汽车车道保持系统的神经网络控制
神经网络的发展历程与应用
神经网络的发展历程与应用神经网络是一种仿生的人工智能技术，它模拟了人类大脑中神经元之间的连接和信息传递方式，具有自学习和适应性强的特点。
神经网络的发展历程可以追溯到上世纪50年代，经过了长期的理论研究和应用实践，如今已经成为了人工智能领域中的重要技术之一。
本文将从神经网络的发展历程、基本模型、优化算法以及应用领域等方面进行介绍。
一、神经网络的发展历程神经网络的发展历程可以分为三个阶段，分别是感知机、多层前馈神经网络和深度学习。
1. 感知机感知机是神经网络的起源，由美国心理学家罗森布拉特于1957年提出。
感知机是一种单层神经网络，由若干感知器（Perceptron）组成。
每个感知器接收输入信号并进行加权和，然后经过一个阈值函数得到输出。
该模型的最大缺点是只能处理线性可分问题，无法解决非线性问题。
2. 多层前馈神经网络为了克服感知机的局限性，科学家们开始尝试使用多层前馈神经网络来处理非线性问题。
多层前馈神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元都有一个激活函数，用于将输入信号转换为输出。
这种结构可以处理非线性问题，并且可以通过反向传播算法来训练网络参数。
多层前馈神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。
3. 深度学习深度学习是指使用多层神经网络来学习高层次特征表示的一种机器学习方法。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
其中最著名的就是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络主要用于图像识别和分类问题，循环神经网络主要用于序列预测和语言建模。
二、神经网络的基本模型神经网络的基本模型可以分为三类，分别是前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络。
1. 前馈神经网络前馈神经网络是指信息只能从输入层到输出层流动的神经网络。
其中最常用的是多层前馈神经网络，它由多个隐藏层和一个输出层组成。
前馈神经网络的训练主要使用反向传播算法。
2. 反馈神经网络反馈神经网络是指信息可以从输出层到输入层循环反馈的神经网络。
基于神经网络的高速公路智能交通管理技术研究
基于神经网络的高速公路智能交通管理技术研究随着城市化的加速进程，人口的不断增长和经济的飞速发展，高速公路已经成为城市交通中不可或缺的一部分。
而随之而来的问题，则是高速公路拥堵、事故频发等交通安全问题。
为了解决这一系列问题，近年来，基于神经网络的高速公路智能交通管理技术得到了广泛的应用和推广。
本篇文章将着重分析和探讨这一技术的研究进展和应用实践。
一、神经网络与交通流量预测神经网络是一种模拟人脑神经元之间信息交互的数学模型，可以通过训练得到一些复杂非线性函数的近似解。
在交通流量预测中，神经网络模型被广泛应用。
通过历史流量数据对神经网络模型进行训练，模型通过学习历史数据的规律来预测未来的交通流量。
该方法主要有两种：前向网络模型和反向传播网络模型。
前者通过对输入数据进行加权和求和，生成输出结果。
后者则是通过通过多层神经元对一个误差函数进行逆向传播，将误差分摊到每一个神经元中，从而优化模型的参数和拟合效果。
二、神经网络与交通信号控制信号控制是交通管理中最为重要的一个环节，它直接影响着城市交通流量、路口通行能力以及行车安全。
在传统的信号控制方法中，往往是通过建立交通优化模型，寻找一个最优的控制策略。
然而，这种方法很难考虑到实际的交通需求和变化。
基于神经网络的交通信号控制方法，可以通过神经网络模型对信号灯周期进行自适应调整。
在这种方法中，神经网络将交通流量、速度以及车辆等待时间等信息作为输入，输出一个最适合当前交通需求的信号灯周期，从而保证了交通信号控制的合理性和有效性。
三、神经网络与车辆行为预测车辆行为预测是交通管理中非常重要的一个研究领域。
它可以帮助交通管理者预测车辆的行驶路线、速度以及目的地，从而更好的进行路网优化和信号控制。
神经网络在车辆行为预测中，也有很大的应用前景。
以高速公路为例，基于神经网络的车辆行为预测方法，可以通过对车辆轨迹、车速和加速度等数据进行分析和处理，从而预测出车辆的下一步行动。
这种方法可以提高车辆的安全性，避免事故的发生，并可以更好的进行路网优化和交通流量控制。
基于神经网络的自动驾驶技术研究
基于神经网络的自动驾驶技术研究自动驾驶技术是当今科技领域备受瞩目的研究方向之一。
随着计算机技术的快速发展和深度学习算法的突破，基于神经网络的自动驾驶技术日益成熟。
本文将重点探讨基于神经网络的自动驾驶技术的研究进展和应用前景。
一、神经网络在自动驾驶中的应用神经网络在自动驾驶领域的应用主要体现在以下几个方面：1. 图像处理与识别自动驾驶技术需要借助摄像头等传感器获取道路上的图像信息，并对其进行处理和识别。
神经网络在图像处理与识别方面具有卓越的能力，可以实现车道线检测、车辆识别、行人识别等功能，从而为自动驾驶系统提供重要的视觉支持。
2. 传感器数据融合除了图像传感器，自动驾驶车辆还需要借助其他多种传感器，如激光雷达、超声波传感器等，来获取周围环境的信息。
神经网络可以有效地将不同传感器获取的数据进行融合，提高自动驾驶系统的感知和决策能力。
3. 路径规划与控制神经网络可以通过学习驾驶员的行为和决策模式，实现自动驾驶车辆的路径规划和控制。
通过对大量驾驶数据的学习，神经网络可以预测驾驶员的行为，并根据实时的道路和交通信息做出相应的决策，保证车辆行驶的安全性和高效性。
二、基于神经网络的自动驾驶技术研究进展在神经网络的应用下，自动驾驶技术取得了显著的研究进展。
以下是一些典型的研究成果：1. 端到端的自动驾驶传统的自动驾驶技术通常使用多个模块进行分工，包括感知模块、决策模块等。
而基于神经网络的自动驾驶技术可以实现端到端的驾驶，即通过一个神经网络模型直接将传感器输入映射到车辆的控制指令，避免了复杂的模块设计和中间决策的误差累积。
2. 仿真训练与强化学习由于在真实道路上进行大规模的自动驾驶测试存在较高的成本和安全风险，许多研究者选择使用仿真环境进行自动驾驶的训练和测试。
神经网络结合强化学习等方法可以在仿真环境中通过与虚拟车辆的互动进行训练，从而提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。
三、基于神经网络的自动驾驶技术的挑战与应对尽管基于神经网络的自动驾驶技术在许多方面取得了突破，但仍面临着一些挑战：1. 安全性与可靠性自动驾驶技术的安全性是一个首要的关注点。
图神经网络在智能驾驶中的应用研究(四)
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种基于图结构的深度学习模型，它可以对图结构的数据进行学习和推断。
随着智能驾驶技术的快速发展，图神经网络在智能驾驶中的应用也备受关注。
本文将从几个方面探讨图神经网络在智能驾驶中的应用研究。
一、图神经网络在道路感知中的应用在智能驾驶中，道路感知是至关重要的一环。
图神经网络可以应用于道路感知中，通过对道路交通图的学习和推断，实现对车辆、行人、道路标识等的识别和预测。
利用图神经网络，可以更准确地理解道路交通图的拓扑结构和语义信息，提高道路感知的精度和鲁棒性。
二、图神经网络在路径规划中的应用路径规划是智能驾驶系统中的另一个关键环节。
传统的路径规划方法往往只考虑车辆与道路之间的关系，而忽略了道路网中的复杂拓扑结构和动态变化。
图神经网络可以应用于路径规划中，利用图结构的信息，更好地考虑道路网中的交通流量、道路条件、交叉口情况等因素，实现更智能、更高效的路径规划。
三、图神经网络在交通流预测中的应用交通流预测是智能交通系统中的重要问题，也是智能驾驶系统中的关键技术之一。
利用图神经网络，可以对道路网中的交通流进行建模和预测，实现对交通拥堵、交通事故等情况的智能识别和预测。
通过对交通流的预测，智能驾驶系统可以更好地规划出行路径，提高行车效率，减少交通拥堵和事故发生的概率。
四、图神经网络在车辆控制中的应用图神经网络还可以应用于车辆控制中，通过学习道路交通图的动态变化，实现对车辆行驶状态的智能监控和控制。
利用图神经网络，可以更好地理解道路交通图中车辆的行驶轨迹、速度、加速度等信息，实现智能的车辆控制和行车辅助，提高行车安全性和舒适性。
综上所述，图神经网络在智能驾驶中的应用研究具有重要意义。
通过对道路交通图的学习和推断，图神经网络可以实现对道路交通环境的深度理解和智能感知，为智能驾驶系统的发展提供强大的技术支持。
未来，随着图神经网络技术的不断进步和智能驾驶市场的不断拓展，图神经网络在智能驾驶中的应用前景将更加广阔。
汽车车道保持辅助系统的工作原理
汽车车道保持辅助系统的工作原理随着科技的发展，汽车的智能化功能也越来越丰富。
汽车车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist System，简称LKAS）就是一种基于先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，简称ADAS）的应用，旨在帮助驾驶员在行驶过程中保持车辆在车道内行驶。
本文将详细解析LKAS的工作原理。
LKAS主要由摄像头、控制单元和执行单元三部分构成。
一、摄像头车道保持辅助系统的摄像头通常安装在车辆的前方，通过采集道路的图像信息来监控车辆的位置和行驶情况。
摄像头利用计算机视觉技术对图像进行分析，提取出道路标线、边界等关键信息，为后续的控制和决策提供基础数据。
二、控制单元摄像头采集到道路图像信息后，会将数据传输给控制单元。
控制单元是LKAS的核心处理器，通过对图像数据的处理和分析，来判断车辆的位置和偏离情况，从而决定是否需要进行车道保持辅助操作。
控制单元内置了一些算法模型，用于实现以下功能：1. 车道检测：探测道路标线和边界，确定车辆所在的车道位置。
2. 车道偏离预警：如果控制单元判断车辆即将偏离车道，会发出相应的警告信号，提醒驾驶员及时纠正方向。
3. 车道保持辅助：当车辆实际偏离车道时，控制单元会启动车辆的辅助转向系统，通过电动马达或电子助力转向系统的控制，对车辆进行微调，保持车辆在车道中行驶。
三、执行单元执行单元是LKAS的输出部分，负责将控制单元产生的指令传输给车辆的转向系统，在实际操控中帮助驾驶员保持车辆在车道内行驶。
执行单元采用电子控制方式，可以实现精准的转向控制。
通常情况下，它会依托电动马达或电子助力转向系统，微调车辆的方向并在必要时施加一定的转向力，使车辆保持在合适的车道位置。
