Cum au făcut posibile algoritmii de învățare automată mașinile care se conduc singure?

Una dintre cele mai remarcabile aplicații ale Machine Learning este mașina cu conducere autonomă sau autonomă.

Învățarea automată , combinată cu alte tehnologii disruptive precum IoT, ajută la îmbunătățirea și îmbunătățirea funcționării mașinilor autonome. Datorită ML, aceste mașini autonome sunt foarte capabile să detecteze mediul din jurul lor și să se deplaseze în siguranță, necesitând foarte puțină sau deloc intervenția umană. Idei de proiecte de învățare automată

În timp ce ML este o componentă esențială a unității de control electronic centralizat (ECU) într-o mașină autonomă, se fac eforturi pentru a integra și mai mult ML în mașinile cu conducere autonomă, pentru a le modela creații de ultimă generație. Una dintre funcțiile principale ale algoritmilor ML într-o mașină autonomă este monitorizarea continuă a mediului înconjurător și anticiparea cu precizie a posibilelor modificări ale acelei înconjurări . Această sarcină de bază poate fi segmentată în continuare.

Cele patru subsarcini

• Detectarea obiectelor
• Identificarea/recunoașterea obiectelor
• Localizarea obiectelor
• Predicția mișcării

Mașinile cu conducere autonomă încorporează, de obicei, numeroși senzori care îi ajută să dea sens asupra împrejurimilor, inclusiv GPS, radar, lidar, sonar, odometrie și unități de măsură inerțiale . De asemenea, au sisteme avansate de control care pot interpreta informațiile senzoriale pentru a identifica obstacolele și a descoperi căi de navigație adecvate.

Aplicațiile bazate pe ML care rulează sistemul de infotainment al unei mașini autonome primesc informații de la sistemele de fuziune a datelor senzorilor și fac predicții în consecință. Acești algoritmi pot integra, de asemenea , gestul șoferului, recunoașterea vorbirii și traducerea limbii în sistemul mașinii.

Algoritmi de învățare automată pentru mașini cu conducere autonomă

1) Algoritmi ML supravegheați

Acești algoritmi folosesc setul de date de antrenament pentru a învăța. Ei continuă să învețe până ajung la nivelul dorit care promite erori minime. Algoritmii ML supravegheați pot fi clasificați în clasificare, regresie și algoritmi de reducere a dimensiunilor. Pentru informații detaliate despre tipul de algoritmi de învățare automată, citiți despre Tipuri de algoritmi de învățare automată

2) Algoritmi ML nesupravegheați

Acești algoritmi învață dând sens datelor disponibile. Nu sunt folosite seturi de date de antrenament aici. Ei încearcă să găsească modele identificabile în cadrul datelor și apoi împart datele în clase/grupe în funcție de nivelul de similitudine dintre ele. Învățarea regulilor de grupare și asociere sunt cele două tipuri de algoritmi ML nesupravegheați.

Acum, să ne aprofundăm în funcționarea interioară a algoritmilor pentru mașini cu conducere autonomă. Algoritmi de învățare automată pentru mașini autonome.

Algoritmi de învățare automată pentru mașini autonome

Algoritmii de învățare automată a mașinilor cu conducere autonomă sunt, în general, împărțiți în patru categorii:

1) Algoritmi de regresie

Algoritmii de regresie sunt folosiți în mod explicit pentru prezicerea evenimentelor. Regresia bayesiană, regresia rețelei neuronale și regresia forestieră de decizie sunt cele trei tipuri principale de algoritmi de regresie utilizați în mașinile cu conducere autonomă.

În analiza de regresie, relația dintre două sau mai multe variabile este estimată, iar efectele variabilelor sunt comparate pe diferite scale. Analiza regresiei depinde în principal de trei metrici de bază:

• Numărul de variabile independente
• Tipul de variabile dependente
• Forma dreptei de regresie.

Algoritmii de regresie folosesc aspectele repetitive ale unui mediu pentru a forma un model statistic al relației dintre o anumită imagine și poziția unui anumit obiect în imagine. Modelul statistic poate oferi o detectare online rapidă prin eșantionarea imaginilor. Treptat, se poate extinde pentru a afla și despre alte obiecte, fără a necesita intervenție umană substanțială.

