Bagaimana pembelajaran mesin boleh menggerakkan kereta pandu sendiri

Kereta pandu sendiri yang dilengkapi dengan algoritma pembelajaran mesin boleh membuat keputusan yang lebih baik, mengenal pasti dan mengelaskan objek serta mentafsir situasi.

Kemanusiaan telah mencapai kemajuan besar dalam operasi harian dunia, dan integrasi teknologi hanya akan menjadi lebih erat. Kecerdasan buatan dan subkategorinya, pembelajaran mesin, telah menyebabkan riak yang begitu besar sepanjang era inovasi ini sehinggakan kereta pandu sendiri adalah masa depan. Beberapa syarikat multinasional, seperti Tesla dan Google, telah melancarkan projek memandu sendiri seperti Waymo One untuk mempromosikan perkhidmatan teksi memandu sendiri yang dimungkinkan melalui pembelajaran mesin. Peranannya dalam inovasi ini diperluaskan di bawah.

Cara pembelajaran mesin mengubah permainan untuk kereta pandu sendiri

Kereta pandu sendiri, juga dikenali sebagai kereta pandu sendiri atau kereta robot, ialah keseluruhan yang menyepadukan pembelajaran mesin , perkakasan dan perisian automasi kenderaan . Perkakasan kereta secara berterusan mengumpul data tentang persekitarannya, manakala perisian mengklasifikasikan data yang dikumpul dan selanjutnya menggunakannya ke dalam algoritma pembelajaran mesin. Algoritma ML pada asasnya meningkatkan pembuatan keputusan mereka dengan data yang dikumpul daripada peristiwa sebelumnya dan menentukan tindakan terdorong data terbaik. Ringkasnya, algoritma ML meningkatkan keberkesanannya apabila data meningkat.

Dalam dunia nyata, teknologi yang akan memberi kesan kepada kejayaan kereta yang akan datang ialah mengesan kamera, radar dan lidar, membolehkan mereka menilai dengan jelas kelajuan, kedudukan, saiz dan banyak lagi persekitaran mereka. Denyutan gelombang radar membantu dalam mengesan objek yang tidak jelas pada waktu malam dan menentukan kelajuan dan kedudukannya. Selain itu, kereta ini menggunakan unit ukuran inersia untuk mengawal pecutan dan kedudukan kenderaan.

Algoritma pembelajaran mesin utama untuk pemanduan autonomi

Pembelajaran mesin dalam kenderaan autonomi ialah kerjasama pelbagai algoritma yang menyumbang kepada operasi pemanduan autonomi yang berkesan.

AdaBoost

AdaBoost ialah algoritma asas yang digunakan untuk meningkatkan proses pembelajaran dan prestasi kenderaan autonomi, menghapuskan kelemahan pembelajaran mesin. Ia menggabungkan keluaran pelbagai algoritma peringkat rendah dan menyepadukan algoritma yang lebih cekap untuk mencapai ramalan yang berjaya dan membuat keputusan kereta.

SIFT

SIFT ialah perubahan ciri skala-invarian, yang mengesan objek separa kabur melalui surat-menyurat dengan pangkalan data. Algoritma melakukan pemadanan imej dengan memberikan banyak mata kepada pelbagai objek, yang membantu algoritma mengenal pasti objek. Pada asasnya, jika kenderaan pegun sebahagiannya tersembunyi di sebalik batu besar, kereta pandu sendiri akan mencari pangkalan datanya melalui titik pada kenderaan.

TextonBoost

Serupa dengan AdaBoost, algoritma TextonBoost menggabungkan berbilang pengelas berprestasi rendah ke dalam pengelas berprestasi tinggi untuk mengenal pasti objek dengan tepat. Ia mengeksploitasi latar belakang, bentuk dan rupa objek dan mengenal pastinya dengan ciri-cirinya.

YOLO

YOLO ialah salah satu algoritma terbaik untuk mengenal pasti dan mengumpulkan objek, ia menganalisis imej dengan membahagikannya kepada segmen. Setiap segmen mempunyai kotak sempadan dan ramalan untuk mengklasifikasikan imej.

Kesimpulannya, kami hanya meneroka puncak gunung ais kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin, tetapi kereta pandu sendiri sudah pasti membuka jalan untuk masa depan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana pembelajaran mesin boleh menggerakkan kereta pandu sendiri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!