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基于视觉的缩微智能车跟驰问题研究
摘要
随着智能交通系统的不断发展，缩微智能车跟驰问题成为了研究热点之一。本篇论文主要探讨基于视觉的缩微智能车跟驰问题，并介绍了现有研究的基本原理和方法。通过分析现有研究的不足之处，提出了一种新的基于深度学习的视觉跟驰算法，并通过实验验证了其有效性和实用性。
关键词：智能交通系统；缩微智能车；视觉跟驰；深度学习
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofintelligenttransportationsystems,theproblemofmicro-intelligentcarfollowinghasbecomeoneoftheresearchhotspots.Thispapermainlyexplorestheproblemofmicro-intelligentcarfollowingbasedonvisualperceptionandintroducesthebasicprinciplesandmethodsofexistingresearch.Byanalyzingtheshortcomingsofexistingresearch,anewvisualfollowingalgorithmbasedondeeplearningisproposed,anditseffectivenessandpracticabilityareverifiedthroughexperiments.
Keywords:intelligenttransportationsystem;micro-intelligentcar;visualfollowing;deeplearning
1.引言
智能交通系统是应用信息技术、电子技术、控制技术、传感器技术等多种技术手段，从而达到提高道路交通运输安全、提高道路交通运输效率等目的的系统。其中，缩微智能车（MicroIntelligentVehicle，MIV）是智能交通系统的重要组成部分，它可以实现自主驾驶、环保、智能化等多种功能。在MIV系统中，车辆间的跟驰问题一直是研究人员们关注的焦点。
目前，MIV系统中跟驰问题研究主要集中在传统控制理论和智能算法两个方向。传统控制理论主要包括车辆纵向动力学建模、跟随控制器设计等方面的研究。其中，重点的控制算法有PID控制、模糊控制、自适应控制等。智能算法主要包括基于神经网络的方法、遗传算法和模拟退火等进化算法等。其中，基于神经网络的方法是研究较多的一种。
但是，以上方法均需要车辆配备传感器，对MIV系统成本和便携性都有一定的影响。因此，研究者们开始尝试使用视觉技术进行跟驰控制。
本文将介绍基于视觉的缩微智能车跟驰问题的研究现状，并提出一种新的基于深度学习的视觉跟驰算法。该算法无需传感器，具有较好的成本和便携性。通过实验验证，该算法在不同的路况下均能实现良好的跟驰效果，具有较好的实用性。
2.基于视觉的跟驰研究现状
基于视觉的跟驰研究主要有两个方向，一个是基于摄像机拍摄的视频图像进行分析，另一个是基于雷达或激光扫描仪等传感器采集的点云进行分析。本文重点介绍基于摄像机拍摄的视频图像进行分析的方法。
在基于视觉的跟驰研究中，主要涉及到以下两个问题：
1.如何获取车辆和前车的位置信息。
2.如何根据位置信息进行跟驰控制。
对于第一个问题，常用的方法是对视频中的图像进行处理，提取出车辆和前车的位置信息。对于第二个问题，常用的方法是使用控制算法控制车辆速度和间距。
其中，对于第一个问题，提取位置信息的方法有多种，常见的有边缘检测、物体识别、轮廓匹配等。对于第二个问题，控制算法常用的有经典的PID算法、模糊控制、深度学习等。
3.基于深度学习的视觉跟驰算法
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其强大的功能和良好的鲁棒性广受研究者们的青睐。本文提出的基于深度学习的视觉跟驰算法主要基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）实现。
该算法主要分为两步，第一步是提取车辆和前车的位置信息。在本文中，使用了基于Yolo算法的物体检测方法，根据视频中的图像信息，检测出车辆和前车的位置信息。第二步是根据位置信息进行跟驰控制。在本文中，使用了基于强化学习的跟驰控制方法，该方法中将车辆的速度和目标间距作为状态，目标加速度作为行动。根据状态和行动，智能车会选择一个最佳的行动，实现跟驰控制。
4.实验结果与分析
为了验证基于深度学习的跟驰算法的有效性和实用性，我们进行了一系列实验，并将实验结果进行了分析。
在实验中，我们使用了一个基于Unity游戏引擎开发的MIV仿真平台，模拟了不同的路况和车流量。我们分别对比了本文提出的算法和传统的基于PID控制的算法，并通过实验评估指标（如缩微车和前车