执行单元能够实时响应控制单元的指令，有效促进车辆的稳定行驶。
总结：汽车车道保持辅助系统采用摄像头、控制单元和执行单元三部分构成，通过摄像头采集道路信息，控制单元进行图像处理和判断，执行单元实现车辆的精准操控。
神经网络在汽车控制系统中的应用研究
神经网络在汽车控制系统中的应用研究一、引言汽车控制系统是现代汽车中至关重要的一部分，它负责控制和管理车辆的各种功能和行为，包括引擎控制、刹车系统、安全气囊等。
随着汽车技术的不断发展，神经网络作为一种强大的技术工具，被广泛应用于汽车控制系统中。
本文将探讨神经网络在汽车控制系统中的应用研究，详细介绍其原理、方法和优势。
二、神经网络的基本原理神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它由大量的神经元以及相互连接的权重和阈值组成。
通过训练和学习，神经网络能够自动地调整权重和阈值，从而实现输入与输出之间的映射关系。
神经网络的基本原理包括了感知器、反向传播算法、激活函数等。
三、神经网络在汽车控制系统中的应用1. 发动机控制：神经网络可以通过学习和训练，根据驾驶员的需求和当前的道路状况，自动调整发动机的工作参数，实现最佳的动力输出和燃油利用率。
2. 刹车系统：神经网络可以通过学习刹车系统的工作原理和车辆的运动状态，实时判断是否需要进行刹车，并调整刹车力度和时间，提高刹车的安全性和稳定性。
3. 转向系统：神经网络可以通过学习车辆的转向角度和路面的状况，自动调整转向系统的参数，保持车辆的稳定性和操控性。
4. 安全气囊：神经网络可以通过学习车辆的撞击力和碰撞部位，判断是否需要触发安全气囊，并根据撞击力的大小和碰撞部位的位置，自动调整安全气囊的充气程度，保护驾驶员和乘客的安全。
四、神经网络在汽车控制系统中的优势1. 自适应性：神经网络可以通过学习和训练，自动地调整参数和权重，适应不同驾驶条件和道路状况，提高汽车的性能和安全性。
2. 实时性：神经网络的计算速度快，能够在极短的时间内对输入数据进行处理和分析，实现实时的控制和反馈。
3. 鲁棒性：神经网络可以容忍输入数据的噪声和干扰，具有较强的鲁棒性和稳定性，能够在复杂的驾驶环境中正常工作。
4. 自学习能力：神经网络可以通过学习和训练，自动地提取特征和规律，不需要人为地定义规则和设置参数，减少了人工干预的成本和工作量。
基于神经网络的智能交通控制系统设计与实现
基于神经网络的智能交通控制系统设计与实现智能交通控制系统是一种基于神经网络技术的先进系统，旨在提高交通流量的效率、减少交通拥堵和交通事故。
本文将探讨基于神经网络的智能交通控制系统的设计和实施方案。
智能交通控制系统的设计和实现可以分为以下几个主要步骤：1. 数据收集和处理智能交通控制系统需要采集大量的数据来分析交通流量和交通模式。
传感器和摄像头可以用来收集车辆数量、流量、速度和车辆类型。
这些数据可以用作训练神经网络算法的输入。
另外，还需要考虑隐私和安全问题，确保采集的数据得到适当的加密和保护。
2. 神经网络算法设计神经网络是智能交通控制系统的核心组件。
它可以学习和分析交通模式，预测未来的流量和交通情况，并生成相应的控制策略。
神经网络的设计要考虑交通流量的复杂性和不确定性，以及实时性要求。
常见的神经网络模型包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络。
3. 实时交通模拟和优化基于神经网络的智能交通控制系统需要在实时模拟交通情况的基础上进行优化。
这可以通过使用实时数据和模型对交通流量进行模拟和仿真来实现。
交通仿真可以帮助系统评估不同控制策略的效果，并根据神经网络的预测结果进行动态调整和优化。
4. 控制策略生成基于神经网络的智能交通控制系统通过分析和学习交通模式，生成相应的控制策略。
这些策略可以包括改变红绿灯时长、调整车道流量、优化车辆行驶路径等。
神经网络可以根据实时数据和预测，生成最优的控制策略，以提高交通流量和减少拥堵。
5. 实施和测试实施和测试是智能交通控制系统设计的最后一步。
在实施过程中，要确保系统的可靠性和稳定性。
系统需要与实际交通控制设备和基础设施进行集成和连接，并进行实地测试和验证。
通过与传统交通控制系统进行比较和评估，可以证明基于神经网络的智能交通控制系统的效果和性能。
基于神经网络的智能交通控制系统设计和实现面临一些挑战和问题。
首先，数据的准确性和可靠性是关键，因为神经网络的训练和预测结果取决于输入数据的质量。
神经网络技术在自动驾驶中的应用
神经网络技术在自动驾驶中的应用自动驾驶汽车是未来交通运输行业的发展方向，这需要采用先进的技术来实现。
神经网络技术具有良好的应用前景，它可以实现车辆的自动控制，在实时处理大量数据的同时，也可以对数据进行学习、优化，提高驾驶适应能力和安全性。
接下来，本文将围绕着神经网络技术在自动驾驶中的应用做一些探讨。
一、神经网络技术在自动驾驶中的应用神经网络是一种模拟人类神经系统的数学模型，它可以对复杂的数据进行处理和分析。
在自动驾驶领域中，神经网络技术可以用于处理传感器数据，反馈给车辆的控制系统，从而实现车辆的自主控制。
具体而言，神经网络技术可以应用于以下几个方面：1. 操作控制神经网络技术可以根据传感器采集的数据进行实时的车辆控制，这包括急转弯、换道、起停等操作。
通过对大量数据的学习和分析，神经网络可以对复杂的操作进行精准处理，并从中汲取经验，逐步改善自己的性能。
2. 交通规则在自动驾驶中，车辆必须要遵守交通规则，包括红绿灯、速度限制、交通标志等。
神经网络可以通过对各种交通规则的识别和分类，使车辆在一定程度上具备自主遵守交通规则的能力。
3. 中央控制系统神经网络技术可以在车辆的中央控制系统中发挥重要的作用。
它可以实现车辆的故障诊断、自我修复和优化，从而保证车辆的高效、稳定和安全运行。
二、神经网络技术的优势与传统的控制技术相比，神经网络技术有以下几个方面的优势：1. 自适应性当前的车辆控制技术需要事先安装好各种传感器来获取车辆周围的信息，但是神经网络技术可以通过对传感器采集的数据进行学习和分析，快速适应各种条件下的控制需求，实现自适应的控制。
2. 鲁棒性神经网络技术可以处理复杂的数据，同时对干扰和噪音有很强的容忍性，具有较强的鲁棒性。
这意味着即使在车辆运行过程中出现了一些异常情况，也不会对控制系统造成严重的影响。
3. 学习能力神经网络技术可以通过对大量数据的学习和分析，不断提高自己的性能，从而实现更精准、更准确的控制。
利用人工神经网络的智能交通信号控制系统
利用人工神经网络的智能交通信号控制系统智能交通信号控制系统是利用人工神经网络技术为基础的一项重要技术，它能够有效地提高交通信号的灵活性和适应性，优化交通流量，减少交通拥堵，提高交通安全性。
本文将从智能交通信号控制系统的原理、应用和优势等方面进行详细介绍和分析。
智能交通信号控制系统基于人工神经网络的原理，通过学习、训练和演化，根据实际交通情况进行动态调整，确保道路交通的顺畅和高效。
其主要组成部分包括传感器、数据采集设备、神经网络模型、信号控制器以及相关的软件算法等。
传感器用于采集交通流量、速度和车辆类型等信息，然后将这些数据传输到数据采集设备中进行处理。
神经网络模型根据采集到的数据进行训练，学习交通流量和拥堵情况的规律以及信号控制策略。
信号控制器根据神经网络模型的输出结果，自动调整交通信号灯的时长和配时，以达到最佳的交通流量和通行能力。
通过这些部分的协同作用，智能交通信号控制系统能够实现智能化、自适应的交通信号控制。
智能交通信号控制系统的应用非常广泛。
在城市交通管理中，它能够根据实时的交通信息，自动调整交通信号灯的时长和配时，以适应交通流量的变化，并且可以根据交通拥堵情况，及时改变路口的通行策略，以减少交通拥堵和交通事故。
在高速公路和快速路等路段，智能交通信号控制系统可以实现车辆的高速无阻碍通行，提高道路通行能力和交通安全性。
此外，智能交通信号控制系统还可以应用于智能停车场、无人驾驶汽车等领域，为智能交通系统提供更全面的支持和服务。
与传统的交通信号控制系统相比，智能交通信号控制系统具有明显的优势。
首先，它可以根据实时的交通状况进行动态调整，适应交通流量的变化，提高道路交通的效率和安全性。
其次，采用人工神经网络技术，智能交通信号控制系统具有学习和演化的能力，可以不断改进和优化交通信号控制策略，提高交通系统的闭环控制能力。
第三，智能交通信号控制系统还可以与其他智能交通设备和系统进行联动，形成一个完整的智能交通系统，提供更全面的交通管理和服务。
车道保持辅助系统设计与优化
车道保持辅助系统设计与优化随着汽车技术的不断发展，车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist System，简称LKAS）已经成为了新一代智能汽车的标配之一。
车道保持辅助系统可以通过识别驾驶员行驶过程中的车道线对车辆行驶进行辅助，从而帮助驾驶员更加安全地驾驶车辆。
本文将从车道保持辅助系统的设计原理、步骤以及优化方面进行讨论，以期为读者提供一些有益的信息及参考。
一、车道保持辅助系统的设计原理车道保持辅助系统是一种基于摄像头、传感器、电脑、马达等设备连接的复杂系统。
其主要设计原理是通过摄像头拍摄驾驶员的车辆与当前所处车道的距离，并根据此距离和车道线的位置信息来进行控制转向。
这一过程涉及到广泛的知识领域，如计算机视觉、图像处理、数据分析、自动化技术等。
根据不同的设计原理，车道保持辅助系统可以分为基于摄像头、基于车身传感器以及基于车辆控制系统三种类型。
其中，基于摄像头的车道保持辅助系统是目前市场上最常见的类型，其工作原理是通过摄像头拍摄路面信息，侦测车辆当前所处位置，进而控制转向。
二、车道保持辅助系统的设计步骤从系统设计的角度来看，车道保持辅助系统的设计需要经历多个步骤。
如下图所示，其设计流程大致可以分为五个步骤：数据采集、车辆实时数据处理、驾驶员交通状态监测、控制决策和车辆控制。
1.数据采集车道保持辅助系统需要采集路面图像、车辆姿态以及车辆当前位置等相关数据。
在这一过程中，摄像头是最主要的传感器，其通过对场景的拍摄捕获图片，并通过实时图像处理来识别车道线和车辆。
此时，摄像头的性能和准确度就显得非常重要了。
除此之外，其他的传感器也起到关键作用，例如惯性传感器，它可以检测车辆的角速度、姿态以及加速度等数据，为后续步骤提供实时、准确的数据。
2.车辆实时数据处理当数据采集完成后，车辆实时数据处理就成为了关键步骤。
通过对采集到的数据进行处理，可以实时识别驾驶员的行为和车辆所处的路况。
在这一过程中，机器学习和深度学习技术就非常关键。
基于神经网络的智能交通系统实现方法探讨
