Как алгоритмы машинного обучения сделали самоуправляемые автомобили возможными?

Одним из самых замечательных применений машинного обучения является самоуправляемый или автономный автомобиль.

Машинное обучение в сочетании с другими прорывными технологиями, такими как Интернет вещей, помогает улучшить и улучшить работу автономных автомобилей. Благодаря машинному обучению эти автономные автомобили в значительной степени способны чувствовать окружающую среду и безопасно двигаться, практически не требуя вмешательства человека. Идеи проекта машинного обучения

Хотя машинное обучение является важнейшим компонентом централизованного электронного блока управления (ЭБУ) в беспилотных автомобилях, предпринимаются усилия по его дальнейшей интеграции в беспилотные автомобили, чтобы сделать их современными творениями. Одной из основных функций алгоритмов машинного обучения в автономном автомобиле является непрерывный мониторинг окружающей среды и точное прогнозирование возможных изменений в этой среде . Эта основная задача может быть дополнительно сегментирована.

Четыре подзадачи

• Обнаружение объекта
• Идентификация/распознавание объектов
• Локализация объекта
• Предсказание движения

Беспилотные автомобили обычно оснащены многочисленными датчиками, которые помогают им ориентироваться в окружающей обстановке, включая GPS, радар, лидар, гидролокатор, одометр и инерциальные измерительные устройства . У них также есть продвинутые системы управления, которые могут интерпретировать сенсорную информацию для выявления препятствий и определения подходящих путей навигации.

Приложения на основе машинного обучения, которые управляют информационно-развлекательной системой автономного автомобиля, получают информацию от систем объединения данных датчиков и делают соответствующие прогнозы. Эти алгоритмы также могут интегрировать жесты водителя, распознавание речи и языковой перевод в систему автомобиля.

Алгоритмы машинного обучения для беспилотных автомобилей

1) Алгоритмы контролируемого машинного обучения

Эти алгоритмы используют обучающий набор данных для обучения. Они продолжают учиться, пока не достигнут желаемого уровня, который обещает минимум ошибок. Алгоритмы контролируемого машинного обучения можно разделить на алгоритмы классификации, регрессии и уменьшения размерности. Подробную информацию о типах алгоритмов машинного обучения см. в разделе Типы алгоритмов машинного обучения.

2) Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения

Эти алгоритмы учатся, анализируя имеющиеся данные. Здесь не используются обучающие наборы данных. Они пытаются найти в данных идентифицируемые закономерности, а затем делят данные на классы/группы в соответствии с уровнем сходства между ними. Изучение правил кластеризации и ассоциации — это два типа неконтролируемых алгоритмов машинного обучения.

Теперь давайте погрузимся во внутреннюю работу алгоритмов беспилотных автомобилей. Алгоритмы машинного обучения для автономных автомобилей.

Алгоритмы машинного обучения для автономных автомобилей

Алгоритмы машинного обучения беспилотных автомобилей обычно делятся на четыре категории:

1) Алгоритмы регрессии

Алгоритмы регрессии используются явно для прогнозирования событий. Байесовская регрессия, регрессия нейронной сети и регрессия леса решений — это три основных типа алгоритмов регрессии, используемых в беспилотных автомобилях.

В регрессионном анализе оценивается взаимосвязь между двумя или более переменными, и влияние переменных сравнивается в разных масштабах. Регрессионный анализ в основном зависит от трех основных показателей:

• Количество независимых переменных
• Тип зависимых переменных
• Форма линии регрессии.

Алгоритмы регрессии используют повторяющиеся аспекты среды для формирования статистической модели связи между конкретным изображением и положением определенного объекта на изображении. Статистическая модель может обеспечить быстрое онлайн-обнаружение посредством выборки изображений. Постепенно он может расширяться, чтобы узнавать и о других объектах, не требуя существенного вмешательства человека.

2) Алгоритмы распознавания образов (классификация)

Как правило, изображения, получаемые усовершенствованными системами помощи водителю (ADAS), насыщены массивом данных из окружающей среды. Эти данные необходимо фильтровать, чтобы распознавать соответствующие изображения, содержащие определенную категорию объектов. Здесь вступают в действие алгоритмы распознавания образов.

Алгоритмы распознавания образов, также известные как алгоритмы сокращения данных, предназначены для исключения необычных точек данных. Распознавание закономерностей в наборе данных является важным шагом перед классификацией объектов.

Эти алгоритмы помогают фильтровать данные, полученные с помощью датчиков, путем обнаружения краев объекта и подгонки сегментов линий и дуг окружности к краям. Алгоритмы распознавания образов комбинируют сегменты линий и дуги окружностей различными способами, чтобы сформировать окончательные признаки для распознавания объекта.

Машины опорных векторов (SVM) с гистограммами ориентированных градиентов (HOG), анализ основных компонентов (PCA), байесовское правило принятия решений и k-ближайший сосед (KNN) являются одними из наиболее часто используемых алгоритмов распознавания образов в беспилотных автомобилях.

3) Кластерные алгоритмы

Кластерные алгоритмы превосходно обнаруживают структуру по точкам данных. Может случиться так, что изображения, полученные ADAS, будут нечеткими, или может также случиться так, что алгоритмы классификации пропустят идентификацию объекта, в результате чего он не сможет классифицировать и сообщить об этом системе.

Это может произойти из-за того, что изображения имеют очень низкое разрешение или содержат очень мало точек данных. В таких ситуациях системе становится сложно обнаруживать и находить объекты в окружении.

Алгоритмы кластеризации определяют класс проблемы и класс методов. Как правило, методы кластеризации устанавливаются с использованием подходов к моделированию на основе центроидов и иерархии. Все методы кластеризации сосредоточены на использовании внутренних структур данных для наилучшей организации данных в группы, имеющие наибольшую общность.

K-средние и мультиклассовые нейронные сети — два наиболее широко используемых алгоритма кластеризации для автономных автомобилей.

4) Алгоритмы матрицы решений

Алгоритмы матрицы решений в основном используются для принятия решений. Они предназначены для систематического выявления, анализа и оценки эффективности отношений между наборами значений и информацией в них. Наиболее широко используемые алгоритмы матрицы принятия решений в автономных автомобилях — это повышение градиента (GDM) и AdaBoosting.

Эти алгоритмы определяют движения беспилотного автомобиля. Итак, нужно ли автомобилю повернуть налево или направо, нужно ли ему тормозить или ускоряться, ответ на такие вопросы определяется точностью этих алгоритмов, касающихся классификации, распознавания и предсказания следующего движения объектов.

Алгоритмы матрицы решений включают в себя несколько независимо обученных моделей решений, прогнозы которых объединяются для создания общего прогноза при минимизации возможности ошибок.

Заключение

Вместе все эти алгоритмы машинного обучения используются для функционирования беспилотных автомобилей, какими мы их знаем. В настоящее время беспилотные автомобили могут выполнять основные задачи человека-водителя, такие как управление, навигация и управление транспортным средством, но, конечно, у них есть и определенные ограничения. Однако, с дальнейшим развитием машинного обучения и улучшением алгоритмов беспилотных автомобилей, нам есть что ожидать от этих автономных автомобилей.

Если вы заинтересованы в изучении машинного обучения и хотите узнать, как обучить чат-бота, как обучить агента играть в крестики-нолики и многое другое, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B PG по программе машинного обучения и искусственного интеллекта.