機器學習算法如何讓自動駕駛汽車成為可能？

機器學習最顯著的應用之一是自動駕駛或自動駕駛汽車。

機器學習與物聯網等其他顛覆性技術相結合，正在幫助改善和增強自動駕駛汽車的功能。 多虧了機器學習，這些自動駕駛汽車非常有能力感知周圍的環境並安全移動，幾乎不需要或根本不需要人工干預。 機器學習項目的想法

雖然 ML 是自動駕駛汽車中中央電子控制單元 (ECU) 的重要組成部分，但人們正在努力將 ML 進一步集成到自動駕駛汽車中，以打造最先進的產品。 自動駕駛汽車中 ML 算法的主要功能之一是持續監控周圍環境並準確預測周圍環境可能發生的變化。 這個核心任務可以進一步細分。

四個子任務

• 物體檢測
• 物體識別/識別
• 對象定位
• 運動預測

自動駕駛汽車通常包含許多傳感器，可幫助它們了解周圍環境，包括GPS、雷達、激光雷達、聲納、里程計和慣性測量單元。 他們還擁有先進的控制系統，可以解釋感官信息以識別障礙物並找出合適的導航路徑。

運行自動駕駛汽車信息娛樂系統的基於 ML 的應用程序從傳感器數據融合系統接收信息並做出相應的預測。 這些算法還可以將駕駛員的手勢、語音識別和語言翻譯集成到汽車系統中。

自動駕駛汽車的機器學習算法

1）監督機器學習算法

這些算法使用訓練數據集來學習。 他們不斷學習，直到達到承諾最小錯誤的理想水平。 監督機器學習算法可以進一步分為分類、回歸和降維算法。 有關機器學習算法類型的詳細信息，請閱讀機器學習算法類型

2）無監督機器學習算法

這些算法通過理解手頭的數據來學習。 這裡沒有使用訓練數據集。 他們試圖在數據中找到可識別的模式，然後根據它們之間的相似程度將數據劃分為類/組。 聚類和關聯規則學習是兩種無監督機器學習算法。

現在，讓我們深入了解自動駕駛汽車算法的內部工作原理。 自動駕駛汽車的機器學習算法。

自動駕駛汽車的機器學習算法

自動駕駛汽車機器學習算法一般分為四類：

1）回歸算法

回歸算法明確用於預測事件。 貝葉斯回歸、神經網絡回歸和決策森林回歸是自動駕駛汽車中使用的三種主要回歸算法。

在回歸分析中，估計兩個或多個變量之間的關係，並在不同的尺度上比較變量的影響。 回歸分析主要依賴三個核心指標：

• 自變量數
• 因變量的類型
• 回歸線的形狀。

回歸算法使用環境的重複方面來形成特定圖像與圖像內特定對象位置之間關係的統計模型。 統計模型可以通過圖像採樣提供快速的在線檢測。 逐漸地，它也可以擴展到了解其他對象，而無需大量的人工干預。

2）模式識別算法（分類）

通常，高級駕駛輔助系統 (ADAS) 獲得的圖像充滿了來自周圍環境的一系列數據。 需要過濾此數據以識別包含特定類別對象的相關圖像。 這是模式識別算法進入的地方。

模式識別算法也稱為數據縮減算法，旨在排除異常數據點。 在對對象進行分類之前，識別數據集中的模式是必不可少的步驟。

這些算法通過檢測對象邊緣以及將線段和圓弧擬合到邊緣來幫助過濾通過傳感器獲得的數據。 模式識別算法以多種不同的方式將線段和圓弧結合起來，形成識別物體的終極特徵。

具有定向梯度直方圖 (HOG)、主成分分析 (PCA)、貝葉斯決策規則和 k 最近鄰 (KNN) 的支持向量機 (SVM) 是自動駕駛汽車中最常用的模式識別算法。

3) 聚類算法

聚類算法擅長從數據點中發現結構。 可能會出現 ADAS 獲得的圖像不清晰，也可能會出現分類算法錯過了識別對象，從而無法分類並報告給系統的情況。

這可能是由於圖像的分辨率非常低或數據點很少。 在這種情況下，系統很難檢測和定位周圍的物體。

聚類算法定義了問題的類別和方法的類別。 通常，聚類技術是使用基於質心的分層建模方法建立的。 所有聚類技術都專注於利用數據中的固有結構來最好地將數據組織成具有最大共性的組。

K-means和多類神經網絡是自動駕駛汽車中使用最廣泛的兩種聚類算法。

4) 決策矩陣算法

決策矩陣算法本質上用於決策。 它們旨在系統地識別、分析和評價一組價值觀和其中的信息之間的關係的表現。 自動駕駛汽車中使用最廣泛的決策矩陣算法是梯度提升 (GDM) 和 AdaBoosting。

這些算法決定了自動駕駛汽車的動作。 因此，汽車是否需要左轉或右轉，是否需要製動或加速，這些問題的答案取決於這些算法的準確性，這些算法涉及到物體的下一步運動的分類、識別和預測。

決策矩陣算法包括獨立訓練的多個決策模型，這些模型的預測被組合以生成整體預測，同時最大限度地減少錯誤的可能性。

結論

正如我們所知，所有這些 ML 算法共同作用於自動駕駛汽車的功能。 目前，自動駕駛汽車可以執行人類駕駛員的基本任務，例如控制、導航和駕駛車輛，但當然也有一定的局限性。 然而，隨著機器學習的進一步發展和自動駕駛汽車算法的改進，我們對這些自動駕駛汽車有很多期待。

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