Wie maschinelles Lernen selbstfahrende Autos antreiben kann

Selbstfahrende Autos, die mit maschinellen Lernalgorithmen ausgestattet sind, können bessere Entscheidungen treffen, Objekte erkennen und klassifizieren sowie Situationen interpretieren.

Die Menschheit hat im täglichen Leben auf der Welt große Fortschritte gemacht und die Integration der Technologie wird nur noch enger werden. Künstliche Intelligenz und ihre Unterkategorie, das maschinelle Lernen, haben in dieser Ära der Innovation so große Wellen geschlagen, dass sogar selbstfahrenden Autos die Zukunft gehört. Einige multinationale Unternehmen wie Tesla und Google haben selbstfahrende Projekte wie Waymo One gestartet, um selbstfahrende Taxidienste zu fördern, die durch maschinelles Lernen ermöglicht werden. Seine Rolle bei dieser Innovation wird im Folgenden näher erläutert.

Wie maschinelles Lernen das Spiel für selbstfahrende Autos verändert

Selbstfahrende Autos, auch bekannt als selbstfahrende Autos oder Roboterautos, sind ein Ganzes, das maschinelles Lernen sowie Hardware und Software für die Fahrzeugautomatisierung integriert. Die Hardware des Autos sammelt kontinuierlich Daten über seine Umgebung, während die Software die gesammelten Daten klassifiziert und sie weiter in Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzt. ML-Algorithmen verbessern ihre Entscheidungsfindung im Wesentlichen mit Daten aus früheren Ereignissen und bestimmen die beste datengesteuerte Aktion. Einfach ausgedrückt: ML-Algorithmen steigern ihre Wirksamkeit mit zunehmender Datenmenge.

In der realen Welt sind die Technologien, die den zukünftigen Erfolg von Autos beeinflussen werden, Sensorkameras, Radar und Lidar, die es ihnen ermöglichen, Geschwindigkeit, Position, Größe und mehr ihrer Umgebung klar einzuschätzen. Radarwellenimpulse helfen dabei, verdeckte Objekte in der Nacht zu erkennen und deren Geschwindigkeit und Position zu bestimmen. Darüber hinaus nutzen diese Autos Trägheitsmesseinheiten, um die Beschleunigung und Position des Fahrzeugs zu steuern.

Wichtige Algorithmen für maschinelles Lernen für autonomes Fahren

Maschinelles Lernen in autonomen Fahrzeugen ist die Zusammenarbeit mehrerer Algorithmen, die zum effektiven Betrieb des autonomen Fahrens beitragen.

AdaBoost

AdaBoost ist ein grundlegender Algorithmus, der den Lernprozess und die Leistung selbstfahrender Autos verbessert und die Mängel des maschinellen Lernens beseitigt. Es kombiniert die Ausgabe verschiedener Low-Level-Algorithmen und integriert effizientere Algorithmen, um eine erfolgreiche Vorhersage und Entscheidungsfindung für das Auto zu erreichen.

SIFT

SIFT ist eine skaleninvariante Merkmalstransformation, die teilweise unscharfe Objekte durch Korrespondenz mit der Datenbank erkennt. Der Algorithmus führt einen Bildabgleich durch, indem er zahlreichen Objekten zahlreiche Punkte zuordnet, die dem Algorithmus bei der Identifizierung der Objekte helfen. Wenn ein stehendes Fahrzeug teilweise hinter einem Felsbrocken versteckt ist, durchsucht das selbstfahrende Auto seine Datenbank im Wesentlichen anhand von Punkten am Fahrzeug.

TextonBoost

Ähnlich wie AdaBoost führt der TextonBoost-Algorithmus mehrere Klassifikatoren mit geringer Leistung zu einem Klassifikator mit hoher Leistung zusammen, um Objekte genau zu identifizieren. Es nutzt den Hintergrund, die Form und das Aussehen eines Objekts und identifiziert es anhand seiner Eigenschaften.

YOLO

YOLO ist einer der besten Algorithmen zum Identifizieren und Gruppieren von Objekten. Er analysiert Bilder, indem er sie in Segmente unterteilt. Jedes Segment verfügt über Begrenzungsrahmen und Vorhersagen zur Klassifizierung des Bildes.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir nur an der Oberfläche der künstlichen Intelligenz und der maschinellen Lerntechnologie gekratzt haben, aber selbstfahrende Autos ebnen zweifellos den Weg für die Zukunft.

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