2) Algoritmi de recunoaștere a modelelor (clasificare)

În general, imaginile obținute de sistemele avansate de asistență a șoferului (ADAS) sunt pline cu o serie de date din mediul înconjurător. Aceste date trebuie filtrate pentru a recunoaște imaginile relevante care conțin o anumită categorie de obiecte. Aici intră algoritmii de recunoaștere a modelelor.

Cunoscuți și ca algoritmi de reducere a datelor, algoritmii de recunoaștere a modelelor sunt proiectați pentru a exclude punctele de date neobișnuite. Recunoașterea tiparelor dintr-un set de date este un pas esențial înainte de clasificarea obiectelor.

Acești algoritmi ajută la filtrarea datelor obținute prin senzori prin detectarea marginilor obiectului și potrivirea segmentelor de linie și a arcurilor circulare la margini. Algoritmii de recunoaștere a modelelor combină segmentele de linie și arcele circulare în multe moduri diferite pentru a forma caracteristicile finale pentru recunoașterea unui obiect.

Mașinile vectoriale suport (SVM) cu histograme de gradienți orientați (HOG), analiza componentelor principale (PCA), regula de decizie Bayes și k-nearest neighbor (KNN) sunt unii dintre cei mai des utilizați algoritmi de recunoaștere a modelelor în mașinile cu conducere autonomă.

3) Algoritmi cluster

Algoritmii cluster excelează la descoperirea structurii din punctele de date. Se poate întâmpla ca imaginile obținute de ADAS să nu fie clare sau, de asemenea, se poate întâmpla ca algoritmii de clasificare să nu identifice un obiect, nereușind astfel să-l clasifice și să-l raporteze sistemului.

Acest lucru se poate întâmpla din cauza imaginilor cu rezoluție foarte scăzută sau cu foarte puține puncte de date. În astfel de situații, devine dificil pentru sistem să detecteze și să localizeze obiectele din împrejurimi.

Algoritmii de grupare definesc clasa de probleme și clasa de metode. În general, tehnicile de grupare sunt stabilite folosind abordări de modelare bazate pe centroizi și ierarhice. Toate tehnicile de grupare se concentrează pe valorificarea structurilor inerente în date pentru a organiza cel mai bine datele în grupuri care au cele mai mari comunități.

K-means și rețelele neuronale cu mai multe clase sunt cei mai folosiți algoritmi de grupare pentru mașinile autonome.

4) Algoritmi de matrice de decizie

Algoritmii matricei de decizie sunt utilizați în esență pentru luarea deciziilor. Ele sunt concepute pentru identificarea, analizarea și evaluarea sistematică a performanței relațiilor dintre seturile de valori și informațiile din ele. Cei mai folosiți algoritmi de matrice de decizie în mașinile autonome sunt gradient boosting (GDM) și AdaBoosting.

Acești algoritmi determină mișcările mașinii care se conduce singur. Deci, indiferent dacă mașina trebuie să facă o viraj la stânga sau la dreapta, fie că trebuie să frâneze sau să accelereze, răspunsul la astfel de întrebări este determinat de precizia acestor algoritmi privind clasificarea, recunoașterea și predicția următoarei mișcări a obiectelor.

Algoritmii matricei de decizie cuprind modele de decizie multiple antrenate independent ale căror predicții sunt combinate pentru a genera predicția generală, reducând în același timp posibilitatea de erori.

Concluzie

Împreună, toți acești algoritmi ML intră în funcționarea mașinilor cu conducere autonomă așa cum le cunoaștem noi. În prezent, mașinile cu conducere autonomă pot îndeplini sarcinile de bază ale unui șofer uman, cum ar fi controlul, navigarea și conducerea vehiculului, dar, desigur, există și anumite limitări ale acestuia. Cu toate acestea, odată cu avansarea în continuare a Machine Learning și îmbunătățirea algoritmilor de mașini autonome, avem multe de așteptat de la aceste mașini autonome.

Dacă sunteți interesat să învățați învățarea automată și curioși să învățați cum să antrenezi un chatbot, cum să antrenezi un agent să joace tic tac toe și multe altele, consultați programul IIIT-B PG Diploma în Machine Learning și AI.