基于深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)向間隙影響轉(zhuǎn)角控制的優(yōu)化方法研究

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-5459

作者簡(jiǎn)介：崔國(guó)良（1993—），男，碩士，研究方向?yàn)檐囕v電子與控制技術(shù)。

摘 要：自研底盤的靶車受制造工藝影響，轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)間隙不可避免，方向盤虛位過大，無法精確控制前輪按預(yù)期角度行駛，跟蹤軌跡表征為“S”型。為了解決轉(zhuǎn)向間隙對(duì)轉(zhuǎn)向控制的影響，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化轉(zhuǎn)向間隙對(duì)轉(zhuǎn)角控制影響的方法，結(jié)合回歸思想選用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為載體，基于車輛二自由度模型進(jìn)行理論計(jì)算，最終實(shí)車驗(yàn)證表明，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化后的控制參數(shù)，可以有效減小轉(zhuǎn)向間隙對(duì)轉(zhuǎn)角控制的影響。

關(guān)鍵詞：靶車 ??轉(zhuǎn)向間隙 ??深度學(xué)習(xí) ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ??轉(zhuǎn)角控制

近年來，科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和新的軍事訓(xùn)練需求推動(dòng)了無人靶車的朝著更穩(wěn)定、更可靠發(fā)展，行駛速度也向著中高速、高速邁進(jìn)，低速工況下隱藏的問題也逐漸暴露。非量產(chǎn)化的自研線控底盤，由于先天設(shè)計(jì)不足、成本限制、制造工藝等影響，不可避免地會(huì)有轉(zhuǎn)向間隙。陳應(yīng)等人[1]研究了轉(zhuǎn)向系間隙的汽車前輪擺振系統(tǒng)，證明轉(zhuǎn)向間隙是誘發(fā)擺振系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的因素之一。夏明悅等人[2]和虞忠潮等人[3]優(yōu)化了轉(zhuǎn)向機(jī)械結(jié)構(gòu)，從硬件角度減小轉(zhuǎn)向間隙的影響，但不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹圃旃に嚇O有可能造成每輛車的機(jī)械結(jié)構(gòu)有偏差，不具有普適性。譚啟瑜[4]利用深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別滾動(dòng)軸承故障，受此啟發(fā)，本文提出基于深度學(xué)習(xí)算法的轉(zhuǎn)角優(yōu)化控制算法。潘迪[5]提出的基于雙重結(jié)構(gòu)的PID轉(zhuǎn)角控制算法未提及有轉(zhuǎn)向間隙工況。

為了靶車能在高速工況下感知和適應(yīng)轉(zhuǎn)向間隙，本文設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)模型，小批量隨機(jī)梯度下降法求解收斂得到深度學(xué)習(xí)模型最優(yōu)解，最后通過實(shí)車測(cè)試驗(yàn)證所提方法的性能。

1 ?車輛轉(zhuǎn)角控制

選用二自由度車輛模型，如圖1所示。

其狀態(tài)方程：

由于選用的GPS輸出信息中規(guī)定y軸為前進(jìn)方向，為計(jì)算方便，模型規(guī)定y軸為靶車前進(jìn)方向，x軸為前進(jìn)方向靶車右邊；M為軌跡圓心；O點(diǎn)為車輛質(zhì)心；縱向速度，側(cè)向速度；橫擺角速度；前輪轉(zhuǎn)角；為車輛航向角；a和b分別表示靶車質(zhì)心至前、后軸的距離，m為整車質(zhì)量;和分別為前后輪的側(cè)偏剛度；為整車?yán)@z軸轉(zhuǎn)動(dòng)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；點(diǎn)P為預(yù)瞄點(diǎn)，當(dāng)車輛以安全的恒定橫擺角速度向前行駛時(shí)，易知，可以認(rèn)為合速度約等于前進(jìn)方向速度，即。

穩(wěn)態(tài)條件下，和都為0，由式（1）得：

計(jì)算得到：

其中，

計(jì)算得到橫擺角速度對(duì)前輪轉(zhuǎn)角的穩(wěn)態(tài)增益：

其中，

設(shè)預(yù)瞄時(shí)間，結(jié)合圖1，由式（3）、（5）得到前輪轉(zhuǎn)角：

式（7）中，為當(dāng)前時(shí)刻前輪轉(zhuǎn)角。

若轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)無間隙，可依照此公式控制轉(zhuǎn)角跟蹤軌跡，但若存在左右方向的轉(zhuǎn)向間隙，計(jì)算出的前輪轉(zhuǎn)角值無法補(bǔ)償間隙導(dǎo)致的車輪轉(zhuǎn)角差，跟蹤效果欠佳甚至發(fā)散，40 km/h速度測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

2 ?訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

轉(zhuǎn)向間隙能夠影響軌跡跟蹤的根本原因是，算法計(jì)算出的轉(zhuǎn)角值被間隙所抵消，即雖然計(jì)算出了當(dāng)前應(yīng)轉(zhuǎn)角度，但轉(zhuǎn)向輪由于間隙并未到達(dá)理想角度位置，高速工況下的靶車左右修正方向極易造成算法發(fā)散。

由式（7），設(shè)當(dāng)前轉(zhuǎn)角，航向角， 預(yù)瞄點(diǎn)位置，預(yù)瞄點(diǎn)側(cè)向偏差4，為未知參數(shù)，設(shè)計(jì)3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入層、隱藏層、輸出層，如圖3所示。

設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型：

（8）

其中為輸出轉(zhuǎn)角值的估計(jì)，設(shè)定每批次N個(gè)數(shù)據(jù)，由（8）可得：

（9）

其中，為N×1矩陣，X為N×5矩陣，W為5×1矩陣。目標(biāo)：經(jīng)由該模型計(jì)算的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角值與人工駕駛時(shí)的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角值之差最小。

選用均方誤差（Mean Square Error，MSE）作為損失函數(shù)：

（10）

由此，目標(biāo)變?yōu)榍蠼猓?0）的最小值，設(shè)學(xué)習(xí)率為，以N批量梯度下降法更新W矩陣：

（11）

記錄每個(gè)epoch訓(xùn)練誤差loss，結(jié)果如圖4所示。

部署算法后，再次以40 km/h的速度，跟蹤圖2中的軌跡行駛，效果如圖5所示。

3 ?實(shí)車驗(yàn)證

選定戈壁灘路況測(cè)試，全長(zhǎng)約20 km，速度40 km/h，軌跡跟蹤如圖6所示，選擇全程偏差較大的部分做局部放大顯示，如圖7所示。

靶車軌跡跟蹤融入深度學(xué)習(xí)算法后，可以很好地感知和適應(yīng)轉(zhuǎn)向間隙，直線最大跟蹤誤差≤0.7?m，彎道最大跟蹤誤差≤1.9?m。

4 結(jié)語

靶車軌跡跟蹤控制融入深度學(xué)習(xí)算法后，可以很好地感知和適應(yīng)轉(zhuǎn)向間隙，直線最大跟蹤誤差≤0.7 m，彎道最大跟蹤誤差≤1.9 m，可以滿足在戈壁灘路況下的靶車軌跡跟蹤控制，本文所提方法有效地降低了轉(zhuǎn)向間隙對(duì)轉(zhuǎn)角控制的影響。

參考文獻(xiàn)

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虞忠潮，朱勝峰，朱興旺，等.循環(huán)球轉(zhuǎn)向器間隙優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J].汽車實(shí)用技術(shù)，2022，47（8）：49-52.

譚啟瑜，馬萍，張宏立.基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].噪聲與振動(dòng)控制，2023，43（6）：101-108，116.

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