郭泉成 彭雙凌 王翔真

摘要：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為理論上能夠擬合任何非線性映射的算法被廣泛用在駕駛員模型的構(gòu)建之中，契合了駕駛員作為一個復(fù)雜、離散性和時變性系統(tǒng)的特點。本文研究的車間自動導(dǎo)航車輛（AGV）作為無人駕駛車輛的一種，具有應(yīng)用場景相對單一和道路結(jié)構(gòu)化的特點，對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合過程需要的訓(xùn)練樣本量的要求不大?；诖藰?gòu)建駕駛員在環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本采集試驗平臺，使用雙層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車間AGV駕駛員模型擬合，并通過MATLAB/Simulink耦合Prescan軟件進(jìn)行算法仿真試驗驗證分析，試驗結(jié)果驗證了算法的有效性和一定的速度適應(yīng)性，為車間AGV控制提供了一條可行的研究路徑。

關(guān)鍵詞：車間AGV;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);Prescan

中圖分類號：TP391.9 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）25-0173-03

Abstract： As an algorithm that can fit any nonlinear mapping， in theory， an artificial neural network is widely used in the construction of the driver model， which fits the characteristics of a driver as a complex， discrete and time-varying system. As a kind of driverless vehicle， the workshop automatic navigation vehicle （AGV） studied in this paper has the characteristics of a single application scenario and structured road， and has little requirement for the training sample size of the artificial neural network fitting process. Based on this， a driver in the loop neural network training sample collection test platform is constructed， and the double-layer feed-forward neural network is used to fit the driver model of workshop AGV， and the algorithm simulation test is carried out by Matlab / Simulink coupled with Prescan software. The test results verify the validity and speed adaptability of the algorithm， which provides a feasible research path for workshop AGV control.

Key words： Workshop AGV; artificial neural network; Prescan

隨著人工智能技術(shù)和現(xiàn)代計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步，無人駕駛技術(shù)得到了迅速發(fā)展[1]。人工駕駛的車輛，駕駛員是人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[2]。而尋找一種替代人工駕駛員的模型，成了無人駕駛發(fā)展的一條重要的技術(shù)路線。自上世紀(jì)中期以來，各國研究者提出了許多基于汽車方向控制的駕駛員模型，最初建立的駕駛員模型是用傳遞函數(shù)的形式表示[3]，比如這類模由Kondo提出的線性預(yù)估模型和由Yoshimoto提出的二階預(yù)估型[4]。我國學(xué)者郭孔輝院士于1982于年提出了預(yù)瞄-跟隨系統(tǒng)理論[5]，并在此基礎(chǔ)上建立了駕駛員預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的余群教授等建立了一個駕駛員模糊控制模型[6]，進(jìn)行了汽車單移線和雙移線的仿真計算，得到了比較理想的軌跡跟隨效果。而就目前情況來看，這些駕駛員操縱行為模型，距離真正的駕駛員行為特征還比較遠(yuǎn)。駕駛員是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，作為人類個體，在心理和生理方面具有個體差異，行為具有很強的跟隨性、自適應(yīng)性、離散性和時變性[4]。根據(jù)這個特點，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為理論上能夠擬合任何非線性映射的算法被廣泛用在駕駛員模型的構(gòu)建之中[7]，并展現(xiàn)出了引領(lǐng)主流的潛力。但現(xiàn)實的車輛形式場景復(fù)雜多變，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的真實駕駛員行駛記錄作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)[8]。而車間自動導(dǎo)航車輛（AGV）作為智能車的一種，具有應(yīng)用場景相對單一和道路結(jié)構(gòu)化的特點，對于學(xué)習(xí)樣本量的要求不大。基于此，本文構(gòu)建駕駛員在環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本采集試驗平臺，使用雙層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車間AGV駕駛員模型擬合，并通過MATLAB/Simulink耦合Prescan無人駕駛開發(fā)軟件進(jìn)行算法仿真試驗驗證分析，試驗結(jié)果驗證了算法的有效性和一定的速度適應(yīng)性，為車間AGV控制提供了一條可行的研究路徑。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是近年來發(fā)展起來的新興交叉學(xué)科[9]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的學(xué)科包括生物學(xué)、計算機和數(shù)學(xué)物理學(xué)等等。要簡單地說，其本質(zhì)在于使用電子器件等來模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能的人工系統(tǒng)。它模擬的是人的大量的簡單的神經(jīng)元組成的結(jié)構(gòu)，在某種程度上，通過學(xué)習(xí)，它可以模仿人腦對于外界信息的處理功能，芯片制程技術(shù)的快速發(fā)展，極大地促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模學(xué)習(xí)和實時應(yīng)用，展示出了非常廣闊的應(yīng)用前景。典型的神經(jīng)元模型如圖1所示，是一個多輸入單輸出（MISO）的非線性元件。

