อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทำให้รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองเป็นไปได้อย่างไร

หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่โดดเด่นที่สุดของ Machine Learning คือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองหรือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

การเรียนรู้ของเครื่อง รวมกับเทคโนโลยีก่อกวนอื่นๆ เช่น IoT ช่วยปรับปรุงและปรับปรุงการทำงานของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ต้องขอบคุณ ML ที่ทำให้รถยนต์ไร้คนขับเหล่านี้สามารถรับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวพวกเขาและเคลื่อนที่ได้อย่างปลอดภัยอย่างมาก โดยต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่า ML จะเป็นองค์ประกอบสำคัญของชุด ควบคุมอิเล็กทรอนิกส์แบบรวมศูนย์ (ECU) ในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ แต่ก็มีความพยายามในการผสานรวม ML ให้ดียิ่งขึ้นในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองเพื่อสร้างรูปแบบการสร้างสรรค์ที่ล้ำสมัย หน้าที่หลักของอัลกอริธึม ML ในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติคือการตรวจสอบสภาพแวดล้อมโดยรอบอย่างต่อเนื่องและ คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นกับบริเวณโดยรอบได้อย่างแม่นยำ งานหลักนี้สามารถแบ่งส่วนเพิ่มเติมได้

สี่งานย่อย

• การตรวจจับวัตถุ
• การระบุ/การรับรู้วัตถุ
• การแปลวัตถุ
• การทำนายการเคลื่อนไหว

รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองมักจะรวมเซ็นเซอร์จำนวนมากที่ช่วยให้เข้าใจสภาพแวดล้อมได้ รวมถึง GPS, เรดาร์, ไลดาร์, โซนาร์, การวัดระยะทาง และหน่วยวัดแรงเฉื่อย พวกเขายังมีระบบควบคุมขั้นสูงที่สามารถตีความข้อมูลทางประสาทสัมผัสเพื่อระบุอุปสรรคและค้นหาเส้นทางการนำทางที่เหมาะสม

แอปพลิเคชันที่ใช้ ML ซึ่งใช้งานระบบสาระบันเทิงของรถยนต์ที่เป็นอิสระจะได้รับข้อมูลจากระบบฟิวชั่นข้อมูลเซ็นเซอร์และทำการคาดการณ์ตามนั้น อัลกอริธึมเหล่านี้ยังสามารถรวม ท่าทางของคนขับ การรู้จำคำพูด และการแปลภาษา ในระบบของรถได้อีกด้วย

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง

1) อัลกอริธึม ML ที่ควบคุมดูแล

อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้ พวกเขาเรียนรู้ไปเรื่อย ๆ จนกว่าจะถึงระดับที่ต้องการซึ่งสัญญาว่าจะมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด อัลกอริธึม ML ที่อยู่ภายใต้การดูแลสามารถจัดประเภทเพิ่มเติมได้เป็นอัลกอริธึมการจำแนกประเภท การถดถอย และการลดขนาด สำหรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง โปรดอ่านเกี่ยวกับ ประเภทของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

2) อัลกอริธึม ML ที่ไม่มีผู้ดูแล

อัลกอริธึมเหล่านี้เรียนรู้โดยการทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ ไม่มีการใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่นี่ พวกเขาพยายามค้นหารูปแบบที่สามารถระบุตัวตนได้ภายในข้อมูล จากนั้นจึงแบ่งข้อมูลออกเป็นคลาส/กลุ่มตามระดับความคล้ายคลึงกันระหว่างพวกเขา การเรียนรู้กฎคลัสเตอร์และกฎการเชื่อมโยงเป็นอัลกอริธึม ML ที่ไม่ได้รับการดูแลสองประเภท

ตอนนี้ มาดูการทำงานภายในของอัลกอริธึมรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองกัน อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับรถยนต์ที่เป็นอิสระ

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับรถยนต์อิสระ

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องรถยนต์ไร้คนขับโดยทั่วไปแบ่งออกเป็นสี่ประเภท:

1) อัลกอริทึมการถดถอย

อัลกอริธึมการถดถอยถูกใช้อย่างชัดเจนสำหรับการทำนายเหตุการณ์ การถดถอยแบบเบย์ การถดถอยโครงข่ายประสาท และการถดถอยฟอเรสต์การตัดสินใจเป็น อัลกอริธึมการถดถอยหลักสามประเภทที่ใช้ในรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง

ในการวิเคราะห์การถดถอย ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไปจะถูกประมาณการ และผลของตัวแปรจะถูกเปรียบเทียบในระดับต่างๆ การวิเคราะห์การถดถอยส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดหลักสามตัว:

• จำนวนตัวแปรอิสระ
• ประเภทของตัวแปรตาม
• รูปร่างของเส้นถดถอย

อัลกอริธึมการถดถอยใช้ลักษณะที่ซ้ำซากของสภาพแวดล้อมเพื่อสร้างแบบจำลองทางสถิติของความสัมพันธ์ระหว่างรูปภาพหนึ่งๆ และตำแหน่งของวัตถุเฉพาะภายในรูปภาพ แบบจำลองทางสถิติสามารถให้การตรวจจับออนไลน์ที่รวดเร็วผ่านการสุ่มตัวอย่างภาพ มันสามารถขยายออกไปเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับวัตถุอื่นๆ ได้เช่นกัน โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์อย่างมาก

2) อัลกอริธึมการรู้จำรูปแบบ (การจัดประเภท)

