作者：Rashmi Ashtagi、Sanket Katale、Soham Sabnis。

自动驾驶汽车不再是科幻梦想；借助机器学习的力量，它们正在成为现实。

了解自动驾驶汽车

自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车，旨在实现无需人工干预的导航和操作。为了实现这一点，它们依赖于硬件和软件系统的组合，而这些系统的核心是机器学习。

自动驾驶汽车就像科幻电影里的场景。它们是可以自动驾驶的汽车！更令人惊奇的是，它们使用超级智能的计算机程序和先进技术来实现这一点。在这篇博客中，我们将带您探索自动驾驶汽车的世界。我们将探索它们如何取得长足进步、它们的工作原理，以及被称为“机器学习”的超级智能计算机程序如何成为它们背后的大脑。

自动驾驶汽车如何“看”

自动驾驶汽车最关键的一个方面是它们能够“看”到周围的世界。它们使用各种传感器，如摄像头、激光雷达（光探测和测距）和雷达来感知周围环境。但机器学习算法才是理解这些数据的关键。

用于物体检测的机器学习

机器学习使自动驾驶汽车能够识别和理解道路上的物体。例如，它可以识别行人、其他车辆、路标甚至动物。这是通过称为物体检测的过程完成的，在此过程中，系统经过训练可以识别特定的模式和形状。

自动驾驶汽车的发展

自动驾驶汽车的发展经历了一段令人难以置信的旅程。它始于 20 世纪 80 年代的早期实验，例如自动驾驶陆地车辆 (ALV)，但由于技术限制，这些实验受到了限制。21 世纪初，DARPA 大挑战赛迎来了一个重要的转折点，研究人员面临的挑战是制造适用于崎岖地形的自动驾驶汽车。尽管最初遭遇挫折，但这些比赛带来了突破性的创新，为我们今天看到的自动驾驶汽车的发展奠定了基础。

路径规划与决策

一旦汽车识别并定位了周围的物体，它就会使用机器学习进行路径规划和决策。这包括预测其他车辆、行人和潜在障碍物的移动，以便做出明智的决定，例如何时变道或何时刹车。

机器学习可提高安全性

自动驾驶汽车配备了先进的安全系统。它们可以比人类更快地发现危险情况并做出更快的反应。这对于防止事故发生和降低碰撞的严重程度至关重要。

实时更新

机器学习不是一项静态技术；它不断学习和适应。自动驾驶汽车根据新数据和经验不断更新其算法和模型。这就是它们随着时间的推移不断改进的方式。

挑战与担忧

虽然自动驾驶汽车前景光明，但也有挑战和担忧。确保乘客和行人的安全、应对恶劣天气以及解决网络安全问题都是必须克服的一些障碍。

自动驾驶汽车的核心部件

自动驾驶汽车是工程学的杰作，它由各种先进技术组成，这些技术可以无缝协作以应对复杂的道路状况。本部分将深入探讨自动驾驶汽车的核心部件，揭示使这些机器能够感知周围环境、做出明智决策并执行精确操作的技术复杂性。

洞察力

自动驾驶汽车中的 LiDAR 技术

机器学习算法在解释这些传感器收集的数据方面起着至关重要的作用。它们使车辆能够识别和分类物体、预测其轨迹并了解环境的动态特性。如图 1 所示，LiDAR 技术生成周围环境的详细点云表示，然后由机器学习模型进行分析以进行物体检测和分类。

决策

一旦车辆感知到周围环境，下一个关键部分就是决策过程。这包括规划安全有效的路线、识别潜在障碍物以及确定对动态场景的适当响应。强化学习和深度学习技术是训练决策模型的基础。

自动驾驶汽车中的机器学习算法

机器学习算法是自动驾驶汽车背后的“大脑”，使它们能够从数据中学习、做出决策并适应道路的复杂性。在本节中，我们将探讨对自动驾驶汽车功能至关重要的三种主要机器学习算法：监督学习、无监督学习和强化学习。

1 监督学习

监督学习是一种基础技术，其中算法在标记数据集上进行训练，这意味着在训练期间提供输入数据和相应的期望输出。在自动驾驶汽车的背景下，监督学习对于物体识别和车道保持等任务至关重要。

在训练过程中，算法会学习将输入数据（例如来自摄像头的图像）映射到预定义的输出标签（例如识别行人或识别车道边界）。经过训练的模型随后可以将其学习推广到现实世界驾驶中遇到的新的、未见过的数据，从而增强车辆识别和响应周围环境的能力。

2 无监督学习

相比之下，无监督学习针对未标记的数据进行操作，旨在从输入中寻找模式或结构。在自动驾驶汽车领域，无监督学习尤其适用于异常检测和聚类等任务，其中算法旨在识别异常或将相似的数据点分组。

该算法无需预定义标签即可处理输入数据，识别固有模式或异常。此功能对于自动驾驶汽车非常有用，因为在自动驾驶汽车可能出现意外物体或情况的情况下，即使在训练期间没有遇到过类似情况，它也能做出适当的反应。

3 强化学习

强化学习的灵感来自行为心理学，其中代理通过以奖励或惩罚的形式接收反馈来学习做出决策。在自动驾驶汽车的背景下，强化学习对于训练决策任务的模型至关重要，例如在复杂的交通场景中导航。

自动驾驶的基石在于车辆能够准确感知周围环境。这通过一系列复杂的传感器实现，包括 LiDAR（光检测和测距）、雷达和摄像头。LiDAR 是一种基于激光的技术，可提供周围环境的高分辨率 3D 地图，使车辆能够检测障碍物、行人和其他车辆。雷达通过提供远程覆盖和在恶劣天气条件下运行的能力对其进行补充。摄像头模仿人类的视觉系统，捕捉图像，然后通过机器学习算法进行处理以进行物体识别。

安全和道德考虑

在自动驾驶汽车的开发和使用中，安全和道德问题至关重要，尤其是当它们与道路上的人类驾驶车辆互动时。先进技术与道德责任的结合至关重要。

确保自动驾驶汽车的安全需要采取综合方法，其中机器学习算法在增强安全性方面发挥着核心作用，使这些汽车能够理解并响应周围环境。然而，这些算法在各种不断变化的场景中的可靠性带来了挑战。参见图 1，以直观的方式了解机器学习算法与安全性在自动驾驶汽车中的相互关联。

自动驾驶汽车的未来

自动驾驶汽车的未来前景一片光明。随着机器学习技术的进步和日益复杂，我们可以期待在道路上看到更安全、更可靠的自动驾驶汽车。

对环境造成的影响

自动驾驶汽车有可能减少交通拥堵并提高燃油效率，这可能会对环境产生积极影响。

结论

机器学习是自动驾驶汽车背后的驱动力。它使这些车辆能够解读周围环境、做出关键决策并确保所有道路使用者的安全。随着技术的不断发展，我们距离未来更近了一步，届时自动驾驶汽车将成为街头常见的景象。

参考：

[1] https://mindy-support.com/news-post/how-machine-learning-in-automotive-makes-self-driving-cars-a-reality/

[2] https://wandb.ai/ivangoncharov/AVs-report/reports/The-Role-Of-Machine-Learning-In-Autonomous-Vehicles--VmlldzoyNTExMDE3

[3] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/driverless-car

[4]ChatGPT

[5] https://www.visteon.com/machine-learning-algorithms-in-autonomous-cars/