Autonomous Vehicle은 고급 알고리즘에 의존하여 복잡한 환경을 안전하게 탐색합니다. Supervised Learning은 라벨링 데이터를 사용하여 이러한 시스템을 훈련하는 데 중요한 역할을 수행하여 결정 및 인식 기능을 향상시킵니다.

자율주행차의 감독학습 개요

Supervised Learning은 입력 데이터가 올바른 출력 라벨과 결합되는 데이터셋에 모델을 교육하는 것을 포함합니다. 자율주행 차량에서는 센서 판독, 카메라 이미지 및 객체 유형 및 위치와 같은 해당 주석이 포함됩니다.

데이터 수집 및 라벨링

데이터 수집은 실제 운전 중 차량 탑재 센서 및 카메라를 사용하여 수행됩니다. 보행자, 기타 차량 및 교통 표지판과 같은 인간용 노멀리스트 라벨 개체는 훈련을위한 종합 데이터 세트를 만듭니다.

모델 교육 및 검증

라벨 데이터는 객체를 인식하고 안전한 탐색 경로를 예측하기 위해 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 유효 데이터 세트는 모델이 다른 시나리오와 조건에서 정확하게 수행되도록합니다.

Autonomous Navigation의 응용

차량이 장애물, 교통 신호를 식별하고 실시간 결정을 내릴 수 있도록 감독 학습 모델을 한 번 훈련하면, 감독 학습 모델은 차량이 장애물을 식별하고, 실시간 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 지속적인 데이터 수집 및 재훈련은 시스템의 견고성을 향상시킵니다.

  • 센서 데이터 수집
  • 전문가의 데이터 라벨링
  • 모형 훈련 및 테스트
  • 차량 배치
  • 업데이트 및 개선