وسایل نقلیه مستقل به الگوریتم های پیشرفته برای هدایت محیط های پیچیده با خیال راحت متکی هستند. یادگیری فوق العاده توصیه شده نقش مهمی در آموزش این سیستم ها با استفاده از داده های برچسب شده برای بهبود تصمیم گیری و قابلیت های ادراک ایفا می کند.

بررسی آموزش سوپرvised Learning در وسایل نقلیه خودکار

یادگیری فوق العاده شامل آموزش یک مدل در مجموعه داده هایی است که داده های ورودی با برچسب های خروجی صحیح جفت می شوند.در وسایل نقلیه مستقل، این داده شامل خواندن سنسور، تصاویر دوربین و یادداشت های مربوطه مانند انواع شی و مکان ها است.

جمع آوری داده ها و برچسب گذاری

جمع آوری داده ها با استفاده از سنسور ها و دوربین های مبتنی بر خودرو در طول رانندگی در دنیای واقعی انجام می شود.سازندگان انسان اشیاء را مانند عابر پیاده، وسایل نقلیه دیگر و نشانه های ترافیک برای ایجاد یک مجموعه داده جامع برای آموزش برچسب می زنند.

آموزش مدل و اعتبار

داده های برچسب شده برای آموزش مدل های یادگیری ماشین برای تشخیص اشیاء و پیش بینی مسیرهای ناوبری امن استفاده می شود. اعتبارسنجی اطمینان حاصل می کند که مدل به طور دقیق در سناریوهای مختلف و شرایط مختلف عمل می کند.

درخواست در ناوبری مستقل

هنگامی که آموزش دیده، مدل یادگیری نظارت شده به وسیله نقلیه کمک می کند تا موانع را شناسایی کند، سیگنال های ترافیکی را تفسیر کند و تصمیماتی را در زمان واقعی بگیرد.

  • مجموعه داده های Sensor Data Collection
  • برچسب گذاری داده ها توسط کارشناسان
  • آموزش مدل و آزمایش
  • استقرار در وسایل نقلیه
  • به روز رسانی و بهبود