陳誠(chéng)

摘 要： 傳統(tǒng)基于PID的車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型，基于精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)智能車輛路徑控制，在高速情況下具有較低的魯棒性，智能控制性能差。因此，基于智能車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型結(jié)構(gòu)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛行駛方向進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能車輛路徑導(dǎo)航的控制。將多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)對(duì)T?S模糊系統(tǒng)進(jìn)行模擬，通過多次訓(xùn)練對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值實(shí)施調(diào)控，完成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型的設(shè)計(jì)。對(duì)識(shí)別模型實(shí)施訓(xùn)練，降低外界的干擾，提高識(shí)別模型的控制精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能車輛路徑導(dǎo)航的控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛路徑導(dǎo)航識(shí)別模型控制精度高且魯棒性較強(qiáng)，智能控制效果佳。

關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 智能車輛； 路徑導(dǎo)航； 模糊控制； 識(shí)別模型； 控制精度； 魯棒性

中圖分類號(hào)： TN96?34； TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）11?0124?05

Neural network based navigation path recognition model of intelligent vehicle

CHEN Cheng

（Shanghai Jian Qiao University， Shanghai 201306， China）

Abstract： The traditional vehicle navigation path recognition model based on PID， used to realize the intelligent vehicle path control based on precise mathematical model， has low robustness and poor intelligent control performance while driving at a high speed. On the basis of kinematics model of intelligent vehicle， the structure of intelligent vehicle navigation path recognition model based on neural network was designed. The neural network is used to control the driving direction of the vehicle to realize the control of the intelligent vehicle path navigation. The multilayer feed?forward neural network is taken as the basic structure to simulate the T?S fuzzy system. The weight of the neural network is regulated after several trainings to design the neural network based navigation path recognition model of intelligent vehicle. The recognition model is trained to reduce the external interference， improve the control accuracy of the recognition model， and realize the control of the intelligent vehicle path navigation. The experimental results show that the designed intelligent vehicle path navigation recognition model based on neural network has high control accuracy， strong robustness， and perfect intelligent control effect.

Keywords： neural network； intelligent vehicle； path navigation； fuzzy control； recognition model； control accuracy； robustness

0 引 言

當(dāng)前的智能車輛是智能交通體系發(fā)展的關(guān)鍵內(nèi)容，其在車輛行駛以及軍事等領(lǐng)域具有較高的應(yīng)用價(jià)值。智能車輛能夠使得交通事故發(fā)生概率降低，交通運(yùn)輸效率增加，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益的提升。智能車輛的導(dǎo)航路徑識(shí)別是智能車輛控制的關(guān)鍵，可確保車輛自主駕駛的穩(wěn)定性以及流暢性，具有較高的應(yīng)用價(jià)值[1]。傳統(tǒng)基于PID的車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型，基于精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)智能車輛路徑控制，在高速情況下具有較低的魯棒性，智能控制性能差。

智能車輛具有較高的動(dòng)態(tài)性以及時(shí)延性，受到各種不確定因素的干擾，不能得到精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制技術(shù)很好地解決了PID方法存在的問題，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無需精準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型，基于模糊邏輯則可完成駕駛員的經(jīng)驗(yàn)控制，并且可通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)產(chǎn)生映射規(guī)則，實(shí)現(xiàn)車輛的智能控制[2]。本文設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型，確保智能車輛可高速、精準(zhǔn)地跟蹤周期期望路徑。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型

1.1 智能車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

本文通過對(duì)智能車輛運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行跟蹤，從而為智能車輛導(dǎo)航路徑模型的設(shè)計(jì)提供分析基礎(chǔ)，圖1為智能車輛路徑跟蹤示意圖。

將智能車輛的位置坐標(biāo)表示為[R（x，y，θ）T，][（x，y）]為該智能車輛在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，[θ]表示智能車輛與[x]軸方向的夾角，[P]點(diǎn)表示智能車輛的位置[R]到車輛運(yùn)動(dòng)路線的切點(diǎn)，且[R]點(diǎn)到[P]點(diǎn)的距離用[d]表示，[θr]為車輛運(yùn)動(dòng)路線在[P]點(diǎn)處的切向角，[θc]表示方向角的誤差角度。因此將智能車輛運(yùn)動(dòng)方程表示為：

[x=vcosθy=vsinθθ=ω] （1）

式中：[v]代表智能車輛的瞬時(shí)線速度；[ω]表示智能車輛的角速度。

對(duì)式（1）進(jìn)行約束，其約束方程為：

[xsinθ-ycosθ=0] （2）

將智能車輛的位置[R]當(dāng)作車輛運(yùn)動(dòng)路徑的參考資料，當(dāng)前智能車輛的位置坐標(biāo)為[Rc=（xc，yc，θc）T]，此時(shí)的方向角與參考點(diǎn)方向角間的差值為：

