados em ML que executam o sistema de infoentretenimento de um carro autônomo recebem informações dos sistemas de fusão de dados do sensor e fazem previsões de acordo. Esses algoritmos também podem integrar o gesto do motorista, reconhecimento de fala e tradução de idioma no sistema do carro.

Algoritmos de aprendizado de máquina para carros autônomos

1) Algoritmos de ML supervisionados

Esses algoritmos usam o conjunto de dados de treinamento para aprender. Eles continuam aprendendo até atingir o nível desejado que promete erros mínimos. Os algoritmos de ML supervisionados podem ainda ser categorizados em algoritmos de classificação, regressão e redução de dimensão. Para obter informações detalhadas sobre o tipo de algoritmos de aprendizado de máquina, leia sobre Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina

2) Algoritmos de ML não supervisionados

Esses algoritmos aprendem dando sentido aos dados disponíveis. Nenhum conjunto de dados de treinamento é usado aqui. Eles tentam encontrar padrões identificáveis ​​dentro dos dados e então dividem os dados em classes/grupos de acordo com o nível de similaridade entre eles. O clustering e o aprendizado de regras de associação são os dois tipos de algoritmos de ML não supervisionados.

Agora, vamos mergulhar no funcionamento interno dos algoritmos de carros autônomos. Algoritmos de aprendizado de máquina para carros autônomos.

Algoritmos de aprendizado de máquina para carros autônomos

Os algoritmos de aprendizado de máquina de carros autônomos geralmente são divididos em quatro categorias:

1) Algoritmos de regressão

Os algoritmos de regressão são usados ​​explicitamente para prever eventos. Regressão Bayesiana, regressão de rede neural e regressão de floresta de decisão são os três principais tipos de algoritmos de regressão usados ​​em carros autônomos.

Na análise de regressão, a relação entre duas ou mais variáveis ​​é estimada e os efeitos das variáveis ​​são comparados em diferentes escalas. A análise de regressão depende principalmente de três métricas principais:

• O número de variáveis ​​independentes
• O tipo de variáveis ​​dependentes
• A forma da linha de regressão.

Os algoritmos de regressão usam os aspectos repetitivos de um ambiente para formar um modelo estatístico da relação entre uma determinada imagem e a posição de um objeto específico dentro da imagem. O modelo estatístico pode fornecer detecção online rápida por meio de amostragem de imagens. Gradualmente, pode se estender para aprender sobre outros objetos também, sem exigir intervenção humana substancial.

2) Algoritmos de Reconhecimento de Padrões (Classificação)

Geralmente, as imagens obtidas pelos sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) estão repletas de uma série de dados do ambiente circundante. Esses dados precisam ser filtrados para reconhecer as imagens relevantes que contêm uma categoria específica de objetos. É aqui que entram os algoritmos de reconhecimento de padrões.

Também conhecidos como algoritmos de redução de dados, os algoritmos de reconhecimento de padrões são projetados para descartar pontos de dados incomuns. O reconhecimento de padrões em um conjunto de dados é uma etapa essencial antes de classificar os objetos.

Esses algoritmos ajudam na filtragem dos dados obtidos através dos sensores, detectando as bordas do objeto e ajustando segmentos de linha e arcos circulares às bordas. Os algoritmos de reconhecimento de padrões combinam os segmentos de linha e os arcos circulares de muitas maneiras diferentes para formar os recursos finais para o reconhecimento de um objeto.

Máquinas de vetor de suporte (SVM) com histogramas de gradientes orientados (HOG), análise de componentes principais (PCA), regra de decisão de Bayes e k-vizinho mais próximo (KNN) são alguns dos algoritmos de reconhecimento de padrões mais usados ​​em carros autônomos.

3) Algoritmos de cluster

Os algoritmos de cluster são excelentes na descoberta de estruturas a partir de pontos de dados. Pode acontecer que as imagens obtidas pelo ADAS não sejam claras, ou também pode ocorrer que os algoritmos de classificação tenham perdido a identificação de um objeto, deixando de classificá-lo e reportá-lo ao sistema.

Isso pode acontecer devido às imagens serem de resolução muito baixa ou com muito poucos pontos de dados. Em tais situações, torna-se difícil para o sistema detectar e localizar objetos nos arredores.

Os algoritmos de agrupamento definem a classe do problema e a classe dos métodos. Geralmente, as técnicas de agrupamento são estabelecidas usando abordagens de modelagem hierárquica e baseadas em centroides. Todas as técnicas de agrupamento se concentram em alavancar as estruturas inerentes aos dados para melhor organizar os dados em grupos com maior semelhança.

K-means e redes neurais multiclasse são os dois algoritmos de agrupamento mais usados ​​para carros autônomos.

4) Algoritmos de Matriz de Decisão

Algoritmos de matriz de decisão são usados ​​essencialmente para tomada de decisão. Eles são projetados para identificar, analisar e classificar sistematicamente o desempenho das relações entre conjuntos de valores e informações neles. Os algoritmos de matriz de decisão mais utilizados em carros autônomos são o gradiente boosting (GDM) e o AdaBoosting.

Esses algoritmos determinam os movimentos do carro autônomo. Assim, se o carro precisa virar à esquerda ou à direita, se precisa frear ou acelerar, a resposta a essas perguntas é determinada pela precisão desses algoritmos em relação à classificação, reconhecimento e previsão do próximo movimento dos objetos.

Os algoritmos de matriz de decisão compreendem vários modelos de decisão treinados independentemente, cujas previsões são combinadas para gerar a previsão geral, minimizando a possibilidade de erros.

Conclusão

Juntos, todos esses algoritmos de ML entram no funcionamento dos carros autônomos como os conhecemos. Atualmente, os carros autônomos podem realizar as tarefas básicas de um motorista humano, como controlar, navegar e dirigir o veículo, mas é claro que também existem certas limitações. No entanto, com o avanço do aprendizado de máquina e a melhoria dos algoritmos de carros autônomos, temos muito o que esperar desses carros autônomos.

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