基于神经网络的智能交通系统实现方法探讨随着交通工具的不断发展，人类的出行方式也在不断变化。
传统的交通方式越来越难以满足人们的需求，因此智能交通系统的研究和发展变得日益重要。
其中，基于神经网络的智能交通系统成为了研究的重点。
本文将探讨基于神经网络的智能交通系统的实现方法。
一、神经网络介绍神经网络是一种由多个相互连接的单元组成的计算模型。
它通过对输入数据进行学习，得到输出结果，从而完成一定的任务。
神经网络的优点在于它具有很强的容错能力，能够自适应地进行学习和调整。
因此，神经网络在模式识别、分类、预测等领域得到了广泛应用。
二、智能交通系统介绍智能交通系统是指基于计算机技术和通信技术，对交通系统进行数字化、网络化、智能化改造，从而提高交通系统的效率、安全性和环保性。
智能交通系统包括交通管理、驾驶辅助、车联网等多个领域，是一个综合性的系统。
三、基于神经网络的智能交通系统实现方法在智能交通系统中，神经网络的作用是对交通状况进行预测和控制，进而对交通系统进行优化和调整。
下面介绍几种基于神经网络的智能交通系统实现方法。
1.交通流预测神经网络可以通过对历史交通数据进行分析学习，从而预测未来的交通流状况。
具体实现方法包括搭建神经网络模型、输入历史交通数据、进行训练和预测等步骤。
通过交通流预测，可以提前调整交通系统，减少拥堵和延误。
2.信号控制交通信号控制是智能交通系统的核心内容之一。
传统的信号控制方法往往依靠人工设置，其缺陷在于无法适应不同的交通状况。
而基于神经网络的信号控制方法可以根据实时交通情况进行自适应调整，从而提高信号控制的效果。
3.路径规划神经网络还可以对交通系统进行路径规划。
具体实现方法包括输入交通状况、设置起点和终点、根据神经网络输出的结果进行路径规划等步骤。
通过路径规划，可以避免拥堵路段，选择最优路径，从而提高通行效率。
四、结论基于神经网络的智能交通系统是一种十分有前途的技术。
通过对交通系统进行数字化、网络化、智能化改造，可以提高交通效率、安全性和环保性。
神经网络算法在智能车载系统中的应用
神经网络算法在智能车载系统中的应用随着人工智能技术的不断发展，智能车载系统已经成为当今汽车行业中不可或缺的一部分。
神经网络算法，作为人工智能技术的重要分支，正被广泛应用于智能车载系统中。
本文将探讨神经网络算法在智能车载系统中的应用。
一、神经网络算法的基本原理神经网络算法是一种模仿人类神经系统工作的人工智能技术。
神经网络由许多简单的基本单元组成，它们被称作神经元。
每个神经元都有多个输入和一个输出。
通过给定的权重和偏置，神经元将其输入转换成输出，然后将输出传递给下一个神经元。
神经网络在许多领域都有广泛的应用，比如图像识别、自然语言处理和智能驾驶。
下面将重点探讨神经网络在智能车载系统中的应用。
二、神经网络在自动驾驶中的应用自动驾驶是智能车载系统的一个重要应用方向。
神经网络算法在自动驾驶中的应用主要有以下几个方面。
1. 交通标志检测和识别交通标志检测和识别是自动驾驶中的必要功能之一。
神经网络可以通过学习大量交通标志的图片和信息，来实现对交通标志的自动检测和识别。
这样就可以保证车辆能够准确地识别不同的交通标志，并根据标志上的指示做出正确的行驶决策。
2. 障碍物识别和避让在自动驾驶中，准确地识别和避让障碍物是一个重要的挑战。
神经网络可以通过学习大量障碍物的图片和信息，从而判断出车辆前方是否有障碍物，并根据障碍物的大小、位置和类型做出相应的避让和规避措施。
3. 自动泊车自动泊车是一项非常实用的自动驾驶功能。
通过神经网络学习停车场的地形信息和车辆的位置，智能车载系统可以自动驾驶到停车位并完成泊车动作。
这项技术可以提高驾驶员的停车效率，减少车辆刮蹭和事故的发生。
三、神经网络在车联网中的应用车联网是智能车载系统中的另外一个重要应用方向。
神经网络算法在车联网中的应用主要有以下几个方面。
1. 智能导航神经网络可以通过学习驾驶员的驾驶行为和车辆的行驶路径，从而预测下一步的行驶决策，并提供更加准确的导航信息。
这项技术可以减少驾驶员的操作次数，提高车辆行驶的效率和安全性。
基于神经网络的智能车辆控制系统研究
基于神经网络的智能车辆控制系统研究智能车辆控制系统是当今汽车行业的热点研究方向之一。
随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的智能车辆控制系统在提高行车安全性、提升汽车性能和减少交通事故等方面展现出巨大潜力。
本文将探讨基于神经网络的智能车辆控制系统的研究现状、工作原理和应用前景。
第一部分：研究现状近年来，基于神经网络的智能车辆控制系统在学术界和工业界引起了广泛关注。
神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的算法，具有强大的学习和处理能力。
研究者们基于神经网络提出了各种智能车辆控制算法，包括车辆路径规划、车辆稳定控制、车辆感知等。
路径规划是智能车辆控制的核心问题之一。
研究者们通过训练神经网络模型，使其能够学习和预测道路条件、交通状况和目标方向等信息，从而实现自动驾驶的路径规划功能。
对于不同的道路环境，神经网络能够根据历史数据快速适应并生成最佳路径，大大提高了行车的安全性和效率。
车辆稳定控制是保证行车安全的重要环节。
神经网络可以通过学习车辆的动力学模型和环境信息，实现实时的车辆稳定控制。
例如，当车辆遇到突发情况时，神经网络能够快速判断并采取相应的控制策略，如调节制动力和转向角度，保持车辆的稳定性，有效防止交通事故的发生。
车辆感知是智能车辆控制的基础。
神经网络在车辆感知方面具有很好的应用前景。
通过训练神经网络模型，使其能够从车载摄像头、激光雷达等传感器获取的信息中提取关键特征，如道路标志、障碍物等，并进行准确的分类和识别。
这些感知能力为智能车辆的自主决策和操作提供了重要的基础。
第二部分：工作原理基于神经网络的智能车辆控制系统主要包括数据采集、模型训练和实时控制三个主要环节。
在数据采集阶段，智能车辆搭载各种传感器和摄像头，收集不同道路环境下的大量数据，如车速、加速度、方向盘转角、摄像头图像等。
这些数据经过预处理和标注后，将成为神经网络模型的训练样本。
在模型训练阶段，研究者们采用神经网络模型进行参数优化和训练。
神经网络算法在自动驾驶中的应用
神经网络算法在自动驾驶中的应用在过去的几年中，随着计算机科学的飞速发展，自动驾驶技术也取得了惊人的进展。
其中，神经网络算法作为人工智能领域的一种重要算法，在自动驾驶中发挥了极为关键的作用。
本文将就神经网络算法在自动驾驶中的应用展开论述。
一、神经网络算法基本概念神经网络算法是一类通过构建数学模型，模拟人脑神经元之间相互连接的一种机器学习算法。
通过这种算法，计算机还可以类似于人脑进行“学习”和“预测”，这使得它可以在一系列复杂的问题中取得很好的表现。
二、神经网络算法在自动驾驶中的应用1.自动驾驶车辆的感知模块自动驾驶车辆需要在行驶过程中获取路面的实时信息，例如前方车辆、行人、交通灯、限速标志等等。
而这些信息则可以通过一系列的传感器进行实时获取，例如雷达、相机、激光雷达、毫米波雷达等等。
但是，这些传感器所感知到的信息是海量的，并且还存在噪声、谐波等其他的影响因素，因此需要通过神经网络算法进行处理，使其能够更好地识别和捕捉到目标信息。
2.自动驾驶车辆的决策模块自动驾驶车辆需要根据行驶场景做出相应的决策，例如加速、减速、转弯等等。
而这一系列的决策则可以通过神经网络算法进行模拟和学习。
基于神经网络模型，计算机可以学习到车辆的行驶模式、道路规则、车辆动态模型、行驶场景等等，同时通过神经网络的优化算法，让车辆能够自主地做出决策并行动。
3.自动驾驶车辆的控制模块自动驾驶车辆的控制模块需要根据决策模块输出的指令，控制车辆的方向盘、加速踏板、刹车踏板等等，以实现自主行驶的目标。
而这一系列的控制则可以通过神经网络模型进行实现。
通过神经网络算法的训练，计算机可以学习到车辆的动态特性、车辆与环境之间的相互作用以及各种外界干扰的处理，使得车辆行驶更加稳定和高效。
三、神经网络算法在自动驾驶中的优势1.高精度神经网络算法可以通过训练数据来学习和预测各种情况，同时具有较高的容错性和鲁棒性，可以更好地处理传感器误差、噪声和其他干扰因素。
新能源汽车智能车道保持系统的研究
新能源汽车智能车道保持系统的研究近年来，随着全球对环境保护和节能减排的重视，新能源汽车逐渐成为汽车行业的发展热点。
新能源汽车以其零排放、零污染的特点，被认为是传统燃油车的理想替代品，成为未来汽车产业的主流方向之一。
然而，随着新能源汽车的不断普及和发展，关于如何提高新能源汽车的安全性和智能化程度的探讨也日益受到关注。
在这个背景下，新能源汽车智能车道保持系统成为了研究的热点之一。
新能源汽车智能车道保持系统，顾名思义，是一种能够帮助驾驶员保持车辆在车道内的技术装置。
通过采用车道偏离预警、车道保持辅助和车道保持自动控制等功能，该系统可以有效减少由于驾驶员疲劳、注意力分散或其他原因导致的车辆偏离车道的事故风险，提升驾驶安全性和舒适性。
在此基础上，新能源汽车智能车道保持系统也为汽车的自动驾驶技术打下了重要的基础。
不仅涉及到汽车领域的技术创新，更是涉及到人工智能、传感器技术、控制算法等多个学科的综合运用。
在人工智能技术的支持下，智能车道保持系统可以实现对车辆的实时监测和识别，及时预警驾驶员并采取相应的控制措施。
传感器技术则可以帮助系统获取车辆和周围环境的数据信息，为系统的决策提供准确的依据。
控制算法则是系统的“大脑”，负责对驾驶行为和车辆状态进行分析，并做出相应的反馈控制，确保车辆始终保持在预定的车道内行驶。
针对新能源汽车智能车道保持系统的研究，学术界和工业界均投入了大量的精力和资源。
从功能的完善度和可靠性上看，目前市面上已经有多家汽车制造商推出了配备智能车道保持系统的新能源汽车，并取得了一定的市场反响。
然而，研究人员普遍认为，目前的新能源汽车智能车道保持系统还存在一些问题和挑战，需要进一步的深入研究和优化。
首先，新能源汽车智能车道保持系统尚未实现真正意义上的全自动驾驶，仍然需要驾驶员时刻保持警惕并参与到驾驶中。
这意味着系统的智能化程度和自主性还有待提升。
其次，当前系统对于复杂交通情况的应对能力还有待加强，如车流密集、道路施工等情况下系统的响应速度和准确性有待提高。
基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计
