機械学習はどのようにして自動運転車を強化できるのか

機械学習アルゴリズムを搭載した自動運転車は、より適切な意思決定、物体の認識と分類、状況の解釈を行うことができます。

人類は世界の日常業務において大きな進歩を遂げており、テクノロジーの統合はさらに緊密になるでしょう。人工知能とそのサブカテゴリである機械学習は、このイノベーションの時代を通じて非常に大きな波紋を引き起こしており、自動運転車さえも未来です。 Tesla や Google などの一部の多国籍企業は、機械学習によって可能になる自動運転タクシー サービスを推進するために、Waymo One などの自動運転プロジェクトを立ち上げています。このイノベーションにおけるその役割は以下で拡張されます。

機械学習が自動運転車のルールをどのように変えるか

自動運転車またはロボット カーとも呼ばれる自動運転車は、次の要素を統合した全体です。機械学習、車両自動化ハードウェアおよびソフトウェア。自動車のハードウェアは周囲のデータを継続的に収集し、ソフトウェアは収集したデータを分類し、さらに機械学習アルゴリズムに展開します。 ML アルゴリズムは基本的に、以前のイベントから収集されたデータを使用して意思決定を強化し、データに基づいて最適なアクションを決定します。簡単に言えば、ML アルゴリズムはデータが増加するにつれてその有効性を高めます。

現実の世界では、自動車の今後の成功に影響を与えるテクノロジーは、センサーカメラ、レーダー、ライダーであり、これにより、自動車は周囲の速度、位置、大きさなどを明確に評価できるようになります。レーダー波パルスは、夜間の隠れた物体の検出とその速度と位置の特定に役立ちます。さらに、これらの自動車は慣性測定ユニットを利用して車両の加速度と位置を制御します。

自動運転のための主要な機械学習アルゴリズム

自動運転車における機械学習は、自動運転の効果的な運用に貢献する複数のアルゴリズムの連携です。

AdaBoost

AdaBoost は、自動運転車の学習プロセスとパフォーマンスを強化し、機械学習の欠点を解消するために使用される基本的なアルゴリズムです。さまざまな低レベルのアルゴリズムの出力を組み合わせ、より効率的なアルゴリズムを統合して、自動車の予測と意思決定を成功させます。

SIFT

SIFT はスケール不変の特徴変換であり、データベースとの対応付けにより部分的にぼやけたオブジェクトを検出します。このアルゴリズムは、多数のオブジェクトに多数の点を割り当てることによって画像マッチングを実行します。これは、アルゴリズムがオブジェクトを識別するのに役立ちます。基本的に、停止している車両の一部が岩の陰に隠れている場合、自動運転車は車両上の点を介してデータベースを検索します。

TextonBoost

AdaBoost と同様に、TextonBoost アルゴリズムは、複数の低パフォーマンスの分類子を 1 つの高性能の分類子にマージして、オブジェクトを正確に識別します。オブジェクトの背景、形状、外観を利用し、その特徴によって識別します。

YOLO

YOLO は、オブジェクトの識別とグループ化に最適なアルゴリズムの 1 つであり、画像をセグメントに分割して分析します。各セグメントには、画像を分類するための境界ボックスと予測があります。

つまり、私たちは人工知能と機械学習テクノロジーの氷山の一角を研究しただけですが、自動運転車が間違いなく未来への道を切り開いています。

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