自主驾驶是指由自动驾驶系统控制的完全自我驱动的车辆，不需要物理驾驶员的干预。从完全由人类控制到半自动，再到完全自我驱动，自动驾驶汽车目前处于不同的功能和实验阶段，分为多个级别。在自动驾驶车辆中，机器学习（ML）算法通过摄像头和传感器收集周围环境的数据，解释这些数据，并在没有人类干预的情况下做出决定。

机器学习算法

1. 有监督的算法： 使用训练数据集来学习并不断学习，直到达到最小错误的阶段。
2. 无监督的算法： 通过尝试解码现有数据来学习。他们识别数据中的模式，或根据数据之间的相似性将数据划分为子组。
3. 强化算法： 介于前两者之间，它们分析可能的结果，根据最佳结果进行调用，然后从中学习。

机器学习和ADAS

虽然完全自主的汽车还没有上路，但带有高级驾驶辅助系统（ADAS）的半自主汽车高度依赖于机器学习。运行自主汽车信息娱乐系统的应用程序接收来自传感器–GPS、雷达、激光雷达、声纳等–和摄像头的信息，识别障碍物并预测下一步行动。机器学习算法还可以监测驾驶员的手势、语音识别和语言翻译，并将其纳入汽车系统。它主要在自主车辆中执行四项任务：

• 物体检测
• 物体识别
• 物体定位
• 运动预测

用于自主车辆的机器学习算法

• 回归算法： 对两个或多个变量之间的关系进行估计，并对其影响进行比较。一个特定的图像和该图像中特定物体的位置之间的关系的统计模型与环境的重复性方面形成，以便通过图像采样进行快速在线检测。
• 模式识别算法或分类：数据集中的模式识别对于对象的分类很重要。在这里，通过ADAS获得的数据通过检测物体边缘并将线段和圆弧拟合到这些边缘来进行过滤，然后将其结合起来，得出识别物体的最终特征。
• 聚类算法： 多用于图像不清晰的情况下，或者由于低分辨率的图像或缺乏足够的数据点而难以检测和定位一个物体。在这种情况下，聚类擅长于从数据点中发现结构。
• 决策矩阵算法：主要用于决策和确定自动驾驶汽车的动作（向左/向右转弯或需要刹车），这种算法可以识别、分析和评价一组数值和信息之间的关系表现。

机器学习的局限性

尽管机器学习算法在自动驾驶生态系统中具有种种优势，但它也可能有一些局限性。一些可能会妨碍一个完美无缺的机器学习系统的漏洞是：

• 对数据的要求太高
• 存在扭曲的数据
• 需要时间和资源来验证数据的真实性
• 100%取代人类的智慧和本能

自动驾驶汽车很有可能是汽车行业的未来。全球主要的汽车制造商和技术公司正在不懈地努力开发完全的自我驱动，而机器学习将在其中发挥关键作用。