機器學習如何賦能自動駕駛汽車

配備機器學習演算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體，以及解釋情況。

在世界的日常運作中，人類已經取得了長足的進步，科技的融合只會越來越緊密。人工智慧及其子類機器學習在整個創新時代引起了巨大的漣漪，以至於連自動駕駛汽車都成為了未來。一些跨國企業，如Tesla、Google，已經啟動了Waymo One等自動駕駛項目，以促進因機器學習而成為可能的自動駕駛計程車服務。以下展開其在這項創新中的作用。

機器學習如何改變自動駕駛汽車的遊戲規則

自動駕駛汽車，也被稱為自動駕駛汽車或機器人汽車，是一個整合機器學習、車輛自動化硬體和軟體的整體。汽車的硬體不斷收集周圍環境的數據，而軟體則對收集到的數據進行分類，進一步部署到機器學習演算法中。 ML演算法本質上是透過從先前事件中收集到的數據來增強其決策制定，並確定最佳的數據驅動行動。簡單地說，ML演算法會隨著資料的增加而提高其有效性。

在現實世界中，影響汽車即將取得成功的技術是感測攝影機、雷達和光達，使其能夠清楚地評估速度、位置、尺寸和更多周圍環境。透過雷達波脈衝協助在夜間偵測被遮蔽的物體，並確定物體的速度和位置。此外，這些汽車利用慣性測量單元來控制車輛的加速度和位置。

用於自動駕駛的關鍵機器學習演算法

自動駕駛汽車中的機器學習是多種演算法的協作，有助於自動駕駛的有效運作。

AdaBoost

AdaBoost是一種用於增強自動駕駛汽車的學習過程和性能的基本演算法，可以消除機器學習的不足之處。其結合了各種低階演算法的輸出，整合更有效的演算法，以實現汽車的成功預測和決策。

SIFT

SIFT即尺度不變特徵變換，透過與資料庫的對應來偵測部分模糊的物件。該演算法透過給無數個物件分配多個點來進行影像匹配，這些點有助於演算法識別物件。從本質上說，如果一輛靜止的車輛部分隱藏在一塊巨石後面，自動駕駛汽車就會透過車輛上的點搜尋其資料庫。

TextonBoost

與AdaBoost類似，TextonBoost演算法將多個低效能的分類器合併為一個高效能的分類器，以準確地識別物件。其利用物體的背景、形狀和外觀，並透過其特徵來識別。

YOLO

YOLO是識別和分組物件的最佳演算法之一，其透過將影像分割為片段來分析影像。每個片段都有邊界框和預測來對影像進行分類。

總之，我們只探索了人工智慧和機器學習技術的冰山一角，但自動駕駛汽車無疑正在為未來鋪平道路。

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