正規分布の応用技術(自動運転車におけるAI)

正規分布の応用技術(自動運転車におけるAI)

 

このページで統計学において最も重要な分布である正規分布がどのような技術に応用されているか

 

・正規分布の応用技術(自動運転車におけるAI)

 

という題で解説します。

 

 

正規分布の応用技術

(※正規分布の詳細についてはこちらで解説しています。)

 

正規分布自体は非常に多くの社会的なデータに当てはまるとされ、数多くのデータ解析に使用されています。

 

最近では、人口知能(AI)に学習させる際の判断基準として統計的処理を用いることが多く、
例えば、自動運転車におけるAIにも使用されており、下記に解説します。

 

 

自動運転車におけるAI技術

 
簡単に自動運転技術について解説します。

 

自動運転を行う際に、周りの人やものにぶつかってしまってはいけません。

 

よって、周りの人やものにぶつからないために、周りの状況を把握する必要があります。

 

周りの状況を把握するにはまず、自動運転車に搭載の各種センサーによる測定を行い、
その情報を元にAIがどう対応するか判断し、車の機能によりAIの通りに対応します。

 

ここでAIが行っている確率的手法のことをカルマンフィルターと呼び、周囲の移動体の情報を
確率、統計的に正確に算出しています。

 

 

カルマンフィルターでは、周囲の移動体の存在確率が正規分布に従うとします。

 

そして、横軸に周囲の移動体の位置、縦軸に存在確率を取り、正規分布を作成していきます。
数回の測定では、正規分布が非常に幅を持ってしまうため、測定、解析の量をこなす必要があります。

 

さらに、センサーによる測定を実際に非常に多くの回数を繰り返し、
正規分布を収束させていきます
(※多くの回数を測定、解析すると分布が小さくなります。こちらで解説しています)

 

正規分布が収束するということは、周囲の移動体の位置の確率が高まることを意味し、
つまりその位置にいるとほぼ断定して問題ないと判断しています。

 

このように正規分布を応用した手法により、現在の先端技術が成り立っています。

 

 

(※センサーでの測定から解析し、正規分布を収束する段階で、ベイズの定理と呼ばれる定理を用いて、
  ある入力データから誤差を小さくする関数をかけ、データを出力し、真の値に近づけています。
 
  ベイズの定理についてはこちらで解説しています。)
  

 

 


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