配备机器学习算法的自动驾驶汽车可以做出更好的决策、识别和分类物体以及解释情况。人类在世界的日常运作中已经取得了长足的进步，而技术的融合只会越来越近。人工智能及其子类别机器学习在整个创新时代引起了巨大的涟漪，甚至自动驾驶汽车也是未来。一些跨国公司，如特斯拉、谷歌，推出了WaymoOne等自动驾驶项目，以促进由于机器学习而成为可能的自动驾驶出租车服务。它在这项创新中的作用在下面展开。机器学习如何改变自动驾驶汽车的游戏规则自动驾驶汽车，也称为自动驾驶汽车或机器人汽车，是集机器学习、车辆自动化硬件和软件于一体的整体。汽车的硬件不断收集有关其周围环境的数据，而软件则对收集到的数据进行分类，以进一步部署到机器学习算法中。ML算法本质上是利用从以前的事件中收集的数据来增强他们的决策制定，并确定最佳的数据驱动行动。简而言之，ML算法通过更多数据提高其有效性。在现实世界中，将影响汽车即将取得成功的技术是传感摄像头、雷达和激光雷达，使它能够清楚地评估速度、位置、大小等周围环境。夜间对被遮挡物体的探测，借助于雷达波脉冲，可以确定物体的速度和位置。此外，这些汽车利用惯性测量单元来控制车辆的加速度和位置。自动驾驶的关键机器学习算法自动驾驶汽车中的机器学习是有助于自动驾驶高效运行的算法的协作。AdaBoostAdaBoost是一种增强自动驾驶汽车学习过程和性能的基本算法，可以消除机器学习的缺点。它结合了各种低级算法的输出，并集成了更有效的算法，以实现对汽车的成功预测和决策。SIFTSIFT是尺度不变的特征变换，通过与数据库对应来检测部分模糊的物体。该算法通过将点分配给无限数量的对象来帮助算法识别对象来匹配图像。从本质上讲，如果静止的车辆部分隐藏在巨石后面，自动驾驶汽车会通过车辆上的点搜索其数据库。与AdaBoost类似，TextonBoost算法将多个低性能分类器组合成一个高性能分类器，以准确识别对象。它利用物体的背景、形状和外观，并通过它们的特征来识别它们。YOLOYOLO是识别和分组对象的最佳算法之一，它通过将图像分成几段来分析图像。每个片段都有边界框和预测来对图像进行分类。综上所述，我们探索的只是人工智能和机器学习技术的冰山一角，但无人驾驶汽车无疑正在为未来铺路。