[θe=θr-θc] （3）

則此時(shí)車輛位置與參考點(diǎn)間的距離為：

[d=（xr-xc）2+（yr-yc）2] （4）

當(dāng)參考點(diǎn)設(shè)置在智能車輛的右側(cè)時(shí)，兩處距離為正數(shù)[D=d]；若參考點(diǎn)在車輛的左側(cè)，距離用負(fù)數(shù)表示[D=-d]。

1.2 智能車輛路徑導(dǎo)航控制模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本文基于上述分析的智能車輛動(dòng)力學(xué)模型，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)智能車輛的路徑導(dǎo)航控制模型結(jié)構(gòu)，如圖2所示。智能車輛的路徑偏差信息經(jīng)過圖像處理后得到其橫向和方位偏差[3]，再將其經(jīng)過偏差融合得到綜合偏差；采用模糊邏輯控制智能車輛的橫向偏差，將得到的綜合偏差結(jié)果作為控制器的輸入數(shù)據(jù)，前輪轉(zhuǎn)角為輸出結(jié)果。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛行駛方向進(jìn)行控制[4]，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能車輛路徑導(dǎo)航的控制。

1.2.1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型設(shè)計(jì)

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型設(shè)計(jì)原理：將多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)對(duì)T?S模糊系統(tǒng)進(jìn)行模擬，進(jìn)行多次訓(xùn)練對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行調(diào)試可對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行起到優(yōu)化的作用。模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的推理和聯(lián)想能力[5]。通過模糊C?均值聚類法從車輛數(shù)據(jù)中心獲取模糊聚類中心，將模糊聚類中心作為規(guī)則的前件中心，將給定數(shù)據(jù)分為[n]種不同的類別，[n]種類別的聚類中心用[cj=（c1j，c2j，c3j）， j=1，2，…，n]表示；產(chǎn)生的[n]條模糊規(guī)則格式如下：

[If x1 is Al1（x1） and x2 is Al2（x2） then y is yl， l=1，2，…，n] （5）

本文采用高斯函數(shù)為T?S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則前函數(shù)，使函數(shù)曲線的平滑性較好，表達(dá)式如下：

[μij（xi）=exp-xi-cijbij2，i=1，2；j=1，2，…，n] （6）

式中：[cij]和[bij]分別表示高斯函數(shù)的中心和寬度，該中心即為經(jīng)過模糊C?聚類后的聚類中心。本文將輸入變量的分割數(shù)設(shè)為7，即綜合偏差被映射到7個(gè)模糊子集，最終得到的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示，不同層次間完成不同的任務(wù)，將任務(wù)的結(jié)果傳遞到下一層次。

第一層是數(shù)據(jù)輸入層，主要接收偏差和偏差變化率，其節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)直接相連，可將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理[6]，處理結(jié)果被傳遞到下一層繼續(xù)處理。第二層是隸屬函數(shù)生成層，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊操作，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模糊量，即為模糊子集的隸屬度，隸屬函數(shù)就是經(jīng)過聚類后的高斯函數(shù)。

[μij（xi）=exp-xi-cijbij2] （7）

式中：[μij]表示變量[i]的第[j]個(gè)隸屬函數(shù)；[x]表示控制器的數(shù)據(jù)輸入值；[c]表示函數(shù)中心；[b]為函數(shù)的寬度；[i]的取值為1或2，用來表示輸入變量的維度；[j]表示神經(jīng)元的數(shù)量。

第三、四層均為模糊推理層，共同完成隸屬函數(shù)的優(yōu)化和模糊規(guī)則的構(gòu)建[7]。第三層中的神經(jīng)元為模糊規(guī)則前件，輸出結(jié)果為規(guī)則的權(quán)重：

[ωl=μAl1（x1）μAl2（x2）] （8）

式中：[Al1]和[Al2]為第一條規(guī)則中的模糊集合；[μAl1（x1）]為第一條規(guī)則中輸入量[x1]屬于[μ]集合[Al1]的隸屬函數(shù)。歸一化處理在第四層，每個(gè)神經(jīng)元輸出的結(jié)果表示對(duì)應(yīng)規(guī)則經(jīng)歸一化操作后的比例。

[φl=ωlm=1nωm， l=1，2，…，n] （9）

第五層表示該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層，對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行控制。輸出結(jié)果即第四層對(duì)應(yīng)規(guī)則歸一化操作后比例與神經(jīng)元權(quán)重的乘積，神經(jīng)元權(quán)重表達(dá)式為：

[βl=kl?A=pl0+pl1x1+pl2x2] （10）

式中：[kl=pl0 pl1 pl2T]為模糊規(guī)則中的參數(shù)；[A=1 x1 x2T]；[βl]為模糊規(guī)則的后件部分。

假設(shè)共使用[n]條控制規(guī)則，第五層的輸出結(jié)果也就是最終的智能車輛導(dǎo)航路徑控制結(jié)果，為：

[y=l=1nβlφl] （11）

通過模糊C?均值分類和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車輛控制器形成49條模糊規(guī)則，設(shè)第[l]條規(guī)則為[Rl]，該規(guī)則的表達(dá)式為：