第３５卷第３期中国机械工程V o l ．３５㊀N o ．３２０２４年３月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．５４８Ｇ５５８基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计梁永彬１㊀付㊀广１㊀林智桂１㊀何智成２㊀张家洛１㊀陈㊀涛１１．上汽通用五菱汽车股份有限公司,柳州,５４５００７２．湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,４１００８２摘要:为解决扭矩控制的车道保持(L K A )系统鲁棒性不高㊁受车辆制造一致性以及路面激烈干扰影响大的问题,采用神经网络技术㊁A u t o f i x 算法及预瞄反馈控制理论,利用预期轨迹决策和跟随P I D 控制算法设计了一套基于角度控制的车道保持系统.基于C a r s i m /V e r i s t a n d /MA T L A B 搭建了硬件在环仿真试验平台,通过虚拟仿真验证了该车道保持系统设计的有效性与准确性.基于G B /T３９３２３ ２０２０㊁C N ＧC A P ２０２１㊁E u r o ＧN C A P ２０２２并结合实车调试及用户关注场景对车道保持系统的测试要求,通过仿真及实际场景对比验证得出以下结论:相对于扭矩控制的L K A 系统,在相同使用场景下,使用角度控制的车道保持系统具有较好的车道保持能力㊁稳定性㊁适应性和鲁棒性.关键词:车道保持系统;角度控制;预瞄控制;A u t o f i x 算法;比例积分微分控制中图分类号:U ４６７．１D O I :１０．３９６９/j ．i s s n ．１００４ １３２X．２０２４．０３．０１７开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):D e s i g no fL a n eK e e p i n g A s s i s t S y s t e m sB a s e do n I m pr o v e dP r e v i e w C o n t r o lM o d e lL I A N G Y o n g b i n １㊀F U G u a n g １㊀L I NZ h i g u i １㊀H EZ h i c h e n g ２㊀ZH A N GJ i a l u o １㊀C H E N T a o １１．S A I C ＧGM ＧW u l i n g A u t o m o b i l eC o m p a n y L i m i t e d ,L i u z h o u ,G u a n gx i ,５４５００７２．S t a t eK e y L a b o r a t o r y o fA d v a n c e dD e s i g na n d M a n u f a c t u r i n g f o rV e h i c l eB o d y ,H u n a nU n i v e r s i t y,C h a n gs h a ,４１００８２A b s t r a c t :T o a d d r e s s t h e i s s u e s o f l o wr o b u s t n e s s ,c o n s i s t e n c y i nv e h i c l em a n u f a c t u r i n g,a n d s e Ｇv e r e r o a d s u r f a c e i n t e r f e r e n c e i nL K As y s t e mo f t o r q u e c o n t r o l ,aL K As y s t e m w a s d e s i gn e db a s e d o n a n g l e c o n t r o l b y u s i n g n e u r a l n e t w o r kt e c h n o l o g y ,A u t o f i xa l go r i t h m ,a n d p r e v i e wf e e d b a c kc o n t r o l t h e o r y ,t h r o u g he x p e c t e dt r a j e c t o r y d e c i s i o n Ｇm a k i n g a n df o l l o w i n g P I Dc o n t r o la l go r i t h m．A h a r d Ｇw a r e Ｇi n Ｇt h e Ｇl o o p s i m u l a t i o n t e s t p l a t f o r m w a sb u i l t t ov e r i f y t h e e f f e c t i v e n e s s a n da c c u r a c y of t h ed e Ｇs ig n o f th e a n g l e b a s e d l a n e p r o t e c ti o n s y s t e m s t h r o u gh v i r t u a l s i m u l a t i o n b a s e d o nC a r s i m /V e r i s t a n d /MA T L A B ．B a s e do n G B /T ３９３２３ ２０２０,C N ＧC A P ２０２１,E u r o ＧN C A P ２０２２a n dt h et e s t i n g re Ｇq u i r e m e n t s of t h e c a r r e t e n t i o n s y s t e m s b a s e d o n r e a l Ｇr o a d c o mm i s s i o n i ng an du s e r c o n c e r n s c e n a r i o s ,t h e s i m u l a t i o na n dc o m p a r i s o n w i t hr e a l Ｇr o a ds c e n a r i o ss h o wt h a t t h ea n g l e Ｇc o n t r o l l e dL K As ys t e m h a sb e t t e r l a n ek e e p i n g c a p a b i l i t y ,s t a b i l i t y ,a d a p t a b i l i t y a n d r o b u s t n e s s t h a n t h a t o f t h e t o r qu e Ｇc o n Ｇt r o l l e dL K As y s t e mi n t h e s a m eu s a ge s c e n a r i o s ．K e y wo r d s :l a n ek e e p i n g a s s i s t (L K A )s y s t e m ;a n g l ec o n t r o l ;p r e v i e w c o n t r o l ;A u t o f i xa l g o Ｇr i t h m ;p r o p o r t i o n a l Ｇi n t e gr a l Ｇd e r i v a t i v e (P I D )c o n t r o l 收稿日期:２０２３０７１９基金项目:国家自然科学基金(U ２０A ２０２８５);湖南省自然科学基金(２０２１J J １００１６);广西科技重大专项(A A ２２０６８１０８)０㊀引言高度集成的自动驾驶汽车是主机厂不断追求的目标,佐思汽研数据显示,２０２１年中国自主品牌高级驾驶辅助系统(a d v a n e dd r i v ea s s i s t a n c es ys t e m s ,A D A S )装配率为２９．１％;２０２２年同期装配率继续维持上涨态势,装配率接近３４％.车道保持系统的使用可以有效减少疲劳驾驶引起的交通事故,研究表明,当车辆都搭载车道保持系统时,可以减少约１２％的道路交通事故[１Ｇ４].国内外学者对车道保持的实现方式进行了理论研究.文献[５Ｇ９]采用比例积分微分(pr o Ｇp o r t i o n a l Ｇi n t e g r a l Ｇd e r i v a t i v e ,P I D )前馈反馈控制方案设计车道保持系统,利用反馈误差学习机制来学习车辆的逆动力学,并消除外部干扰和不确定性对车道保持系统的影响,通过MA T L A B/S i m u l i n k 和C a r s i m 在不同速度下的联合仿真,验证了所提方法的有效性和鲁棒性.C H E N 等[１０]㊁AM D I T I S 等[１１]基于跨道时间(t i m et ol a n e c r o s s i n g,T L C )方法,分别给出直线道路和曲线道路情况下跨道时间的计算方法,并通过台８４５架联合仿真实验验证联合算法的准确性.MAＧR I N O等[１２]㊁S HO J A E I[１３]㊁X U等[１４]将自抗扰控制及自适应多变量超扭控制应用于转向控制器的设计,主动补偿外部干扰,通过仿真验证该控制器的有效性.R A T H A I等[１５]基于模型预测控制(m o d e l p r e d i c t i v e c o n t r o l,M P C)算法设计了一种车辆车道保持系统,仿真结果表明,该控制器的性能和稳定性优于剪切线性二次型调节器(c u t t i n g l i n e a r q u a d r a t i cr e g u l a t o r,C L Q R)控制器.Y U 等[１６]提出一种基于电液转向系统的客车车道保持辅助系统,并利用T r u c k S i m㊁AM E S i m和MA T L A B/S i m u l i n k联合仿真软件进行实验验证.K A N G等[１７]针对电动助力转向系统(e l e cＧt r i c p o w e r s t e e r i n g,E P S),对一种基于转矩叠加的转向盘角度控制方法进行了创新,并提出多速率保持航道控制方案,减小横摆角速度的波动,以提高系统的车道保持性能.K I M等[１８]提出一种基于力矩叠加的电动助力转向鲁棒转向盘角度控制方法,利用输入状态稳定性特性,采用反推方法设计非线性阻尼控制器来抑制角跟踪误差. WA N G等[１９]基于强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(s t r o n g t r a c k i n g a d a p t i v e s q u a r eＧr o o t c uＧb a t u r eK a l m a n f i l t e r,S TＧS R C K F)侧滑角自适应预测控制器计算所需转向角和附加偏航力矩,并通过硬件在环验证该车道保持系统的可靠性.C HU等[２０]基于线性自抗扰控制与定量反馈理论设计车道保持系统,并通过仿真和试验验证转向控制器的可行性.WA N G等[２１]基于人工势法和转向/制动系统协调,设计车道保持控制系统,通过C a r s i m/S i m u l i n k仿真和硬件在环试验验证基于改进人工势函数的滑模控制器和转向制动系统协调策略的有效性和优越性.C H E N等[２２]提出了一种基于人类模拟智能控制(h u m a nＧs i m u l a t e d i n t e l l i g e n t c o n t r o l,H S I C)的新型自动驾驶车辆车道保持控制方法,在P r e S c a n和C a r s i m联合仿真平台上的实验结果表明,该方案与专家驾驶员具有更好的匹配性能和良好的鲁棒性.