Cruise如何使用机器学习来预测不可预测的

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所属分类:英语学习

通用汽车公司的游轮公司面对艰难的义务。该公司及其工程师目前正正在测试开拓一种完整主动化的机械人,用公司的话来说即是“使咱们正在道途上更太平,帮帮咱们更洁净氛围,改观都会并给咱们带来年光。”之前有许多聪敏人测试过开拓主动驾驶汽车,但都退步了,那么,Cruise为何异乎寻常?

Cruise如何使用机器学习来预测不可预测的

该克鲁斯生机从比赛中脱颖而出自己的一种手法是依附其成熟的机械进修预测编造,行动克鲁斯的高级工程司理,肖恩哈里斯,正在注脚比来的中后期。像大无数视音频公司一律,Cruise操纵机械进修为主动驾驶原型供给学问,以了然来日的道途并预测其他驾驶者,骑自行车的人和行人正在道途产生之前将要做什么,但Cruise的编造旨正在做到的是所谓的“长尾事宜”。

虽然很多主动驾驶汽车可能预测常见的举措(比方变道或交通蓦然阻止),但不常见的举措(比方掉头或行人蓦然驶入车辆前线)(这些称为“长尾事宜”)更难以确切预测。为了然决这个题目,Cruise对其主动驾驶的雪佛兰Bolt EV原型举办了记实,并早先记实这些不常产生的特地事宜。然后,工程师操纵“上采样”或内插法向机械进修预测编造教师相合这些极为罕见的驾驶事宜的更多消息。

Cruise的另一个上风是正在数据标识方面。当机械进修编造评估道途上的车辆,行人或骑自行车的人的轨迹时,它最终会变得熟练并成为常见的“预测的轨迹”。然后,它可能操纵此预测轨迹存储库,并将其与车辆的巡视轨迹举办比拟。只须它先前已记实正在其内存中,这便可能使其妥善地标识轨迹。克鲁斯称之为“自我监视进修框架”的该编造祛除了对人为人力数据标签的需求,这既费时,高贵又不确切。

合于掉头,预测轨迹何如帮帮都会中的AV操作的一个很好的例子。通过进苗条尾事宜,Cruise AV险些可能登时识别出前线车辆何时处于掉头的早先阶段,而且可能预测它会回身并早先朝相反的倾向行驶。同时,主动数据标识编造会主动将其视为掉头举措,并对其举办标识,从而使估计策动机内存正在巡视其他他日掉头的车辆时可能疾速参考此事宜。

机械进修较着很繁复(哈里斯先生没有博士学位),因此那些思了然更多消息的人该当正在该链接上查看他的Meidum帖子,以更深远地注脚Cruise的主动驾驶原型,巡航!

最早操纵这种高级机械进修仓库的量产车将是Cruise Origin robotaxi,它将正在2022年正在通用汽车的底特律-汉姆特拉克安装厂参加分娩。

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