基于深度学习的智能车辆路径规划算法的实验研究

引言

随着社会经济的发展与国家综合实力提升，我国汽车产业获得飞速发展，汽车保有量的不断提升，由车辆引发的安全，环境问题日益严重，智能车辆属于智能交通系统的关键部分，它的路径规划能力直接关联着行驶的安全性，效率以及舒适性，路径规划目的在于给智能车辆在复杂环境中找出一条从起点到终点的最佳或者可行路线，随着深度学习技术的飞速发展，它在智能车辆路径规划中的应用慢慢变成研究热点，深度学习有着很强的特征提取和数据处理能力，可以很好地应对复杂多变的交通环境，给智能车辆的路径规划给予更好的解决办法。

1 智能车辆路径规划算法基础

1.1 路径规划问题的定义及其核心挑战

智能车辆路径规划问题即，在已知的地图或者环境下，给定一辆车的起点和终点，考虑到各种约束条件，来确定从起点到终点的最优路线。即在一个动态、复杂且不可确定的环境中，尽可能的快速找到一条最优路径。其面临的难题很多，第一，环境变动很大，别的车子怎么跑，行人怎么走，交通信号怎样变，智能车子都要随时察觉并适应这些改变，第二，时间要求非常紧迫，智能车子要在很短的时间内做出路径规划决定，这样才能保证安全又顺畅地行驶，第三，有诸多复杂的限制，要避开障碍物，遵守交通规则，还要考虑车子本身的动力学限制等等，这些限制加大了路径规划的难度。

1.2 深度学习在路径规划中的应用优势及技术框架分析

深度学习于智能车辆路径规划之中具备明显的优势，它强有力的多维特征抽取能力可以自行从诸多传感器信息当中提炼出有用的特征信息，以此更加确切地去认识周围环境，并且凭借端到端的学习手段，它直接从输入的环境数据开始到输出最优路径之间建立起联系，这免除了传统方法中的繁琐特征构造和手动规则设定的状况，而且深度学习对于复杂环境非线性建模功能还很好地应对了各类不确定以及动态改变的问题。基于深度学习的路径规划技术框架主要包含感知层、决策层以及控制层。感知层主要对环境信息进行收集与处理，比如通过激光雷达、摄像头等传感器采集周围环境的图像、点云等数据，并对其进行特征提取及环境理解；决策层根据感知层所获得的信息，利用深度学习模型进行路径搜索与决策，从而生成最优路径规划方案；控制层则是依据决策层给出的路径规划结果来控制车辆行驶速度、转向等操作，使车辆按照规划好的路线行驶。

2 基于深度学习的路径规划算法设计与实现研究

2.1 环境感知与状态表征模块的设计

环境感知是智能车辆路径规划的基础，它涉及的数据来源多样，包含激光雷达、摄像头、GPS 等多种传感器，激光雷达可给予精准的三维点云数据，用来准确感知周围环境的几何形态，摄像头可获取大量的视觉信息，比如道路标识，交通信号灯等等，GPS 可以给予车辆的地理位置信息，要想最大限度地利用这些不同种类的数据，就要采取有效的数据融合手段，把多种传感器所得到的数据整合成一个更加有代表性的环境模型。状态表征模块设计的目标是将感知到的原始数据转化为适合路径规划模型使用的高层语义特征。卷积神经网络（CNN）在处理图像数据方面有着非常好的效果，因此可以使用 CNN 从摄像头图像中提取空间特征；点云网络（PointNet）是专门为处理激光雷达的点云数据设计的，可以从点云数据中提取出点云的局部和全局特征。

2.2 路径搜索与决策模型构建

传统的搜索算法如 A* ,  Dijkstra 等在简单的环境中能够有效地搜索到最优的路径，在复杂的动态环境中，计算效率和适应性较差。而深度学习的方法给路径搜索和决策带来了新的想法，利用强化学习，智能体和环境不断交互，从环境中得到的奖励信号学习出最优的行为策略，可以在动态环境中自适应的调整路径规划的策略。模仿学习则学习人类驾驶员的驾驶行为数据，从而可以很快地掌握一些有效的路径规划技巧。路径搜索模型结构的设计十分关键，基于策略梯度的强化学习网络能够直接学到环境状态到动作策略的映射关系，通过持续改善策略网络的参数，智能车辆便能在复杂环境中找出最优路径，基于注意力机制的路径生成模块可以自行留意环境中的重要信息，依照不同的环境状况生成恰当的路径规划方案。

2.3 模型训练与优化策略

模型训练需要大量数据支撑，训练数据来源主要有仿真环境生成数据和真实场景标注数据，仿真环境可以快速生成各种复杂交通场景，给模型提供丰富训练样本，真实场景标注数据能让模型更好适应实际环境特点，得到数据后要进行预处理，比如数据归一化、数据增强等，从而提升数据质量与模型泛化能力。优化目标函数的选择会直接影响到模型的训练效果，要想达到智能车辆行驶的综合性能最优，就要兼顾很多目标，比如路径长度最短，安全性最高，舒适性最好等等，可以使用多目标优化的方法，把多个目标函数组合起来，然后通过改变权重系数来平衡各个目标之间的关系。要形成合适的训练策略，这是很有必要的，它有益于改进模型的泛化能力并使其更加可靠，经验回放可以把智能体和环境交互的经验存下来，然后在训练时随意地选择这些经验和教训来学习，在这个过程中能削减数据之间的关系，并且保证训练更为稳定；课程学习按照由简入繁的原则一步步加大训练时所面临任务的难度，借此让模型慢慢学会更多比较复杂的知识以及技能。

结语

本文对基于深度学习的智能车辆路径规划算法做了实验研究，先是说明路径规划问题怎么界定并指出其中的主要困难，接着论述深度学习在这个领域里的应用优点并给出相应的技术架构，而后全面讲述环境认知与状况表征模块设计，路径查找及决策模型搭建，以及模型训练与改良等关键部分的内容，借此给智能车辆路径规划赋予一种新的思路和途径，不过当下的探究存在不少局限之处，就在极端繁杂情况下的发挥水平尚需提升，模型的可解释能力也须要加以改善，日后还可以围绕这些问题展开深入探究，从而不断改进智能车辆路径规划算法，在推动智能交通相关领域不断前行上有所贡献。

参考文献：

[1] 冯进培 . 基于深度学习的智能车辆换道决策及运动控制方法研究 [D].华东交通大学 ,2024.

[2] 翟飞飞 . 面向智能车辆的拟人驾驶轨迹规划方法研究 [D]. 吉林大学 ,2024.