综上,基于前馈的P I D闭环控制或自适应控制是提高系统控制精度常见的控制手段,但是大部分研究只考虑驾驶员行为㊁车辆整体动力学或者道路环境的影响,未对比E P S执行器的综合影响,且大多数处于仿真验证阶段,缺乏有效的实车验证.扭矩控制是常用的车道保持辅助(l a n e k e e p i n g a s s i s t,L K A)系统请求控制方式,大量车型验证和对标结果证明,使用扭矩控制的车道保持系统鲁棒性较差,受车辆制造装配一致性及路面激励的影响较大,导致控制稳态精度不高.本文采用预期轨迹决策和跟随P I D控制算法设计一套基于角度控制的车道保持系统.利用C a rＧs i m建立车辆动力学模型,利用V e r i s t a n d/MA TＧL A B管理及配置系统㊁模型㊁硬件,搭建硬件在环仿真试验平台,实现联合仿真,通过仿真和实际道路试验来验证所提系统设计的有效性.１㊀L K A控制策略L K A工作系统框图见图１,通常为分层结构,分为感知层㊁信息处理层㊁决策控制层和执行层,各部分均基于模块化思想进行设计,其工作相对独立,提高了各模块的灵活性和通用性[２３Ｇ２５]. L K A系统感知层提供了信息处理层,用于输出车道线信息㊁车辆状态信息(转角㊁横摆角速度㊁驾驶员手力矩).信息处理层根据车道线信息㊁车辆信息得到车辆与车道线的位置关系.决策层就是L K A控制器,根据信息处理端输入的车辆状态信息与车道线信息来决策L K A状态,与感知层一起组成了摄像头硬件模块.控制层根据车辆状态㊁道路情况输出对应角度请求到E P S执行层.图１㊀L K A工作系统框图F i g．１㊀B l o c kd i a g r a mo fL K Aw o r k i n g s y s t e m ２㊀L K A控制算法路径跟踪控制是车道保持控制的关键技术,模型预测提前规划下一阶段路径,提前评估㊁决策㊁执行,能够克服模型误差和不确定环境干扰带来的影响,鲁棒性强,实时控制性好[２６Ｇ２８].图２所示为信息处理与决策层控制流程.通过驾驶辅助摄像头获取道路信息,输入摄像头的前馈控制器进行轨迹预测信息处理,结合反馈控制器接收车身相关信息,如转向盘转角㊁扭矩和车身姿态等信９４５基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计 梁永彬㊀付㊀广㊀林智桂等图２㊀信息处理与决策层控制流程F i g．２㊀C o n t r o l f l o wo f i n f o r m a t i o n p r o c e s s i n g l a y e r a n dd e c i s i o n l a y e r息,输出L K A控制最理想的控制状态.角度规划采用滤波算法,用于平滑过渡控制和手感校正,有效过滤上层请求值中频率较高的振动.该滤波算法的最终输出形式为缓升缓降,保证阶跃请求值不会产线剧烈跳变,让E P S跟随响应更好.在转速闭环控制中加入前馈控制,从而有效降低控制滞后性.该算法位置环比例控制根据目标转角和车速进行查表控制,将大角度请求工况和小角度请求工况分开,有效解决大角度工况的请求和响应滞后的问题.速度环P I控制根据目标转角与实际转角的偏差值进行查表控制,采用积分参数可解决比例控制受路面环境干扰较大,尤其是大曲率弯道或斜坡路面时单纯采用比例控制导致转向盘转动幅度较大㊁收敛慢㊁控制不舒适的问题.同时为避免积分参数过大而导致超调的问题,需要加入积分触发条件及清除积分的操作.前馈力矩根据目标转角查表计算得到,通过加入前馈控制来削弱反馈控制的强度,有效减少过弯时和倾斜路面对控制的干扰.２．１㊀预瞄控制机制L K A控制系统采用预瞄反馈控制理论,在行驶过程中获取当前状态作为初始条件,结合系统模型在预测时间内的状态输出最优控制值[５Ｇ９].图３为预瞄远近点示意图,其中,远㊁近预瞄点的P I D反馈控制用于消除车辆和目标轨迹间的横向偏差和航向偏差,使车辆能快速且稳定地回到目标轨迹.同时根据车速进行查表控制,高速行驶时,将预瞄点拉远;在低速行驶时,将预瞄点拉近.前馈控制用于消除在弯道中由曲率带来的较大偏差量,使得远㊁近预瞄点的P I D控制模型在直道和弯道中不会有明显差异,避免弯道中的P I D超图３㊀预瞄远、近点示意图F i g．３㊀S c h e m a t i c d i a g r a mo f p r eＧs c a nn e a r a n d f a r p o i n t 调和控制量不足的情况,提高控制系统过弯能力,便于P I D参数调节.设车辆行驶轨迹为Y p(t),预瞄时间设为T p,则预瞄点处的车辆侧向位置为Y p(t)＝Y(t＋t p),经过泰勒展开,得Y p(t)＝Y(t＋T p)ʈY(t)＋T p．Y(t)＋T２p/２．Y(t)(１)经拉氏变换的预瞄模块传递函数为P r(s)＝Y p(s)Y(s)＝１＋T p．s＋T２p２．s２(２)摄像头输出的车道线表达式为y＝C０＋C１．x＋C２．x２＋C３．x３(３)式中,y为自车车辆中线与车道线距离;x为预瞄距离,以车辆的前轴中心为原点;C０㊁C１㊁C２㊁C３分别为多项式曲线的４个参数;C０为当前车辆位置行驶轨迹与车身的相对距离;C１为航向角;C２为车辆当前点目标轨迹曲率;C３为目标轨迹的曲率变化率.则当前车辆位置行驶轨迹与车身的相对距离和航向角分别为y x＝０＝C０(４)θ＝d y d x x＝０＝C１(５)对于式(１),结合式(３),取原点在车道中线的大地坐标系,经过合理线性化,得Y(t)＝(C０L＋C０R)/２(６)Y (t)＝θ．v＝C１L＋C１R２．v(７)Y㊆＝φ ．v(８)式中,φ 为自车的横摆角速度;C０L为车辆当前点后轴中心点与轨迹的横向偏差;C０R为车辆当前点的切点与轨迹的横向偏差;C１L为车辆当前点后轴中心点与轨迹的航向偏差;C１R为车辆当前点的切点与轨迹的航向偏差;v为车辆当前车速.因此,控制方程为Y p＝C０L＋C０R２＋T p．C１L＋C１R２．v＋T２p２φ ．v(９)预瞄点处的道路模型表达式为Y∗＝C２L＋C２R２．(T p．v)２＋T p．C３L＋C３R２．(T p．v)(１０)０５５ 中国机械工程第３５卷第３期２０２４年３月式中,C ２L 为车辆当前点后轴中心点与轨迹的目标轨迹曲率;C ２R 为车辆当前点的切点与轨迹的目标轨迹曲率;C ３L为车辆当前点后轴中心点目标轨迹的曲率变化率;C ３R 为车辆当前点的切点目标轨迹的曲率变化率.由式(９)㊁式(１０)得到预瞄点处的侧向偏移量,反馈控制器M 设为比例控制,设置增益值为６,取侧向速度分量做反馈量闭环,s 为附属算子,前馈补偿为p r e v i e w ,经过P I D 控制器输出控制角度.系统反馈控制模型如图４所示.图４㊀系统反馈控制模型F i g ．４㊀S ys t e mf e e d b a c k c o n t r o lm o d e l 开环传递函数为pr ．M θ．E P S ．V e h ．１/s ２其中,pr 表示前馈补偿模型为p r e v i e w ;M θ表示比例控制模型;E P S 表示E P S 模型;V e h 表示当前车辆模型.车辆模型V e h 选取二轮模型,其传递函数为a y (s )δ(s )＝K V e h ．１＋T z １．s ＋T z s ．s２１＋２σfv ２f ．s ＋１v f ．s２．s ２(１１)K V e h ＝v ２i ．l [１＋(v v c h)２]T z １＝l H v ㊀㊀T z s ＝J zC a h ．lσf ＝m ．(Ca v ．l ２v＋C a h ．l ２H )＋J z ．(Ca v ＋C a H )J z ．m ．v２v ２f＝m ．v ２(C a H ．l ２H －Ca H ．l ２H )＋J z ．Ca v ．C a H )J z ．m ．v２v c h ＝l ２．Ca v ．C a H m ．(C a H ．l H －Ca H ．l v )㊀㊀C a V ＝C a V１＋C a V ．n v C Ln v ＝n k ＋n R式中,C a v 为车辆前轮偏向刚度;C a H 为后轮偏向刚度;C L 为转向系刚度;n k 为主销后倾角;n R 为轮胎拖距;J z 为整车转动惯量;l v 为质心到前轴的距离;l H 为质心到后轴距离;l 为轴距;m 为整备质量;i 为转向传动比.E P S 传递函数为θo u tθi n＝０．７４５s ＋７．５４６６１s ＋０．８６７８(１２)式中,θo u t 为E P S 执行输出的总角度;θi n 为摄像头请求的角度.结合实车调试经验,为加快车辆转向盘对路面或人为激励收敛速度,加入微分反馈校正;同时考虑E P S 执行器存在较大死区,尤其是在小角度请求时E P S 不响应或响应较慢的问题,需加入超前校正,同时请求角度加入死区补偿,加快跨越死区的速度.２．２㊀P I D 控制器设置通过计算输入偏差的比例㊁积分㊁微分,并求取各部分的加权和得出控制量控制系统来达到稳定状态.对于离散系统P I D 控制器,t 时刻的输出控制量u (t )可表示为u (t )＝k P e (t )＋k I ðkj ＝０e (j )T ＋k D [e (t )－e (t －１)]/T (１３)式中,e (t )为t 时刻的误差量;e (t －１)为(t －１)时刻的误差量;T 为采样周期;k P ㊁k I ㊁k D 分别为比例参数㊁积分参数㊁微分参数,通过调节这３个参数的设定来达到期望输出的目的.考虑到在车道保持控制中,针对不同速度和曲率下,对于同一误差量,可能会需要不同的控制输出以达到稳定控制效果,同时为提高舒适性,还需根据车辆和目标轨迹的相对位置来调节P I D 参数,因此,分别对远近点设置不同的P I D 控制器,根据曲率及车辆速度对P I D 的比例参数㊁积分参数㊁微分参数做不同设定.