圖中x1…xn分別代表其他神經(jīng)元對此神經(jīng)元的輸入，w1j….wnj則分別表示神經(jīng)元1，2，3…n與第j個神經(jīng)元的連接強度，即權(quán)值。θj稱為閾值，f（.）為神經(jīng)元的激活函數(shù)。

一個完成某種任務(wù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還需要有特定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，一個多層前饋是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖2所示。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程可以概括為以下描述：

（1）初始化：用小的隨機數(shù)初始化網(wǎng)絡(luò)里的各個權(quán)值和閾值;

（2）設(shè)定參數(shù)：根據(jù)用戶需求，設(shè)定期望誤差，學(xué)習(xí)次數(shù)等參數(shù);

（3）訓(xùn)練樣本：獲取足夠的輸入和期望輸出數(shù)據(jù)，并提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)使用;

（4）代入：用獲取的輸入數(shù)據(jù)代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸出結(jié)果并與期望輸出進(jìn)行比對;

（5）比對誤差：根據(jù)比對之后的輸出誤差，調(diào)整權(quán)值和閾值;

（6）繼續(xù)重復(fù)步驟4、5，直到達(dá)到用戶設(shè)定的期望誤差或者最大學(xué)習(xí)次數(shù)即停止;

（7）得到符合用戶需求的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;

完成學(xué)習(xí)之后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型即可投入使用。

2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本試驗平臺

訓(xùn)練樣本的數(shù)量和質(zhì)量是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度最重要的因素之一[10]，然而獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本是一件費時費力的高成本事情，因此，設(shè)計一個合理的獲取樣本的方法對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型的擬合非常重要。使用實際的車輛和駕駛員在不同道路場景下進(jìn)行駕駛，以獲取訓(xùn)練樣本，是一個直觀的想法，然而這個過程不僅需要汽車開放各種傳感器以實時記錄數(shù)據(jù)，還需要駕駛員長時間駕駛，有不小的安全隱患。為了克服這種困境，本文采用基于Prescan的駕駛員在環(huán)仿真試驗平臺，以獲取訓(xùn)練樣本，具有安全，快速，傳感數(shù)據(jù)易獲得等優(yōu)點?；赑rescan的駕駛員在環(huán)仿真試驗平臺構(gòu)成原理如圖3所示。

PreScan是一個基于智能車輛仿真平臺，用于汽車工業(yè)中開發(fā)基于傳感器技術(shù)的先進(jìn)駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS），其傳感器包括如雷達(dá)、激光/激光雷達(dá)、照相機和GPS等?？梢詫崿F(xiàn)軟件在環(huán)（SIL）和硬件制在環(huán)（HIL）系統(tǒng)的仿真測試。Prescan通過耦合MATLAB/Simulink軟件，控制算法由Simulink編輯，Prescan提供的各種交通要素和車輛模型，均可以在Simulink中得以模型的表達(dá)。

在Prescan場景中搭建AGV的工作車間路況，然后通過基于Prescan的駕駛員在環(huán)仿真試驗平臺，獲取訓(xùn)練樣本的輸入和期望輸出。車間一般道路高度結(jié)構(gòu)化，為了各功能區(qū)的規(guī)整，車間道路一般只包含直道和直角轉(zhuǎn)彎或T、十字路口。所以Prescan對車間道路場景建模時，以直道和直角轉(zhuǎn)彎構(gòu)成。從實際駕駛?cè)蝿?wù)劃分，分析可知駕駛?cè)蝿?wù)可以劃分為直道行駛，直角左轉(zhuǎn)和直角右轉(zhuǎn)三種典型工況，為了涵蓋著三種典型工況，本文決定采用8字形的場景建模，建設(shè)一個封閉連續(xù)的道路，方便駕駛員循環(huán)往復(fù)的獲得訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，如圖6所示。駕駛員在環(huán)的樣本數(shù)據(jù)采集試驗平臺如圖7所示。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型擬合

