Comment l'apprentissage automatique peut propulser les voitures autonomes

Les voitures autonomes équipées d'algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prendre de meilleures décisions, reconnaître et classer des objets et interpréter des situations.

L'humanité a fait de grands progrès dans les opérations quotidiennes du monde, et l'intégration de la technologie ne fera que se rapprocher. L’intelligence artificielle et sa sous-catégorie, l’apprentissage automatique, ont eu de telles répercussions tout au long de cette ère d’innovation que même les voitures autonomes représentent l’avenir. Certaines sociétés multinationales, comme Tesla et Google, ont lancé des projets de conduite autonome, comme Waymo One, pour promouvoir les services de taxi autonomes rendus possibles par l'apprentissage automatique. Son rôle dans cette innovation est développé ci-dessous.

Comment l'apprentissage automatique change la donne pour les voitures autonomes

Les voitures autonomes, également connues sous le nom de voitures autonomes ou voitures robotisées, sont un tout qui intègre l'apprentissage automatique, le matériel et les logiciels d'automatisation des véhicules. Le matériel de la voiture collecte en permanence des données sur son environnement, tandis que le logiciel classe les données collectées et les déploie ensuite dans des algorithmes d'apprentissage automatique. Les algorithmes de ML améliorent essentiellement leur prise de décision avec les données collectées lors d'événements précédents et déterminent la meilleure action basée sur les données. En termes simples, les algorithmes de ML augmentent leur efficacité à mesure que les données augmentent.

Dans le monde réel, les technologies qui auront un impact sur le succès prochain des voitures sont les caméras de détection, les radars et les lidars, leur permettant d'évaluer clairement la vitesse, la position, la taille et bien plus encore de leur environnement. Les impulsions des ondes radar aident à détecter les objets obscurcis la nuit et à déterminer leur vitesse et leur position. De plus, ces voitures utilisent des unités de mesure inertielle pour contrôler l’accélération et la position du véhicule.

Algorithmes clés d'apprentissage automatique pour la conduite autonome

L'apprentissage automatique dans les véhicules autonomes est la collaboration de plusieurs algorithmes qui contribuent au fonctionnement efficace de la conduite autonome.

AdaBoost

AdaBoost est un algorithme de base utilisé pour améliorer le processus d'apprentissage et les performances des voitures autonomes, éliminant ainsi les lacunes de l'apprentissage automatique. Il combine les résultats de divers algorithmes de bas niveau et intègre des algorithmes plus efficaces pour parvenir à une prédiction et une prise de décision réussies de la voiture.

SIFT

SIFT est une transformation de caractéristiques invariante à l'échelle, qui détecte les objets partiellement flous grâce à la correspondance avec la base de données. L'algorithme effectue une correspondance d'images en attribuant de nombreux points à de nombreux objets, ce qui aide l'algorithme à identifier les objets. Essentiellement, si un véhicule à l’arrêt est partiellement caché derrière un rocher, la voiture autonome recherchera dans sa base de données les points du véhicule.

TextonBoost

Semblable à AdaBoost, l'algorithme TextonBoost fusionne plusieurs classificateurs faible performance en un classificateur haute performance pour identifier avec précision les objets. Il exploite le fond, la forme et l'apparence d'un objet et l'identifie par ses caractéristiques.

YOLO

YOLO est l'un des meilleurs algorithmes pour identifier et regrouper des objets, il analyse les images en les divisant en segments. Chaque segment comporte des cadres de délimitation et des prédictions pour classer l'image.

En conclusion, nous n’avons fait qu’effleurer la surface de l’intelligence artificielle et de la technologie d’apprentissage automatique, mais les voitures autonomes ouvrent sans aucun doute la voie à l’avenir.

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