(１)比例参数k P 的设定.P I D 控制器的比例系数k P 由下式求出:k P ＝k P _c k P _v k P _y k P _f a c(１４)式中,k P 为最终的比例参数;k P _c 为根据曲率选择的比例系数;k P _v 为根据车辆速度选择的比例系数;k P _y 为根据车辆和目标轨迹的横向距离选择的比例系数;k P _f a c 为固定粗调比例系数.(２)积分参数k I 的设定.P I D 控制器的积分参数k I 由下式求出:k I ＝k I _c k I _v k I _yk I _f a c (１５)式中,k I 为最终的积分参数;k I _c 为根据曲率选择的积分系数;k I _v 为根据车辆速度选择的积分系数;k I _y 为根据车辆和目标轨迹的横向距离选择的积分系数;k I _f a c 为固定粗调积分系数.(３)微分参数k D 的设定.P I D 控制器的微分参数k D 由下式求出:k D ＝k D _c k D _v k D _y k D _f a c(１６)式中,k D 为最终的微分系数;k D _c 为根据曲率选择的微分系数;k D _v 为根据车辆速度选择的微分系数;k D _y 为根据车辆和目标轨迹的横向距离选择的微分系数;k D _f a c 为固定粗调微分系数.２．３㊀A u t o f i x 机制A u t o f i x 补偿可以消除车辆跑偏或零位扭矩不在设计阈值内对L K A 控制稳定的影响,其目的是取得与控制车辆运动状态相符的力,在一定程度上改善L K A 控制性能,其模型框图见图５.１５５ 基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计梁永彬㊀付㊀广㊀林智桂等图５㊀A u t o f i x 补偿控制模型F i g ．５㊀A u t o f i x c o m pe n s a t e d c o n t r o lm o d e l 为避免A u t of i x 补偿机制出现矫枉过正的现象,需要对触发条件做限制.行驶环境条件判断如下:|C ０|＜０．０２m |C ２|＜３ˑ１０－５m －１v ＞１０k m /h 驾驶员手力小于０．５N m 后延迟１süþýïïïï(１７)角度滤波采用均值滤波,记录计算次数全局均值;扭矩计算方式根据C ０与行驶路径方向是否相反进行判断,两者相反时触发计算判断,根据C ０是否小于阈值判断补偿值的正负.２．４㊀角度控制原理图６所示为L K A 采用角度控制的系统架构,该架构包含转向系统和摄像头的基本接口信号,其中,T r q 为E P S 电机扭矩.E P S 接收驾驶员施加在转向盘的扭矩值和L K A 角度请求值,经E P S 齿轮角控制器,转换成控制E P S 的转向力矩;同时考虑L K A 激活和退出瞬间转向盘从传统助力到L K A 模式平顺过渡.转向盘不会有较大的转动动作干扰驾驶员,会通过辅助信号限制角度请求值变化斜率.如果此时L K A 施加振动图６㊀角度控制的系统架构F i g ．６㊀S y s t e ma r c h i t e c t u r e o f a n gl e c o n t r o l 警报信号,则E P S 还需要接收振动信号的频率和幅值;E P S 对上述信号进行变换处理后得到施加到助力电机的总扭矩.在采用角度控制的L K A 控制系统中,假设驾驶员输入手力,标记为 ＋,有小角度偏移,但L K A 没有退出,在固定车速情况下,有以下功能会产生作用:(１)基础助力模块.以 ＋ 方向提供T r q .(２)回正力矩模块.当偏移角度是远离中心区域时,回正模块提供 － 方向的T r q ;反之,当偏移角度是靠近中心区域时,回正模块提供 ＋ 方向的T r q .(３)阻尼力矩模块.提供 － 方向T r q .(４)摄像头.在调试中,为满足L K A 对E P S的响应要求,一般会在小角度时提供较大的 － 方向的T r q 以满足响应需求.综上,在角度请求控制中,无论是角度请求还是斜率限制参数,最终输入E P S 电机的请求扭矩和总的电机扭矩都形成多闭环控制,在控制原理上精度会更高,稳定性更好.３㊀硬件在环仿真完成基于角度控制车道保持系统设计后,通过硬件在环(h a r d w a r e Ｇi n Ｇt h e Ｇl o o p,H I L )仿真平台,使用C a r s i m 车辆模型,采用MA T L A B /S i m Ｇu l i n k 环境下建立的相应车辆控制模块建立系统仿真控制模型,分析车道保持系统的鲁棒性㊁车道保持㊁主动转向等关键性能指标,验证基于角度控制的车道保持系统的有效性和可靠性.３．１㊀硬件搭建图７所示为硬件在环仿真平台搭建硬件及系统原理,仿真平台以真实的自动驾驶控制器作为待测件,外围匹配虚拟场景仿真㊁实时仿真系统及环境感知模拟系统,共同为待测控制器构造虚拟的运行环境,主要由虚拟场景仿真系统㊁实时仿真系统㊁上位机系统㊁感知模拟系统和待测控制器组成.利用V T D (v i r t u a l t e s t d r i v e)软件进行仿真场景创建,通过视频暗箱为摄像头提供视频采集环境,基于C a r s i m 完成被控车辆模拟,基于S i m Ｇu l i n k 工具开发力矩分段切换模型,并通过N I P X ＧI e ８８８０实时机完成实时仿真计算.仿真场景动画通过H D M I 传输至视频暗箱内的视景显示器进行播放.控制器(摄像头)通过支架固定在视景显示器前方,用于拍摄视景显示器上播放的场景动画,进而实现对车道线的感知.L K A 系统发出的转向角度请求指令由E P S 执行,进而控制被控车辆横向运动.２５５ 中国机械工程第３５卷第３期２０２４年３月图７㊀硬件在环仿真平台F i g ．７㊀H a r d w a r e Ｇi n Ｇt h e Ｇl o o p si m u l a t i o n p l a t f o r m ３．２㊀仿真对比根据G B /T３９３２３ ２０２０规定,设定仿真场景如下:车道宽为３．６m ,弯道半径R 按２５０m 和５００m 设定,被控车辆模型分别以７０k m /h ㊁９０k m /h 和１２０k m /h 的车速v 进行直道㊁弯道㊁直道弯道衔接居中性保持仿真测试,记录居中保持时中心偏移值(左负右正,居中偏差平均值要求在ʃ０．２m 范围内),验证车道保持系统的可行性[２９Ｇ３１].图８所示为车道保持直道工况仿真测试结果,居中偏差最大值为－０．１１m ,平均值均在ʃ０．１m 范围内.图９所示为车道保持弯道工况仿真测试结果,居中偏差最大值为０．１４m ,平均值均在ʃ０．２m范围内.图１０所示为车道保持直道弯道过渡工况仿真测试结果,均可稳定行驶在车道内,居中偏差最大值为－０．１８m ,平均值均在ʃ０．２m 范围内.综上,车道保持系统在各仿真工况下均可稳定行驶在车道内,偏离车道中心线距离较小,居中能力较强.图８㊀车道保持直道工况仿真测试F i g ．８㊀S i m u l a t i o n t e s t r e s u l t s o f s t r a i gh t p a t h w o r k i n g co n d i t i o ns 图９㊀车道保持弯道工况仿真测试F i g ．９㊀S i m u l a t i o n t e s t r e s u l t s o f b e n d i n g co n d i t i o ns 图１０㊀车道保持直道弯道过渡工况仿真测试F i g ．１０㊀S i m u l a t i o n r e s u l t s o f s t r a i gh t a n d c u r v e c o n d i t i o n s㊀㊀根据C N ＧC A P ２０２１直道,测试速度为７０k m /h 和９０k m /h ,将车辆拉边,使车辆靠着左/右侧车道线行驶,当车辆行驶稳定后,驾驶员松开３５５ 基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计梁永彬㊀付㊀广㊀林智桂等转向盘.图１１所示为车道保持直道拉偏居中仿真测试结果,拉偏后首次回到居中位置时间分别为３．１s 与３．５s (要求小于６s ),超调幅值在ʃ０．１m 以内,无超调现象;拉偏后首次回到居中位置的时间较短,为２．４s ,且无需收敛调整,车辆已处于居中位置.图１１㊀车道保持直道拉偏居中仿真测试F i g ．１１㊀S i m u l a t i o n t e s t o fL K As t r a i gh t p u l l i n g de v i a t i o n ㊀㊀仿真结果表明,在各场景测试中,基于角度控制的车道保持系统均能稳定行驶在车道中心,车道中心线偏离距离波动较小,拉偏测试可以有效验证系统具备完整的控制稳定性,能满足车道保持辅助系统功能测试的要求.４㊀实车场景测试４．１㊀测试设备本文中基于某款M P V 车型进行验证(两车除L K A 控制方式不同外,其余参数均一致),测试车上安装i ＧT E S T E R A V E２０００测试系统,该系统配备i ＧT E S T E R 主机㊁组合定位模块等,包括G P S ＧR T K (通过配置千寻账号获取定位信息,无需定位基站,测试范围更广)㊁车道线定位㊁I MU 等传感器用于获取车辆运动姿态真值.测试车设备连接原理如图１２所示,智能驾驶控制器与E P S &E S P 控制器通过车载网关交互信号,使用C A N 通信方式.图１２㊀i ＧT E S T E RA V E２０００测试系统F i g ．１２㊀i ＧT E S T E RA V E２０００T e s t S ys t e m ４．２㊀测试工况基于G B /T ３９３２３ ２０２０㊁C N ＧC A P ２０２１㊁E u r oN C A P ２０２２并结合实车调试及用户关注场景对车道保持系统的测试要求,从实际道路场景对比出发,选取弯道性能㊁居中性㊁拉偏后首次回中时间㊁超调幅值㊁收敛时间㊁纠偏能力㊁颠簸路段抗干扰能力㊁初始力矩等指标对比角度控制和扭矩控制在相同场景下L K A 的性能表现,测试工况和评价指标见表１.４．３㊀测试结果在相同车型和相同工况下对比扭矩控制和角度控制的L K A 系统性能,测试结果见表２及图１３㊁图１４.实车验证了基于角度控制的L K A 系统的可行性,同时使用角度控制的L K A 系统,其居中性偏离最大值为０．０８m ,且较为稳定,扭矩控制的系统居中性满足基本要求,但从偏移值走势看,整车处于轻微蛇形行驶状态.从表２来看,角度控制最小支持弯道半径是１２５m ,意味着可以通过更大弯曲率的弯道,过弯性能更强,性能更加稳定.