无人驾驶汽车会“漂移”!你对它背后的机器学习技术了解多少?

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无人驾驶汽车可不可不可不都可以使用机器学习算法进行高速减挡 ,该算法通过研究类事的视频来学习。

这人 类型的人工智能被称为神经网络,大体上是基于当我们大脑的工作最好的方法。

为了训练自动驾驶系统不失控,研究人员在北极圈附过结冰的赛道上进行了20多万份运动样本的测试。

它利用完后 几秒钟的时间来观察汽车的运动,以调整方向盘,从而在不同路面上提供准确的运动预测。

来自加州斯坦福大学的研究小组给百公里油耗大众GTI配备了这人 算法,并在椭圆形赛道上进行了测试。

当我们让其行驶传输波特率尽机会快,并从以往的测试中学习,汽车调整其转向和加传输波特率以成功减挡 。

为了让自动驾驶汽车安全运行,它们需用可不可不可不都可以在危急情况下快速刹车、加速或转向的控制系统。

这使得.愿意够在摩擦极限下安全驾驶——就在轮胎不受控制、汽车刚结速旋转的前一秒。

该论文的资深作者、机械工程学教授克里斯蒂安•格迪斯(J. Christian Gerdes)说:“在现有技术条件下,你常常不得没法 数据驱动的最好的方法和基于基础物理的最好的方法之间做出选用。”

格迪斯教授说,他的系统可不可不可不都可以在紧急情况下提供帮助,当在紧急情况下需用老会 转向的完后 。

研究结果令人鼓舞,但研究人员强调,当我们的神经网络系统在除训练场外的內部环境下表现不佳。

Gerdes教授说,神经网络的三个 多挑战是不足英文对其工作原理的了解。

我说:“机会你给它一组它从未见过的条件,它机会会推断出完整性错误的最好的方法,从而原因潜在的危险转向。”

该团队正在继续开发系统和车辆,什么车辆的互动次数是记者所想看 的数千倍,当我们称希望能让它们更安全。

研究人员现在正在系统中构建安全底部形态,以检查其决策是是不是合理。

这项研究发表在《科学机器人》(Science Robotics.)杂志上。

无人驾驶与机器学习技术

机器学习是计算机科学的三个 多分支,它补救系统编程,以便通过经验自动学习和改进。

类事:对机器人进行编程,使它们可不可不可不都可以根据从传感器架构设计 的数据执行任务。它自动从数据中学习线程池池。

目前,机器学习算法被广泛应用于寻找制造自动驾驶汽车的各种挑战的补救方案。

随着传感器数据补救技术在汽车电子控制单元(ECU)中的应用,提高对机器学习技术的利用来完成新任务是十分必要的。

潜在的应用包括通过来自不同內部和內部传感器(如激光雷达、雷达、摄像机或物联网)的数据集合来评估驾驶员的情况或进行驾驶场景分类。

运行汽车信息娱乐系统的线程池池可不可不可不都可以接收来自传感器数据融合系统的信息,类事,机会汽车注意到司机有什么不对劲,它可不可不可不都可以将汽车直接开往医院。

这人 基于机器学习的应用还包括驾驶员的语音和手势识别以及语言翻译。

在自动驾驶汽车中,机器学习算法的主要任务之一是对附过环境进行连续绘制,并预测什么环境机会位于的变化。

什么任务分为三个 多子任务: 对物体的检测、对象的识别或识别对象的分类、目标定位和运动预测。

机器学习与AI、数据挖掘的区别

机器学习属于人工智能技术,根据基于经验数据的行为设计和开发算法被称为机器学习。

除了机器学习,人工智能还包括知识表现、自然语言补救、规划、机器人等方面。

机器学习涉及到算法的研究、设计和开发,什么算法使计算机不需要显式编程就能学习。而数据挖掘可不可不可不都可以定义为从非底部形态化数据中试图提取知识或未知的有趣模式的过程,在此过程中,使用了学习算法。

机器学习面前的算法与技术

机器学习算法大致分为四类:决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。

其中一类机器学习算法可用于完成三个 多或多个子任务。

类事,回归算法可不可不可不都可以用于目标定位以及目标检测或运动预测。

机器学习中涵盖了不同的算法技术,如监督学习(Supervised Learning)、无监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习等。

监督学习需用选用目标变量的值,以便机器学习算法可不可不可不都可以发现底部形态和目标变量之间的关系。比如在给定数据时,当我们应知道正确的输出结果应该是什么样子,怎么让知道在输入和输出之间有着三个 多特定的关系。

非监督学习,即在未加标签的数据中,试图找到隐藏的底部形态。数据没法 类别信息,也没法 给定的目标值。

迁移学习可不可不可不都可以将适用于大数据的模型迁移到小数据上,作为小数据模型的训练起点,节约训练神经网络需用的几瓶计算和时间资源。

强化学习则是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大,机会內部给出的信息很少,强化学习系统需用依靠自身的经历进行自我学习。通过这人 学习获取知识,改进行动方案以适应环境。

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