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RHONN模型：實(shí)時(shí)建模和控制非線性車輛行為的潛力

2023-07-19 23:33:56·  來源：汽車測試網(wǎng)  
　

遞歸高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent High-Order Neural Network，RHONN）是一種建立在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）基礎(chǔ)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。RHONN能夠通過構(gòu)造狀態(tài)和輸入信號(hào)之間的高階多項(xiàng)式來表示系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)行為。由于其高保真度和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特性[37]，[38]，[39]，[40]，[41]，RHONN在數(shù)字孿生和并行智能系統(tǒng)中具有巨大的潛力。因此，在本研究中，我們采用RHONN模型來實(shí)時(shí)建模非線性車輛行為。


此外，我們還定義了平衡狀態(tài)，并利用識(shí)別出的RHONN模型作為前饋轉(zhuǎn)向命令來找到平衡狀態(tài)。通過基于預(yù)瞄點(diǎn)位置的反饋轉(zhuǎn)向控制器進(jìn)行補(bǔ)償，我們提出的方法有望在滿足計(jì)算要求的情況下增強(qiáng)自動(dòng)駕駛車輛在各種條件下的跟蹤性能。


RHONN模型的主要優(yōu)勢之一是能夠?qū)ο到y(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)行為進(jìn)行準(zhǔn)確建模。傳統(tǒng)的線性模型在描述復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)存在局限性，而RHONN模型通過引入高階多項(xiàng)式來更好地逼近真實(shí)系統(tǒng)的行為。這使得RHONN能夠更準(zhǔn)確地捕捉到車輛行為中的非線性特征，從而提高了模型的預(yù)測性能。


另一個(gè)關(guān)鍵的特點(diǎn)是RHONN模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)形式。RHONN利用大量的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而能夠更好地適應(yīng)不同的駕駛場景和環(huán)境。通過使用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，RHONN模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性和復(fù)雜關(guān)系，提高了模型的泛化能力。


在我們的研究中，我們將RHONN模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)車輛建模。通過不斷地接收車輛的狀態(tài)和輸入信號(hào)，RHONN模型可以實(shí)時(shí)地對(duì)車輛行為進(jìn)行建模和預(yù)測。這為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了重要的信息，使其能夠更準(zhǔn)確地理解車輛的行為，并做出相應(yīng)的決策。


為了進(jìn)一步優(yōu)化自動(dòng)駕駛車輛的性能，我們引入了平衡狀態(tài)的概念。通過定義車輛在預(yù)瞄點(diǎn)處的平衡狀態(tài)，我們可以將RHONN模型的輸出作為前饋轉(zhuǎn)向命令，使車輛能夠保持在平衡狀態(tài)附近。為了實(shí)現(xiàn)更精確的控制，我們還設(shè)計(jì)了基于預(yù)瞄點(diǎn)位置的反饋轉(zhuǎn)向控制器，通過對(duì)轉(zhuǎn)向角進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，使車輛能夠更好地跟蹤預(yù)期軌跡。


總的來說，我們提出的基于RHONN模型的方法具有很大的潛力來增強(qiáng)自動(dòng)駕駛車輛的跟蹤性能。RHONN模型能夠準(zhǔn)確建模車輛的非線性動(dòng)力學(xué)行為，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的形式適應(yīng)不同的駕駛場景。通過引入平衡狀態(tài)和反饋轉(zhuǎn)向控制器，我們的方法能夠?qū)崿F(xiàn)更精確的控制，提高自動(dòng)駕駛車輛在各種條件下的跟蹤性能。未來的研究可以進(jìn)一步探索和改進(jìn)RHONN模型，以更好地滿足自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的需求，并推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。

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