โดยทั่วไป รูปภาพที่ได้จากระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) จะประกอบด้วยอาร์เรย์ของข้อมูลจากสภาพแวดล้อมโดยรอบ ข้อมูลนี้จำเป็นต้องกรองเพื่อจำแนกรูปภาพที่เกี่ยวข้องซึ่งมีหมวดหมู่เฉพาะของวัตถุ นี่คือที่ที่อัลกอริธึมการรู้จำรูปแบบเข้ามา

อัลกอริธึมการรู้จำรูปแบบหรือที่เรียกว่าอัลกอริธึมการลดข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อแยกแยะจุดข้อมูลที่ผิดปกติ การรับรู้รูปแบบในชุดข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนจัดประเภทวัตถุ

อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยในการกรองข้อมูลที่ได้รับผ่านเซ็นเซอร์โดยการตรวจจับขอบของวัตถุ และปรับส่วนของเส้นตรงและส่วนโค้งวงกลมที่ขอบ อัลกอริธึมการรู้จำรูปแบบรวมส่วนของเส้นตรงและส่วนโค้งวงกลมในรูปแบบต่างๆ มากมายเพื่อสร้างคุณลักษณะขั้นสูงสุดสำหรับการจดจำวัตถุ

รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM) ที่มีฮิสโทแกรมของการไล่ระดับสีเชิงแนว (HOG) การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) กฎการตัดสินใจของเบย์ และเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด k (KNN) เป็นอัลกอริธึมการรู้จำรูปแบบที่ใช้บ่อยที่สุดในรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง

3) อัลกอริธึมคลัสเตอร์

อัลกอริธึมคลัสเตอร์เก่งในการค้นพบโครงสร้างจากจุดข้อมูล อาจเกิดขึ้นได้ว่ารูปภาพที่ได้รับจาก ADAS นั้นไม่ชัดเจน หรืออาจเกิดขึ้นที่อัลกอริธึมการจำแนกประเภทพลาดการระบุวัตถุ ดังนั้นจึงไม่สามารถจัดประเภทและรายงานไปยังระบบได้

สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากภาพมีความละเอียดต่ำมากหรือมีจุดข้อมูลน้อยมาก ในสถานการณ์เช่นนี้ ระบบตรวจจับและระบุตำแหน่งของวัตถุในบริเวณโดยรอบได้ยากขึ้น

อัลกอริธึมการจัดกลุ่มกำหนดคลาสของปัญหาและคลาสของเมธอด โดยทั่วไป เทคนิคการจัดกลุ่มจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการสร้างแบบจำลองแบบเซนทรอยด์และแบบลำดับชั้น เทคนิคการจัดกลุ่มทั้งหมดมุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากโครงสร้างโดยธรรมชาติในข้อมูลเพื่อจัดระเบียบข้อมูลให้เป็นกลุ่มที่มีความคล้ายคลึงกันมากที่สุด

K-mean และโครงข่ายนิวรั ลแบบหลายคลาส เป็นอัลกอริธึมการจัดกลุ่มที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด 2 แบบสำหรับรถยนต์อิสระ

4) อัลกอริธึมเมทริกซ์การตัดสินใจ

อัลกอริธึมเมทริกซ์การตัดสินใจ ใช้เป็นหลักในการตัดสินใจ ได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุ วิเคราะห์ และให้คะแนนประสิทธิภาพของความสัมพันธ์ระหว่างชุดของค่าและข้อมูลในค่าเหล่านี้อย่างเป็นระบบ อัลกอริธึมเมทริกซ์การตัดสินใจที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ได้แก่ การเร่งความเร็ว (GDM) และ AdaBoosting

อัลกอริธึมเหล่านี้กำหนดการเคลื่อนที่ของรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง ดังนั้น ไม่ว่ารถจะต้องเลี้ยวซ้ายหรือเลี้ยวขวา ไม่ว่าจะต้องเบรกหรือเร่งความเร็ว คำตอบสำหรับคำถามดังกล่าวจะถูกกำหนดโดยความถูกต้องของอัลกอริธึมเหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับการจำแนกประเภท การจดจำ และการทำนายการเคลื่อนไหวครั้งต่อไปของวัตถุ

อัลกอริธึมเมทริกซ์การตัดสินใจประกอบด้วยแบบจำลองการตัดสินใจหลายแบบที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างอิสระ ซึ่งรวมการทำนายเพื่อสร้างการทำนายโดยรวมในขณะที่ลดความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด

บทสรุป

อัลกอริธึม ML ทั้งหมดเหล่านี้ร่วมกันทำงานของรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองอย่างที่เราทราบ ในปัจจุบัน รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองสามารถทำหน้าที่พื้นฐานของคนขับที่เป็นมนุษย์ได้ เช่น การควบคุม การนำทาง และการขับรถ แต่แน่นอนว่ายังมีข้อจำกัดบางประการเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าเพิ่มเติมของการเรียนรู้ด้วยเครื่องและการปรับปรุงอัลกอริธึมของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง เราจึงมีอะไรมากมายให้ตั้งตารอจากรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติเหล่านี้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงและอยากเรียนรู้วิธีฝึกแชทบ็อต วิธีฝึกเจ้าหน้าที่ให้เล่น tic tac toe และอื่นๆ โปรดดูโปรแกรม PG Diploma in Machine Learning และ AI ของ IIIT-B