采用角度控制的L K A 系统拉偏后首次回到居中位置时间为２．４s ,小于扭矩控制的３．２s ;超调幅值在ʃ０．２m 以内,无超调现象,无需收敛调整,车辆已处于居中位置,回中＋收敛时间均在３．６s 以内,小于采用扭矩控制系统的６．１s.两车在同样的测试环境中分别以０．２m /s ㊁０．３m /s ,０．４m /s ㊁０．５m /s 的速度压左右侧L K A 释放点各三次,正值为轮胎最外缘距离左侧车道线内侧值,负值为轮胎最外缘距离右侧车道线内侧值,图１５所示为两车纠偏性能对比结果.从结果看,扭矩控制在横向拉偏速度超过０．４m /s 时,其纠４５５ 中国机械工程第３５卷第３期２０２４年３月表１㊀设计变量样本空间L K A 测试工况与评价指标T a b ．１㊀L K At e s t c o n d i t i o n s a n d e v a l u a t i o n i n d e x e s序号测试工况测试方法评价指标１居中性测试平直道上,以７０k m /h 或９０k m /h 速度稳定行驶后,驾驶员松开转向盘偏离车道中心的距离保持在ʃ０．２m 范围内２拉偏测试直道,使车辆靠左/右侧车道线行驶,以７０k m /h 或９０k m /h稳定行驶后,驾驶员松开转向盘(１)首次回中时间t １:３~６s (２)超调幅值:＜０．５m(３)首次回中时间t １＋收敛时间t ２:＜９s ３弯道性能以４０k m /h 从直道驶入半径５０~３００m 的弯道最小通过弯道半径能居中过弯,车辆前轮外缘到对应侧车道边线外侧距离S ２＞０．２５m４纠偏测试以８０k m /h 行驶在道路中间,分别以０．２m /s ㊁０．３m /s ㊁０．４m/s ㊁０．５m /s 的横向速度将车辆往车道线侧行驶,到达L K A 释放点位置后,松开转向盘轮胎最外缘不应超过车道线外侧０．２m (即左侧S ２＜０．３５m ,右侧S ２＞－０．３５m )５初始力矩平直道上,以７０k m /h 或９０k m /h 行驶稳定后,驾驶员逐渐施加一个往左/右的手力矩,直到车辆横摆角速度明显变化车辆横摆角速度明显变化时的力矩大于１．７N m ６颠簸路段抗干扰测试平直道上,将车辆居中行驶,车辆以７０k m/h 行驶稳定后,路过桥梁连接处的铁轨车辆的转向盘角度及转向盘力矩保持稳定,不受干扰７转向盘零位干扰测试通过E P S 标定,改变转向盘零位扭矩(０~０．６N m )和零位角度(０ʎ~６ʎ),平直道上,以７０k m /h 速度居中行驶,稳定行驶后观察车辆居中性能车辆中心线偏离车道中心的距离需保持在ʃ０．２m 范围内表２㊀L K A 角度控制和扭矩控制性能对比T a b ．２㊀C o m p a r i s o no fL K Aa n g l e c o n t ro l a n d t o r qu e c o n t r o l p e r f o r m a n c e 序号评价指标居中性(最大值)拉偏回正(最大值)角度控制扭矩控制角度控制扭矩控制７０k m /h ９０k m /h ７０k m /h ９０k m /h ７０k m /h ９０k m /h ７０k m /h ９０k m /h １居中性(m )０．０６０．０８－０．１３－０．１６２首次回中时间(s )０．０７１．６１１．３３１．９１．３３超调幅值(m )－０．１８－０．０９－０．２７－０．４５４t １＋t ２(s )１．６１１．３３５．１４．８５弯道性能(最小支持半径)(m )ȡ１２５ȡ２５０ȡ１２５ȡ２５０图１３㊀车道保持居中性测试结果对比F i g ．１３㊀C o m p a r i s o no f l a n e k e e p i n g c e n t e r i n gt e s t r e s u l t s 偏值大于０．３５m ,无法通过纠偏测试;而角度控制的系统在所有测试中纠偏值均小于０．３５m ,证明角度控制的L K A 系统纠偏响应更快,保持稳定行驶能力更强.图１６所示为两车初始力矩对比,当车辆横向角度有明显变化,即车辆行驶不在处于居中位置时,采用角度控制的系统所需转向盘力矩为２．０３图１４㊀直道拉偏居中实车测试F i g．１４㊀P u l l Ｇo f f t e s t o f r e a l v e h i c l e s t e s t N m ,扭矩控制的系统转向盘力矩为１．５８N m ,可见角度控制的系统可抵抗外部激励干扰所允许的力矩更大,保持居中能力更强.从曲线上看,扭矩控制的系统接管过程会更加柔和,但持续时间较长,会给驾驶员对抗现象,而角度控制车辆可瞬间达到接管阈值,方便驾驶员接管车辆.图１７所示为两车颠簸路段抗干扰测试对比,采用角度控制的系统连续经过铁轨交界处时,转５５５ 基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计梁永彬㊀付㊀广㊀林智桂等。
基于深度学习的车道线检测与车道保持系统设计
基于深度学习的车道线检测与车道保持系统设计车道线检测与车道保持是自动驾驶技术中的重要组成部分，它们能够帮助车辆在道路上实现稳定行驶和准确导航。
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大进展，被广泛应用于车道线检测和车道保持系统的设计中。
本文将针对这一任务名称进行详细讲解以及实现方案的探讨。
一、车道线检测车道线检测是自动驾驶系统中的一个关键环节，它能够通过识别道路上的车道线，帮助车辆实现准确的定位和导航。
基于深度学习的车道线检测方法使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取图像特征。
以下是一个基于深度学习的车道线检测系统的设计步骤：1. 数据采集和标注：收集包含道路场景的图像和相应的车道线标注数据集，通过手动标注车道线位置来训练深度学习模型。
2. 数据预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像的尺寸缩放、图像增强和去噪等操作，以提高模型的鲁棒性和抗干扰能力。
3. 深度学习模型设计：使用卷积神经网络（CNN）来训练车道线检测模型。
模型的主要任务是从输入图像中提取特征，并判断每个像素点是否为车道线。
4. 模型训练和优化：使用训练数据集对深度学习模型进行训练，并通过反向传播算法进行优化。
训练的目标是尽可能准确地识别出车道线，提高模型的识别准确率和鲁棒性。
5. 车道线检测：将训练好的模型应用于实时图像中，通过预测像素的类别判断车道线的位置，并将检测结果输出给车辆的控制系统。
二、车道保持系统设计车道保持系统是自动驾驶技术中的一个重要组成部分，它能够通过控制车辆的方向盘和油门来保持车辆在道路上的行驶。
以下是一个基于深度学习的车道保持系统的设计步骤：1. 车道线检测：通过前文所述的基于深度学习的车道线检测方法，获取道路上车道线的位置信息。
2. 数据预处理和特征提取：对车道线的位置信息进行预处理和特征提取，如滤波和空间变换等操作，以便后续的控制决策。
3. 控制决策：根据车道线的位置信息和当前车辆的状态，采用控制算法来决定车辆的行驶方向和速度。
基于神经网络技术的智能驾驶系统
基于神经网络技术的智能驾驶系统一、背景随着时代的发展和科技的不断进步，自动驾驶技术已经成为汽车行业的一个热点话题，并且越来越受到消费者的关注。
而其中最重要的技术之一就是神经网络技术。
智能驾驶系统（Intelligent Driving System）正是基于神经网络技术的一种高科技自动驾驶系统。
二、神经网络技术神经网络技术是一种仿生学模拟技术。
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是基于对自然神经网络的了解而发展起来的一种模拟神经系统的计算模型。
ANN能够通过训练，从大量的数据中学习到数据的规律和特征，从而达到识别、分类、预测等目的。
神经网络技术通过模拟人的大脑中的神经元之间的相互作用，利用相互连接的神经元来处理信息，实现了类似人类智能的决策和操作。
而在自动驾驶领域，神经网络技术被广泛运用，是实现智能驾驶系统的核心技术。
三、智能驾驶系统智能驾驶系统是指采用先进传感器、智能控制单元和自动控制算法等技术，在驾驶员的指导下，对车辆进行全方位监测和自主控制的系统。
智能驾驶系统的核心就是通过先进的传感器获取车辆周边的信息，然后借助智能控制单元和自动控制算法来实现自主控制。
智能驾驶系统通过神经网络技术的应用，可以使车辆能够不依赖驾驶员而进行驾驶，接近真正的自动驾驶程度。
同时，智能驾驶系统可以大大提高行驶安全性，减少交通事故的发生，加快交通流动，并减少对空气和环境的污染。
四、基于神经网络技术的智能驾驶系统智能驾驶系统的核心是自动控制算法，而基于神经网络技术的智能驾驶系统中，自动控制算法则是通过对大量实车实验数据的深度学习获得的。
简单来说，就是通过神经网络对各种数据进行处理和分析，从而学习出最佳的控制策略，实现车辆的自主控制。
基于神经网络技术的智能驾驶系统能够通过先进的传感器对周边环境进行感知，在行驶过程中结合地图和车辆动态信息进行路线规划、车道保持、障碍物避让等操作。
在速度、方向、加速度等多个方面都实现了自主控制。
智能汽车车道保持控制算法研究
智能汽车车道保持控制算法研究随着智能化技术的不断推进，越来越多的智能车辆进入了我们的生活。
智能车辆的出现，不仅可以满足人们日常出行的需求，还可以提高道路安全和交通效率。
在众多的智能技术中，车道保持控制算法是智能汽车中最为重要的一环。
本文将从智能汽车车道保持控制算法的原理、应用以及未来发展等方面进行探讨。
一、智能汽车车道保持控制算法的原理智能汽车车道保持控制算法的核心技术是视觉算法和控制算法。
视觉算法是指通过车载摄像头等设备对车道线进行识别、测量，从而进行车道保持控制。
而控制算法则是指利用车辆上的电子控制单元（ECU）及感应器等装置，对发动机、刹车、转向进行自动调节，以达到车道保持的目的。
具体来说，车道保持控制算法的原理可分为两部分：一是车道线检测与跟踪，二是车道保持控制。
车道线检测与跟踪的过程中，车载摄像头探测前方道路上的车道线，进行图像处理与分析，提取车道线的位置与方向信息，从而生成车道线模型。
车道保持控制的过程中，控制算法会将车道线模型与自身实际行驶的位置进行比较，进而发出调节指令，自动调整发动机、刹车和转向等操作。
这样，智能车辆就能够自动驾驶，保持在合适的车道上行驶。
二、智能汽车车道保持控制算法的应用智能汽车车道保持控制算法的应用范围十分广泛。
从城市公路到高速公路，从人口密集区到郊区，智能汽车车道保持控制算法都能够应用。
具体来说，智能汽车车道保持控制算法在以下方面有着广泛的应用前景：1、城市交通拥堵情况下的行驶。
