基于神经网络的智能车辆控制技术研究

第２５卷第４期　２００８年ｌ２月　华中科技大学学报（城市科学版）　Ｊ．ｏｆ　ＨＵＳＴ．（Ｕｒｂａｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　ＶＯ１．２５　ＮＯ．４　Ｄｅｃ．２ｏ０８　

基于神经网络的智能结构控制与试验研究　

杜森，王社良，马乾瑛　

（西安建筑科技大学土木工程学院，陕西西安７１００５５）　

摘要：智能结构是指系统的几何特性和运动特性在运行中能根据工作的要求而进行调整的结构。由于振动激　励的复杂性和不确定性使得智能结构控制具有高度的非线性，因此很难建立准确的动力模型，神经网络强大的　

非线性映射能力和自适应学习、记忆的特点使得它非常适合于解决智能结构控制问题。本文主要对基于神经网　

络的结构控制理论进行了研究，通过对压电智能结构基于神经网络的反馈控制进一步确定了控制算法和控制效　果。最后进行了三层框架结构的振动台试验，通过对压电材料基于神经网络的反馈控制来主动调节压电层的轴　

向变形，以此对结构施加控制力，试验结果表明各层加速度都得到了有效地控制。　

关键词：神经网络；压电智能结构；结构控制；振动台试验　中图分类号：ＴＵ３１１．３；ＴＵ３５２　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２．７０３７（２００８）０４—０２９８．０３　

１概述　

智能结构控制是一种新型的控制方法，它是　

将传感器、作动器、控制器有机地与结构集成在　

～起，共同组成一个结构整体，随着外界环境的　

变化，主动改变结构自身的质量分布和刚度阻尼　的大小，自适应实现振动控制的目标。将智能材　

料应用于结构控制系统中是实现其智能化的关键　环节之一。经过对各种传感器和作动器的性能比　较，发现压电材料是当前制作智能驱动器的理想　材料。因其既可作为驱动器，又可作为传感器，　

并且能够制成复合材料；作为驱动器时，它的激　

励功率小，响应速度较快，既可以大块使用，也　可以小块分散使用，压电复合材料是智能结构的　

发展方向。在此论文中作者以压电智能空间钢结　构为研究对象，在普通钢杆件的适当部位集成压　

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基于5G技术的自动驾驶的汽车通信系统优化设计

作者：刘华楠

来源：《中国信息化》2018年第02期

一、背景

通信技术发展有着悠久的历史，在古代人们就掌握了飞鸽传书、烽火狼烟、驿马传递等传统的通信手段。

1G：使用模拟通信，只能进行语音通话，不能进行短信、数据上网等业务，使用模拟调试、频分多址技术，频率复用度和系统容量都很低，抗干扰性也很差。

2G：开启了数字通信时代，主要是GSM网络制式，通话质量、系统容量以及功能相比1G得到了极大提升，除了语音通信，还可以进行短消息、上网等活动。当前我们依然在使用2G网络进行通信。2G的主要缺点在于网络速率低，仅支持低速率的网络应用。

3G：开启了移动通信新纪元，在新的频谱上制定了新的标准，能够使用更高的传输速率，视频通话、大量数据传输更为普遍。

4G：LTE（Long Term Evolution，长期演进）引入了正交频分复用（OFDM）和多输入多输出（MIMO）等关键技术，显著提升了数据传输速率和频谱效率，也降低了网络部署和维护成本，是当前主流的通信技术。

5G：最新一代的通信技术，目前还处在研究试验阶段。5G通信技术将具备高速率，大连接，低时延，高可靠，低功耗的特点，从而使万物互联成为可能。5G将使我们未来生活的方方面面更加美好和便捷，是不可阻挡的发展趋势。

在汽车生产出来不久，发明家们就已经开始研究自动驾驶技术了，1925年美国一家无线电控制公司展示了一个量无线电控制的无人驾驶车辆，这辆车安装了无线电接收和控制装置，有人在另一辆车上通过无线电遥控操作，这与我们现在理解的自动驾驶不同，但这是人类在自动驾驶领最早的一次尝试，表达了人们想要解放双手，实现无人驾驶的梦想。显然，在各种技术中，通信技术的发展是实现无人驾驶必不可少的环节之一。 龙源期刊网