[Rl： if x1 is Al1 and x2 is Al2，then ul=pl0+pl1x1+pl2x2， l=1，2，…，49] （12）

式中[ul]表示第[l]條規(guī)則的輸出結(jié)果。

1.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型訓(xùn)練

從模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以看出，智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型前三層輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)建出一個(gè)前向的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，第四層主要進(jìn)行神經(jīng)元的推理[8]。駕駛員駕駛智能車輛來收集道路交通數(shù)據(jù)，駕駛?cè)藛T行駛車輛過程中每60 ms收集一次[le]，[U]和[v0]的值，將記錄結(jié)果匯總成一個(gè)數(shù)據(jù)文件。該數(shù)據(jù)收集時(shí)間共20 min，駕駛員駕駛智能車輛的導(dǎo)航路徑包括直線?曲線?直線或S曲線?直線?S曲線等4條路徑。將收集到異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除[9]，得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型的樣本，經(jīng)駕駛員多次駕駛，得到路徑S曲線?直線?S曲線的600組數(shù)據(jù)，控制器初始學(xué)習(xí)率為0.3，動(dòng)量系數(shù)為0.9，誤差概率為0.1%，經(jīng)過多次訓(xùn)練得到其隱層的權(quán)值[W1]和閾值[B1，]輸出層權(quán)值[W2]和閾值[B2。]采用T?S模式設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型的學(xué)習(xí)效率為5%，將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行離線訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)束后訓(xùn)練樣本具有記憶功能，離線訓(xùn)練能對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行模糊參數(shù)的調(diào)整[10]，使模糊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效地模擬輸入與輸出的關(guān)系，降低外界的干擾，提高智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型的控制精度。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)采用本文設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型，對(duì)某類型智能車輛實(shí)施控制。該識(shí)別模型以1 m/s的速度分別對(duì)智能車輛進(jìn)行直線路徑和圓形路徑導(dǎo)航，實(shí)施Matlab仿真，原始樣本數(shù)據(jù)通過駕駛智能車輛獲取。假設(shè)實(shí)驗(yàn)跟蹤的數(shù)據(jù)在20個(gè)樣本內(nèi)均能采集到精確的數(shù)據(jù)，直線上運(yùn)動(dòng)角速度為0 （°）/s，圓形上運(yùn)動(dòng)角速度為12.264 （°）/s。對(duì)20個(gè)樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，訓(xùn)練1 000次。表1和表2分別為本文識(shí)別模型對(duì)實(shí)驗(yàn)智能車輛直線和圓形的路徑導(dǎo)航跟蹤數(shù)據(jù)。

表1和表2中，[θ]表示方向角誤差，[D]表示距離誤差，[ω]表示角速度誤差。從表1和表2對(duì)直線和圓形路徑導(dǎo)航跟蹤結(jié)果可以看出，經(jīng)過本文模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，車輛角速度變得更平穩(wěn)，收斂度更高且魯棒性強(qiáng)。

圖4為采用本文識(shí)別模型控制后智能車輛路徑導(dǎo)航中的運(yùn)動(dòng)軌跡誤差，從圖4中可以看出，運(yùn)動(dòng)軌跡的誤差在0.5 m之內(nèi)，表明本文模型的精度較高，能夠?qū)崿F(xiàn)智能車輛路徑導(dǎo)航的準(zhǔn)確識(shí)別。從圖中還能看出波動(dòng)較高的峰值都處在道路曲率較高且相對(duì)波動(dòng)率較高的位置，同實(shí)際的駕駛經(jīng)驗(yàn)一致。

為了對(duì)本文識(shí)別模型的工作效果進(jìn)行測(cè)試，設(shè)計(jì)基于本文識(shí)別模型的智能車輛路徑導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)，智能車輛的行駛路徑有直線、曲線和S型三種。曲線路徑要求偏向角在15°以內(nèi)，圖5為基于本文識(shí)別模型控制下的智能車輛在曲線上的導(dǎo)航曲線，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為普通的柏油馬路，采用IPC?6809工控機(jī)，內(nèi)存為256 MB，CCD使用德國(guó)生產(chǎn)的BASLERA602fc，智能車輛的啟動(dòng)速度為10 km/h，最大限速為20 km/h。從圖5中可以看出，車輛運(yùn)動(dòng)路線為曲線時(shí)其側(cè)向偏差和方向偏差為負(fù)相關(guān)，其偏差范圍在10 cm之內(nèi)，符合智能車輛導(dǎo)航控制器的要求，說明本文識(shí)別模型工作效果優(yōu)，可對(duì)智能車輛進(jìn)行高質(zhì)量導(dǎo)航控制。

3 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛導(dǎo)航路徑識(shí)別模型，通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能車輛路徑的經(jīng)驗(yàn)控制，對(duì)識(shí)別模型實(shí)施訓(xùn)練提高了模型的控制精度，實(shí)現(xiàn)智能車輛路徑的高精度控制。

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