在拥堵的城市道路上，驾驶员会因为红绿灯、路口、行人等因素而不得不频繁地调节车辆的速度与方向，给驾驶员带来很大的压力。
而智能汽车则能够通过车道保持控制算法进行自动驾驶，从而让驾驶员得以休息或进行其他工作。
2、高速公路行驶。
高速公路上的车辆逐渐增多，车流量大、车速快、交通密度高，事故容易发生。
而智能汽车上的车道保持控制算法，能够有效地帮助驾驶员控制车辆，降低事故的发生几率。
3、长途驾驶。
通俗理解gen-lanenet
通俗理解gen-lanenet
Gen-LaneNet是一个用于车道线检测的深度学习模型。
它是基
于卷积神经网络（CNN）的一种架构，旨在识别和预测道路上的车道线。
通俗来讲，Gen-LaneNet可以帮助自动驾驶汽车或辅助驾驶系
统识别道路上的车道线，从而更好地理解车辆所处的位置和道路的
结构。
这个模型的工作原理是通过对道路图像进行分析和处理，从中
提取出车道线的位置和特征。
Gen-LaneNet使用了深度学习技术，
通过大量的道路图像数据进行训练，从而使其能够准确地识别各种
道路条件下的车道线，包括直线、弯曲、交叉口等情况。
这样一来，汽车就能够根据这些识别出的车道线来做出相应的驾驶决策，比如
保持车辆在车道内行驶或者进行车道变换等操作。
总的来说，Gen-LaneNet的通俗理解就是一个能够帮助汽车识
别道路上车道线的深度学习模型，它可以提高自动驾驶汽车或辅助
驾驶系统的感知能力，从而更安全地行驶在道路上。
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图 =! 侧向加速度
加速度的响应曲 线 ! 图’为在方向盘转角和速度 变化下汽车侧向加速度稳态值的变化曲线 " 从图 中可见 ! 汽车侧向 加 速 度 和 侧 向 加 速 度 的 稳 态 增 益都随着车速和方向盘转角的变化而产生不同的 响应变化 " 因此 ! 要想实现精确的汽车车道保持 控制 ! 就必须充分 考 虑 实 际 的 汽 车 侧 向 运 动 动 力 学的强非线性问 题 ! 建立相应的自适应非线性控
中国机械工程第 ! & 卷第 ’ 期 $ # # % 年 $ 月上半月汽ຫໍສະໝຸດ 车道保持系统的 , - 神经网络控制
高振海 ! 姜立勇
吉林大学 ! 长春 ! ! ’ # # $ %
针对汽车侧向动力学的强非线性且参数时变特性 ! 利用神经网络对任意非线性函数 !! 摘要 ! 的逼近能力 ! 并结合驾驶员操纵行为特性 ! 建立了基于 , - 神经网络的汽车车道保持系统的自 适应 该控制算法可有效地控制汽车按照预 T O 控制算法 " 不同车速和路况的仿真结果表明 ! 期轨迹行驶 ! 且对车速和道路曲率的变化具有较强的适应性和鲁棒性 " 关键词 ! 汽车 " 车道保持 " 自适应 , - 神经网络 " 中图分类号 ! % G ) & !!!! 文章编号 ! ! # # )#! ’ $! $ $ # # % # ’## $ ( $## & I + 5 % , ( +D ’ * +) + + % * / $ + &A 0 * $ . 0 (: % $ 5C -O + 6 . ’ (O + $ : 0 . T # @B 9 b 2 ?E A 0 : A 2 > [ > 2 : > ? : ! DB J D & [ > @ > :G : > H 0 3 I > / 4 A 2 : L A < :& ! ’ # # $ % J D ! 7 8 / $ . ’ , $ F L L ? 3 R > : ? / A 0: ? : @ > : 0 2 3 2 : RQ 2 3 2 N 0 / 0 3 / > N 0 +H 2 3 > : A 2 3 2 L / 0 3 > I / > L I? K H 0 A > L @ 0 @ 2 / 0 3 V D/ J DL & 2 @R : 2 N > L I 2: ? H 0 @ H 0 A > L @ 0 @ 2 : 0W 0 0 > : I / 0 N’ I 2 R 2 / > H 0T OL ? : / 3 ? @ 2 @ ? 3 > / A N1 > / A, -: 0 < 3 2 @ : 0 / V J Q DI J Q D & 1 ? 3 W1 2 IQ 3 ? ? I 0 R U 2 I 0 R? :/ A 02 U > @ > / A 2 /, -: 0 < 3 2 @: 0 / 1 ? 3 WL 2 :2 3 ? 2 L A2 : ? : @ > : 0 2 3 K < : L / > ? : Q J/ Q Q J: 2 : RR 3 > H 0 3A 2 : R @ > : U 0 A 2 H > ? 3 S7 A 0I > N < @ 2 / > ? :3 0 I < @ / I< : R 0 3R > K K 0 3 0 : /H 0 @ ? L > / > 0 I2 : R3 ? 2 RI > / < 2 / > ? : I D & : R I A ? 1/ A > I2 @ ? 3 > / A NL 2 :0 K K 0 L / > H 0 @ ? : / 3 ? @ H 0 A > L @ 0/ ?3 < :2 L L ? 3 R > : ?/ A 0Q 3 0 +D > H 0 :/ 3 2 0 L / ? 3 D JL D/ ^ J 2 A 2 H 0D ? ? R3 ? U < I / : 0 I I2 : R2 R 2 / 2 U > @ > / ? 3 / A 0L A 2 : 0? KH 0 @ ? L > / : R3 ? 2 RL < 3 H 2 / < 3 0 S Q JK D J2 ! " " ) + 0 . ; / H 0 A > L @ 0 @ 2 : 0W 0 0 > : , -: 0 < 3 2 @: 0 / 1 ? 3 W" 2 R 2 / > H 0 Q D Q 9:
$S ’S !! 汽车运动学和动力学特性的相互隔离 在控制过程中 ! 本文参照文献 # $ 提出的驾驶 * 员操纵行为的稳 态 预 瞄 动 态 校 正 假 说 ! 将车道保 持控制算法划分为理想侧向加速度决策和实际方 向盘转角输出 " 按照稳态预瞄 动 态 校 正 假 说 ! 控制算法将首 先利用刚体运动学特性和简单的汽车动力学稳态 响应特性进行理 想 预 期 轨 迹 的 预 瞄 决 策 ! 然后根 据汽车动力学动态响应特性来对得到的理想控制 ($ ( ’(
!! 汽车车道保持系统
汽车车道保持 系 统 主 要 是 利 用 车 载 4 4 O摄 像机或车载磁性 传 感 器 等 获 得 前 方 车 道 路 况 & 并 以此控制汽车的 行 驶 方 向 & 使汽车自动地行驶在 当前车道上 & 从而提高驾驶安全性 & 且可减轻驾驶 员的操纵负 担 & 提 高 行 驶 的 舒 适 性(车 道 保 持 系 统的基本结构见图 !( 该系统 具 有 车 道 偏 离 警 示 功能和车道保持功能 (
为了解决汽车侧向动力学的强非线性问题且 实现有效控 制 ! 本文采用了基于 , -神经网络自
#$ 整定的自 适 应 T O 控制方法 ! "该方法属于非
参数自适应控制 方 法 ! 无需对汽车侧向动力学系 统进行相应参数 的 辨 识 工 作 ! 而且控制功能的实 现无需事先 进 行 网 络 训 练 ! 而是采用 , -学习算 法进行在线实时训练 " =S >! 基 于 , - 神经网络的汽车车道保持控制 算法 在汽车预期行 驶 轨 迹 已 知 前 提 下 ! 本文将车 道保持控制算法分为理想侧向加速度的决策和实 际方向盘转角控制两个环节 " 这里假设汽车预期 行驶轨迹为当前 车 道 的 中 心 线 ! 且该中心线的形 状和位置已知 " 基于 , -神经网络的汽车车道保 持自适应 T O 控制流程见图 )"
)#&$ 此进行了一 些 研 究 # ! 但都面临着两个基本问
制! 提高控制系统的自适应性和鲁棒性 "
题% 一个是汽车行驶轨迹的获取 ! 主要研究道路信 息的检测和处理 & 一个是如何控制汽车按照行驶 轨迹行驶 ! 主 要 研 究 汽 车 的 侧 向 控 制 问 题"从 目 前的车道保持系 统 研 究 现 状 来 看 ! 尤其是国内的 研究 ! 侧向控制算 法 多 是 针 对 汽 车 线 性 动 力 学 模 型进行控制器设计 " 由于汽车轮胎及转向系统都 具有高度非线性 且 参 数 时 变 特 征 ! 尤其是汽车高 速行驶工况下轮胎力学特性呈现出严重的非稳态 非线性特性 ! 这使 得 建 立 的 汽 车 侧 向 运 动 控 制 器 往往仅适用于较 低 车 速 ! 无法满足汽车高速行驶 需求 " 目前研究难点在于如何针对汽车侧向运动 动力学强非线性 问 题 ! 进行相应的非线性控制算 法的设计和研究 "
图 <! 汽车车道保持控制系统的结构框图
万方数据 +$ ( $+
汽车车道保持系统的 , ) ) 高振海 ! 姜立勇 - 神经网络控制 )
自$ 研究人员相继提出 # 世纪 " # 年 代 以 来! 了一些车道保持控制算法来实现汽车车道保持功 能 " 按照行驶轨 迹 信 息 获 取 方 式 的 不 同 ! 可将这 些方 法 分 为 B ? ? W+R ? 1 :和 B ? ? W+2 A 0 2 R两 # ! $ 目前国内外一些学者对 种 $ ’ " 针对 这 种 方 法 !
#! 引言
汽车车道保持功能包括汽车偏离车道警示功 能和自动 保 持 汽 车 在 当 前 车 道 行 驶 功 能 两 个 方 面 ( 由于汽车动力学的高度非线性特征和行驶工 况的复杂多变 & 使得汽车车道保持控制 $ 即侧向控 制% 研究变得异常复杂 & 尤其是在汽车不同行驶速 度工况下 & 轮胎的 力 学 特 性 会 从 低 速 区 的 线 性 特 性变化到高速区 严 重 的 非 稳 态 非 线 性 特 性 & 同时 汽车的侧向运动动力学特性 $ 如侧向加速度增益 % 也随汽车纵向行驶速度的变化而变化 ( 要实现汽 车车道保持的精 确 控 制 & 势必涉及汽车强非线性 特征和非线性控制理论及其相应技术 ( 目前无论 是经典控制理论还是现代控制理论多利用数学解 析的方法 & 都必须知道被控系统的数学模型 & 在面 对非线性系统控 制 问 题 时 & 多采用对被控系统进 行等效线性化的 方 法 & 建立一阶或二阶等效线性 模型 & 并进行 模 型 的 参 数 辨 识 ( 但 这 种 基 于 经 典 自适应控 制 思 想 的 方 法 由 于 参 数 辨 识 过 程 的 引 入& 极大地增加计算负担 & 且随着系统非线性的加 剧& 精度较差 & 存在着闭环可辨识性问题 ( 由于神 经网络在理论上可趋近任何非线性函数且具有良 好的学习能力和 自 适 应 能 力 & 目前在非线性控制