配備機器學習算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體，以及解釋情況。

在世界的日常運作中，人類已經取得了長足的進步，技術的融合只會越來越緊密。人工智能及其子類機器學習在整個創新時代引起了巨大的漣漪，以至于連自動駕駛汽車都成為了未來。一些跨國企業，如Tesla、Google，已經啟動了Waymo One等自動駕駛項目，以促進由于機器學習而成為可能的自動駕駛出租車服務。下面展開其在這一創新中的作用。

機器學習如何改變自動駕駛汽車的游戲規則

自動駕駛汽車，也被稱為自動駕駛汽車或機器人汽車，是一個集成機器學習、車輛自動化硬件和軟件的整體。汽車的硬件不斷收集周圍環境的數據，而軟件則對收集到的數據進行分類，進一步部署到機器學習算法中。ML算法本質上是通過從先前事件中收集到的數據來增強其決策制定，并確定最佳的數據驅動行動。簡單地說，ML算法會隨著數據的增加而提高其有效性。

在現實世界中，影響汽車即將取得成功的技術是傳感攝像頭、雷達和激光雷達，使其能夠清楚地評估速度、位置、尺寸和更多周圍環境。通過雷達波脈沖協助在夜間探測被遮蔽的物體，并確定物體的速度和位置。此外，這些汽車利用慣性測量單元來控制車輛的加速度和位置。

用于自動駕駛的關鍵機器學習算法

自動駕駛汽車中的機器學習是多種算法的協作，有助于自動駕駛的有效運行。

AdaBoost

AdaBoost是一種用于增強自動駕駛汽車的學習過程和性能的基本算法，可以消除機器學習的不足之處。其結合了各種低級算法的輸出，集成更有效的算法，以實現汽車的成功預測和決策。

SIFT

SIFT即尺度不變特征變換，通過與數據庫的對應來檢測部分模糊的對象。該算法通過給無數個對象分配多個點來進行圖像匹配，這些點有助于算法識別對象。從本質上說，如果一輛靜止的車輛部分隱藏在一塊巨石后面，自動駕駛汽車就會通過車輛上的點搜索其數據庫。

TextonBoost

與AdaBoost類似，TextonBoost算法將多個低性能的分類器合并為一個高性能的分類器，以準確地識別對象。其利用物體的背景、形狀和外觀，并通過其特征來識別。

YOLO

YOLO是識別和分組對象的最佳算法之一，其通過將圖像劃分為片段來分析圖像。每個片段都有邊界框和預測來對圖像進行分類。

總之，我們只探索了人工智能和機器學習技術的冰山一角，但自動駕駛汽車無疑正在為未來鋪平道路。