本文人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型為雙層前饋神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，其基本結(jié)構(gòu)如圖8所示。

各層的說明如下：

（1）輸入：本文設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型的輸入是一個四維向量，分別是車間AGV的位置x，y，橫向速度[x]和縱向速度[y]，即I=[x y [xy]]T。經(jīng)過駕駛員在環(huán)仿真試驗平臺的駕駛數(shù)據(jù)采集，采集到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本輸入數(shù)據(jù)為21678行4列的矩陣。

（2）隱層：隱含層使用Sigmod神經(jīng)元，根據(jù)Kolmogorov定理，選擇2×4+1=9個神經(jīng)元，補充為10個加強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂。

（3）輸出層：使用線性輸出神經(jīng)元。

（4）輸出：輸出數(shù)據(jù)為方向盤角度[δ]，輸出數(shù)據(jù)為21678個方向盤角度數(shù)據(jù)。

使用MATLAB的NeutralFitting工具箱，擬合的基本步驟如下：

（1）加載訓(xùn)練樣本：分別加載輸入和期望輸出數(shù)據(jù)。

（2）設(shè)置樣本訓(xùn)練比例、驗證比例和測試比例，這里設(shè)置為70%、15%和15%。

（3）設(shè)置隱層神經(jīng)元數(shù)據(jù)，這里設(shè)計10個隱層神經(jīng)元。

（4）訓(xùn)練。

（5）導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型，本文以simulink函數(shù)文件作為此模型的格式，方便后續(xù)試驗驗證時導(dǎo)入模型。

在IntelCorei5，2.4GHz，內(nèi)存4G的64位操作系統(tǒng)上，模型擬合使用總時間23秒，迭代次數(shù)801次，訓(xùn)練回歸R值0.961，測試回歸R值0.959，見表1。

4 仿真試驗結(jié)果分析

車間AGV在真實的場景中會受到各種因素的干擾，比如地面對輪胎的擾動，傳動的誤差等，因此在仿真分析時，給予仿真車間AGV一個高斯白噪聲干擾，以檢驗人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在干擾存在的情況下，是否能夠完成8字環(huán)繞的行駛?cè)蝿?wù)，同時車間AGV在車間行駛速度一般不超過15km/h，設(shè)計8 km/h、10 km/h、15km/h三組不同的速度工況，檢驗算法的速度適應(yīng)性。仿真驗證試驗Simulink算法結(jié)構(gòu)如圖9所示。

仿真結(jié)果如圖9所示。

從圖10中可以看到，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型能夠完成直道和直角左轉(zhuǎn)彎和直角右轉(zhuǎn)彎的車間路徑跟蹤控制，并具有一定速度適應(yīng)性;車輛控制軌跡沒有嚴(yán)格地按照道路中心線行駛，這是因為駕駛員在環(huán)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)采集的時候，駕駛員根據(jù)人開車的習(xí)慣，并沒有能夠完全貼著道路中心線行駛，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也將人的這一部分駕駛特性擬合進(jìn)了駕駛員的網(wǎng)絡(luò)模型中。

5 結(jié)論

本文結(jié)合車間自動導(dǎo)航車輛（AGV）應(yīng)用場景相對單一和道路結(jié)構(gòu)化的特點，構(gòu)建涵蓋直道行駛、左右直角轉(zhuǎn)彎的“8”字道路工況，通過駕駛員在環(huán)的仿真駕駛試驗平臺獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)，使用雙層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車間AGV駕駛員模型擬合，并通過MATLAB/Simulink耦合Prescan軟件進(jìn)行算法仿真試驗驗證。試驗結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型能夠完成直道和直角左轉(zhuǎn)彎和直角右轉(zhuǎn)彎的工作任務(wù)，并具有一定速度適應(yīng)性，為車間AGV控制提供了一條可行的研究路徑。

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