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機器學習如何賦能自動駕駛汽車
2022年11月22日 08:39:02來源:千家網(wǎng)點擊量:39423
導讀人工智能及其子類機器學習在整個創(chuàng)新時代引起了巨大的漣漪,以至于連自動駕駛汽車都成為了未來。配備機器學習算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體。
  【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關注】配備機器學習算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體,以及解釋情況。
 
  在世界的日常運作中,人類已經(jīng)取得了長足的進步,技術的融合只會越來越緊密。人工智能及其子類機器學習在整個創(chuàng)新時代引起了巨大的漣漪,以至于連自動駕駛汽車都成為了未來。一些跨國企業(yè),如Tesla、Google,已經(jīng)啟動了Waymo One等自動駕駛項目,以促進由于機器學習而成為可能的自動駕駛出租車服務。下面展開其在這一創(chuàng)新中的作用。
 
  機器學習如何改變自動駕駛汽車的游戲規(guī)則
 
  自動駕駛汽車,也被稱為自動駕駛汽車或機器人汽車,是一個集成機器學習、車輛自動化硬件和軟件的整體。汽車的硬件不斷收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù),而軟件則對收集到的數(shù)據(jù)進行分類,進一步部署到機器學習算法中。ML算法本質上是通過從先前事件中收集到的數(shù)據(jù)來增強其決策制定,并確定最佳的數(shù)據(jù)驅動行動。簡單地說,ML算法會隨著數(shù)據(jù)的增加而提高其有效性。
 
  在現(xiàn)實世界中,影響汽車即將取得成功的技術是傳感攝像頭、雷達和激光雷達,使其能夠清楚地評估速度、位置、尺寸和更多周圍環(huán)境。通過雷達波脈沖協(xié)助在夜間探測被遮蔽的物體,并確定物體的速度和位置。此外,這些汽車利用慣性測量單元來控制車輛的加速度和位置。
 
  用于自動駕駛的關鍵機器學習算法
 
  自動駕駛汽車中的機器學習是多種算法的協(xié)作,有助于自動駕駛的有效運行。
 
  ? AdaBoost
 
  AdaBoost是一種用于增強自動駕駛汽車的學習過程和性能的基本算法,可以消除機器學習的不足之處。其結合了各種低級算法的輸出,集成更有效的算法,以實現(xiàn)汽車的成功預測和決策。
 
  ? SIFT
 
  SIFT即尺度不變特征變換,通過與數(shù)據(jù)庫的對應來檢測部分模糊的對象。該算法通過給無數(shù)個對象分配多個點來進行圖像匹配,這些點有助于算法識別對象。從本質上說,如果一輛靜止的車輛部分隱藏在一塊巨石后面,自動駕駛汽車就會通過車輛上的點搜索其數(shù)據(jù)庫。
 
  ? TextonBoost
 
  與AdaBoost類似,TextonBoost算法將多個低性能的分類器合并為一個高性能的分類器,以準確地識別對象。其利用物體的背景、形狀和外觀,并通過其特征來識別。
 
  ? YOLO
 
  YOLO是識別和分組對象的最佳算法之一,其通過將圖像劃分為片段來分析圖像。每個片段都有邊界框和預測來對圖像進行分類。
 
  總之,我們只探索了人工智能和機器學習技術的冰山一角,但自動駕駛汽車無疑正在為未來鋪平道路。
關鍵詞 機器學習自動駕駛
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