머신러닝이 자율주행차를 강화하는 방법

머신러닝 알고리즘이 탑재된 자율주행차는 더 나은 결정을 내리고, 사물을 인식 및 분류하고, 상황을 해석할 수 있습니다.

인류는 세계의 일상 업무에서 큰 발전을 이루었고 기술의 통합은 점점 더 가까워질 것입니다. 인공 지능과 그 하위 범주인 머신 러닝(Machine Learning)은 이 혁신 시대 전반에 걸쳐 자율 주행 자동차도 미래가 될 만큼 엄청난 파급력을 일으켰습니다. Tesla, Google 등 일부 다국적 기업은 기계 학습을 통해 가능해진 자율주행 택시 서비스를 홍보하기 위해 Waymo One과 같은 자율주행 프로젝트를 시작했습니다. 이 혁신에서 그 역할은 아래에 확장되어 있습니다.

기계 학습이 자율 주행 자동차의 판도를 바꾸는 방법

자율 주행 자동차 또는 로봇 자동차라고도 알려진 자율 주행 자동차는 기계 학습, 차량 자동화 하드웨어 및 소프트웨어가 통합된 전체입니다. 자동차의 하드웨어는 주변 환경에 대한 데이터를 지속적으로 수집하고, 소프트웨어는 수집된 데이터를 분류하여 머신러닝 알고리즘에 추가로 배포합니다. ML 알고리즘은 기본적으로 이전 이벤트에서 수집된 데이터를 사용하여 의사결정을 강화하고 최상의 데이터 기반 조치를 결정합니다. 간단히 말해서, ML 알고리즘은 데이터가 증가함에 따라 효율성이 높아집니다.

실제 세계에서 자동차의 향후 성공에 영향을 미칠 기술은 카메라, 레이더 및 LiDAR를 감지하여 주변 환경의 속도, 위치, 크기 등을 명확하게 평가할 수 있도록 하는 것입니다. 레이더파 펄스는 밤에 가려진 물체를 감지하고 속도와 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 자동차는 관성 측정 장치를 활용하여 차량의 가속도와 위치를 제어합니다.

자율주행을 위한 핵심 머신러닝 알고리즘

자율주행차의 머신러닝은 자율주행의 효과적인 운영에 기여하는 여러 알고리즘의 협업입니다.

AdaBoost

AdaBoost는 머신러닝의 단점을 보완하여 자율주행차의 학습 과정과 성능을 향상시키는 데 사용되는 기본 알고리즘입니다. 다양한 하위 수준 알고리즘의 출력을 결합하고 보다 효율적인 알고리즘을 통합하여 자동차의 성공적인 예측과 의사결정을 달성합니다.

SIFT

SIFT는 데이터베이스와의 대응을 통해 부분적으로 흐린 개체를 감지하는 규모 불변 특성 변환입니다. 알고리즘은 수많은 객체에 수많은 포인트를 할당하여 이미지 매칭을 수행하며, 이는 알고리즘이 객체를 식별하는 데 도움이 됩니다. 기본적으로, 정지된 차량이 바위 뒤에 부분적으로 숨겨져 있는 경우 자율주행차는 차량의 지점을 통해 데이터베이스를 검색합니다.

TextonBoost

AdaBoost와 유사하게 TextonBoost 알고리즘은 여러 개의 저성능 분류자를 고성능 분류자로 병합하여 객체를 정확하게 식별합니다. 물체의 배경, 모양, 외양을 활용하고 그 특성으로 식별합니다.

YOLO

YOLO는 객체를 식별하고 그룹화하는 최고의 알고리즘 중 하나이며 이미지를 세그먼트로 나누어 분석합니다. 각 세그먼트에는 이미지를 분류하기 위한 경계 상자와 예측이 있습니다.

결론적으로 우리는 인공 지능과 기계 학습 기술의 표면만 긁었을 뿐이지만 자율 주행 자동차는 의심할 여지 없이 미래를 위한 길을 닦고 있습니다.

위 내용은 머신러닝이 자율주행차를 강화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!