自动驾驶中的机器学习算法 自动驾驶汽车与工业物联网紧密相关。物联网与其他技术（例如机器学习，人工智能，本地计算等）的结合为自动驾驶汽车提供了必不可少的技术。对于许多人来说，非常令人质疑的问题是这些自动驾驶汽车的功能如何。内部实际进行的工作使他们在没有驾驶员控制车轮的情况下工作。众所周知，如今的汽车配备了许多传感器，执行器和控制器。这些终端设备由运行在ECU（电子控制单元）上的各种功能特定的软件上的软件驱动。机器学习软件也是其中的一部分。
什么是机器学习？
机器学习和AI这两个术语经常互换使用，但是它们不是同一回事。如今，我们拥有大量使用极其复杂的机器学习的汽车营销技术，并且有许多开拓AI的公司和富有创造力的个人。如果您想了解最新的营销趋势，了解机器学习和AI之间的区别以及在汽车营销中同时使用两者是很重要的。
实际上，机器学习是AI的一部分，它是最重要的部分之一，因为机器学习允许计算机以与人类相同的方式进行学习，但是速度要快得多，并且不需要显式编程。机器学习是驱动AI心脏的力量，它使程序能够学习，适应语言，出现人类并进行对话。随着机器接收数据，计算机可以比人们更快地进行适应和调整，并开始进行分析，随后可能在数小时内完成数年的工作
无人驾驶汽车中任何机器学习算法的主要任务之一是对周围环境的连续渲染以及对周围环境可能发生变化的预测。这些任务主要分为四个子任务：
物体检测
对象识别或识别对象分类
对象定位和运动预测
机器学习算法可以大致分为四类：回归算法，模式识别，聚类算法和决策矩阵算法
无人驾驶教育机器人
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