發(fā)布時間：2020-04-10 13:34

【摘要】：伴隨著我國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展和人民群眾生活水平的大幅提高,我國小型家用汽車的數(shù)量快速增長,由此帶來的道路交通問題也日益嚴(yán)重。隨著市場需求的增長和科技的日益成熟,無人車的研究在近幾年發(fā)展迅速。本文以無人車作為研究對象,針對基于深度強化學(xué)習(xí)的無人車自動駕駛?cè)蝿?wù)展開研究。本文旨在實現(xiàn)一個具備自動駕駛功能的無人車實驗?zāi)Ｐ?并以此模型來探索和驗證無人車自動駕駛的相關(guān)理論和技術(shù)。在無人車控制系統(tǒng)的實現(xiàn)中,本文使用了深度強化學(xué)習(xí)理論。在使用深度強化學(xué)習(xí)理論實現(xiàn)無人車的控制系統(tǒng)時,需要進(jìn)行大量的訓(xùn)練,這個在實際操作中實現(xiàn)難度很高,因此本文提出了使用仿真平臺進(jìn)行無人車控制系統(tǒng)的訓(xùn)練工作。因為在仿真平臺和實際環(huán)境之間存在差異,所以訓(xùn)練之后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無法直接應(yīng)用于無人車中。針對該問題本文提出了使用圖像語義分割的技術(shù),用來消除仿真平臺和真實環(huán)境的差異,使得本文中在仿真平臺上訓(xùn)練的模型可以直接應(yīng)用到無人車任務(wù)中。本文的主要研究成果可以歸納如下:第一,本文設(shè)計實現(xiàn)了圖像語義分割系統(tǒng)。在圖像語義分割系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)過程中,本文充分考慮了該系統(tǒng)之后的應(yīng)用環(huán)境。在實際的應(yīng)用中,本文所使用的車載的計算機性能無法與實驗室中的大型計算機相比。因此在控制系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)過程中,本文要求該系統(tǒng)對計算能力的要求要保持在一個較低的水平上,而且在運行時所需要的功耗也不能太高。同時考慮到無人車任務(wù)中對各個系統(tǒng)的響應(yīng)速度要求較高,因此本文的圖像語義分割系統(tǒng)具有很好的實時性。第二,本文設(shè)計實現(xiàn)了無人車的控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以根據(jù)輸入圖像做出決策,控制無人車的各種動作,保證無人車的安全平穩(wěn)運行。在該系統(tǒng)的設(shè)計中,本文主要基于深度強化學(xué)習(xí)。本文將網(wǎng)絡(luò)所需要的大量訓(xùn)練過程放在仿真平臺上進(jìn)行,極大的縮短了訓(xùn)練的時間和難度,并且本文在訓(xùn)練中充分發(fā)揮了計算機的硬件性能,采用并行異步的訓(xùn)練方式,減小了訓(xùn)練所需要的空間要求,提高了訓(xùn)練速度。第三,本文設(shè)計實現(xiàn)了無人車的硬件結(jié)構(gòu),包括機械結(jié)構(gòu)的設(shè)計和控制電路結(jié)構(gòu)的設(shè)計。在無人車的硬件設(shè)計中,本文努力提高了硬件設(shè)施的可靠性和安全性,使用了獨立懸掛系統(tǒng),在硬件上保證了無人車的平穩(wěn)安全運行。并且本文使用成熟的PID算法作為底層的控制算法,保證了無人車控制系統(tǒng)對無人車的精準(zhǔn)控制。第四,本文設(shè)計和進(jìn)行了大量的實驗,用來表明算法的優(yōu)秀性能,驗證本文提出方法的可行性。最后,總結(jié)了本文進(jìn)行的設(shè)計實現(xiàn)工作和研究內(nèi)容,并且指出本文在設(shè)計和實現(xiàn)中存在的不足,說明了無人車的下一步研究方向。
【圖文】：

第二章 深度強化學(xué)習(xí)理論概述學(xué)習(xí)概述習(xí)的概念最早是在 2006 年時，Hinton[12]等在世界科學(xué)研究頂志上發(fā)表的論文中提出的。深度學(xué)習(xí)的核心內(nèi)容是多層的深度神傳統(tǒng)的多層感知器的思想，是在硬件的計算能力迅速增長之后，在上，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度上進(jìn)行擴展，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得更加強大是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本元素，，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由不定數(shù)量的單個一個神經(jīng)元就可以組成一個最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖 2-1 表示的就結(jié)構(gòu)：

的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的層狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成的，每一層的量的單個神經(jīng)元構(gòu)成，其中每個神經(jīng)元都以一種特定的方式與出相連接，作為神經(jīng)元的輸入，同時本層的所有神經(jīng)元的輸出又網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元的輸入，如圖 2-2 所示，與上一層神經(jīng)元的輸出不同的參數(shù)，而本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的目的就是為了使這定在一定的范圍內(nèi)，使整個網(wǎng)絡(luò)的輸出達(dá)到我們設(shè)計的要求。其上一層連接的方式都是不盡相同的，根據(jù)連接方式的不同，就出絡(luò)經(jīng)典結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U463.6;TP311.52;TP18

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本文編號：2622290