一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

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一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

行者武松 2018-01-22 15:28:00 浏览813
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本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案,电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率,也有一些潜在的应用,比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网),评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。

在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中,作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类,即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。

我们跟他一起看看,这些算法都是怎样应用的。

算法概览

我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息娱乐系统接收传感器数据融合系统的信息,如果系统发现司机身体有恙,会指导无人车开往附近的医院。

这项应用以机器学习为基础,能识别司机的语音、行为,进行语言翻译等。所有这些算法可以分为两类:监督学习和无监督

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