基于深度强化学习的智能车辆控制研究

智能车辆技术是近年来备受关注的热门领域，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的专家学者开始关注如何运用深度强化学习技术来使智能车辆更加智能、灵活，并具备更高的安全性和可靠性。

深度强化学习是人工智能领域中的一种重要技术，其主要以模仿人类的学习方式，通过不断与环境互动，最终获得最佳的策略。而基于深度强化学习的智能车辆控制研究，其关键在于如何通过深度强化学习的技术，让车辆具备自主决策和动作能力，并能够在复杂环境下高效的运行。

为了实现车辆的自主决策和动作能力，研究人员通常会建立一个智能车辆控制模型，该模型中包含了传感器、控制器和驱动器等组件，这些组件通过机器学习算法的训练和优化，将车辆的基本运动模式和控制策略编写成一系列规则和权重，最终来预测车辆在特定情况下的动作和反应。

除此之外，基于深度强化学习的智能车辆控制研究还需要解决的一个重要问题就是如何在不同的环境下，使车辆具备对不同行动的先见性和预测性。为了实现这个目标，研究人员通常会将车辆的控制模型与环境模型结合起来，通过数据的训练和模型的优化，不断提升车辆对环境的理解和判断能力，并最终将这些信息融入到车辆的控制决策过程中去。

当然，在实际应用中，基于深度强化学习的智能车辆控制研究还面临着许多影响其发展的因素，比如数据集不足、算法优化的复杂性、实时性的要求等等。因此，为了实现该技术的商业化和实际应用，所有相关行业需共同努力，充分发挥各自的优势，不断完善技术和产业链的各个环节，以实现基于深度强化学习的智能车辆控制技术的进一步发展与推广。

总之，基于深度强化学习的智能车辆控制研究，是一项极具挑战性和前沿性的技术，其应用前景广阔。相信在未来的发展过程中，我们可以充分发掘其潜力和优势，进一步提升车辆的智能、灵活性、安全性和可靠性，成为智能交通领域的一张靓丽的名片。

基于神经网络的智能交通系统设计

一、引言

随着城市化进程的不断推进，交通流量不断增大，交通拥堵、交通事故等问题日益严重。智能交通系统具有提高交通安全性、减少交通拥堵、提高交通效率等优点，成为目前研究的热点问题。神经网络作为一种异于人类智能的智能算法，具有适应性强、学习能力强等优点，能够有效地应用于智能交通系统的设计中。

二、神经网络介绍

神经网络是一种模仿人类神经元连接方式的计算模型，可以用于解决诸多问题。其结构由大量连接的相互作用的处理单元组成，节点之间相互连接，通过对这些连接的加权和进行非线性转换，完成输入和输出之间的映射。

三、智能交通系统设计

智能交通系统设计要解决的问题包括但不限于以下几点：

1.车流量的预测；

2.交通信号灯的调配；

3.车辆安全问题；

4.路径规划等。 下面将详细讨论基于神经网络的智能交通系统的设计。

1.车流量预测

车流量预测可以帮助智能交通系统准确预测未来某一时刻某一路段的车辆数量，进而采取有效措施，减少交通拥堵的发生。神经网络可以用来训练模型，学习历史交通数据，预测未来车流量。对于神经网络的训练，可以采用反向传播算法。反向传播算法使用前向和反向计算两阶段来计算每个节点的偏微分，从而获取使误差最小的解。在车流量预测过程中，需要准确地输入交通数据，例如交通速度、车辆密度等，以保证预测准确。

2.交通信号灯的调配

交通信号灯的调配重要影响到交通拥堵情况。神经网络可以用来训练模型，准确预测未来交通流量，从而起到合理调配交通信号灯的作用。目前许多城市采用定时开关的方式来调配交通信号灯，这种方式存在一定的局限性，不够灵活。而采用神经网络来训练模型，则具有更高的灵活性和准确性。

3.车辆安全问题

车辆安全问题是智能交通系统设计中必须考虑的重要问题。针对这个问题，可以使用神经网络来训练模型，识别交通违规行为，如闯红灯、逆行等。当模型检测到交通违规行为时，可以自动控制交通信号灯，限制交通违规行为的发生。 4.路径规划