什么是机器学习，它与自动驾驶有什么关系？什么是ASPICE 4.0的ML（Machine Learning)模型?-亚远景

发表时间：2024-01-14 作者：亚远景返回列表

机器学习是让计算机从数据中学习并做出预测或决策的科学。这是一个强大的工具，因其可以应用于各种各样的问题和场景，包括自动驾驶。在自动驾驶技术的范畴下，机器学习的应用主要分布在无人车对环境的感知和行为决策这两个方面。

一方面，机器学习在环境感知中的应用属于监督学习的范畴。例如，通过对摄像头捕获的图像进行物体识别，需要大量标注了实体的图像作为训练数据，这样深度学习的方法才能从新的图像中识别出物体。在这方面，卷积神经网络（CNN）是一个主要的算法，被自动驾驶系统用来识别和分辨道路的不同部分，并做出适当的决策。

另一方面，机器学习在行为决策中的运用一般属于强化学习的范畴。智能体需要与环境进行交互，智能体的每一步行为都可能影响环境，同时环境的变化也会影响智能体的行为。

常见的行为决策包括：
1. 避障：自动驾驶车辆需要能够识别并避开道路上的障碍物，如其他车辆、行人、动物等。这通常涉及到路径规划和速度调整。
2. 路线规划：车辆需要根据目的地和当前环境条件（如交通、天气等）来规划最佳行驶路线。
3. 车速和转向：基于环境感知和规划的路线，车辆需要决定其行驶速度和转向角度。
4. 人机共驾和车路协同：在某些情况下，自动驾驶车辆需要与人类驾驶员或其他车辆进行交互，这需要对外部动态环境的风险进行预估。
5. POMDP决策：部分可观测马尔科夫决定过程（POMDP）模型常被用于自动驾驶的行为决策，它将驾驶看作是一个状态转移过程，并对过程中可能出现的事件进行报酬设定，从而找到一个可获取最大报酬的驾驶策略。

ASPICE 4.0的ML（Machine Learning）模型是指在汽车产品开发领域中，针对机器学习应用的特定标准和过程。ASPICE（Automotive SPICE）是一种针对汽车行业基于软件控制的系统开发过程的国际标准，而ASPICE 4.0的ML模型则是针对机器学习在汽车软件开发中的应用所制定的具体标准和流程。ASPICE 4.0的ML模型旨在指导汽车研发机构在开发和集成机器学习模型时遵循一系列规范和最佳实践。这些规范和最佳实践涵盖了从问题定义、模型选择、架构设计到资源消耗目标的方方面面，以确保机器学习模型在汽车软件中的可靠性、安全性和可行性。