梁潤智 胡夢杰 李章誠 李欣蓓

摘 要：中國首創(chuàng)的共享單車模式經(jīng)過短時(shí)間發(fā)展，改變城市出行方式的全新方案。但是，在這個(gè)過程中出現(xiàn)停放秩序、車輛損壞。我們設(shè)計(jì)了一款無人自動(dòng)駕駛共享單車系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過將攝像頭系統(tǒng)、自平衡系統(tǒng)和定位系統(tǒng)，加裝在共享單車上，共享單車可以開啟無人自動(dòng)駕駛模式，讓共享單車進(jìn)行短途自主導(dǎo)航前進(jìn)。

關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛;圖像識別;深度學(xué)習(xí)

如今，僅哈啰單車的用戶注冊數(shù)量達(dá)到4億+，入住城市460+，累計(jì)騎行184億公里。共享單車因其隨取隨用和停車“無樁”理念便利了公眾的出行，解決了城市出行最后一公里難題，在共享單車的停放問題上。亂停亂放的共享單車大多數(shù)會前往“共享單車墳場”，其實(shí)就是垃圾場，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)有51.6%的單車曾被丟棄到“共享單車墳場”，但是在一個(gè)“墳場”中大概會有46.4%的單車會被拿出正常使用。本系統(tǒng)對共享單車進(jìn)行改造，可以大大減少共享單車的損壞率，并且減少人員的調(diào)度費(fèi)用，增加自行車出行的比例。

1方案設(shè)計(jì)

系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖1所示，最核心的部件是MCU中央處理器，我們首選的處理器是STM32，他有著功耗小的優(yōu)點(diǎn)，可大大提升自行車的續(xù)航能力。自行車自動(dòng)駕駛功能主要是分成三個(gè)大類，（1）基于OpenMv或k210深度學(xué)習(xí)攝像頭系統(tǒng)，可以對當(dāng)前道路進(jìn)行識別，同時(shí)深度學(xué)習(xí)使用CNN與XGBoost+AlexNet模型，大大提高圖像識別精準(zhǔn)度。（2）雙頻北斗定位GNSS與5G NB-IoT窄帶物聯(lián)網(wǎng)，它們可以對自行車位置進(jìn)行定位，讓路線規(guī)劃更為精準(zhǔn)。（3）基于MPU6050自動(dòng)平衡系統(tǒng)，通過獲得角度，可以讓自行車進(jìn)行自動(dòng)平衡，保持車身不傾斜，為自行車無人駕駛提供保障。通過三個(gè)系統(tǒng)的相互協(xié)調(diào)，達(dá)成無人自動(dòng)駕駛功能。

2.1視覺識別

一、 AlexNet模型

AlexNet模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用激活函數(shù)為了引入非線性變化，具有ReLU的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度比tanh 單元、sigmoid 單元快幾倍。傳統(tǒng)上卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相鄰神經(jīng)元組的領(lǐng)域是不重疊的，而在AlexNet模型中使用池化時(shí)是可以重疊的，提高精確度。

二、 實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果

實(shí)驗(yàn)步驟：

（1）使用訓(xùn)練好的AlexNet模型，隨機(jī)抽取cifar-10訓(xùn)練集中的45000圖像數(shù)據(jù)輸入到模型。

（2）將后三層特征串行融合，使用PCA算法降維。

（3）使用XGBoost與CNN結(jié)合算法訓(xùn)練，最后得到預(yù)測模型，仿真結(jié)果如圖2所示。

2.2位置PID控制。

為了防止單車傾倒，我們結(jié)合MPU6050實(shí)時(shí)返回值 Angle 進(jìn)行舵機(jī)的調(diào)整。

PID算法公式：

angle_out = kp * angle + ki*integral + kd*gyro ? ?（1）

Kp為比例增益，Ki為積分時(shí)間常數(shù)，Kd為微分時(shí)間常數(shù)。

在通過速度環(huán)，將自行車自身的速度進(jìn)行控制，對于期望速度大小的選擇并不是越大越好，因?yàn)樵趯?shí)踐中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)給車一定大小的電量，不同的速度所完成的路程長度是不同的。速度快的時(shí)候反而路程短，逐漸降低速度后，完成的路程開始增長，當(dāng)?shù)陀谝粋€(gè)速度時(shí)，完成的路程開始趨于穩(wěn)定。所以，為保證路徑的優(yōu)化，必須結(jié)合車的本身選擇一個(gè)合理的期望速度。

3自行車自平衡

一、自行車穩(wěn)定性計(jì)算

根據(jù)自行車運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，求得角速度與自行車質(zhì)心加速度，為

根據(jù)《自平衡自行車機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析》可設(shè)q2為車架橫滾角（自行車傾斜角）根據(jù)公式，并帶入車把轉(zhuǎn)角與車輪轉(zhuǎn)速，并建立公式，得到

根據(jù)計(jì)算公式得知，車輪有一轉(zhuǎn)動(dòng)角度的下界，因?yàn)檐囁僭铰?，車把轉(zhuǎn)角就越大，車速越快，車把轉(zhuǎn)角就越小。

為了驗(yàn)證理論計(jì)算結(jié)果和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的一致性將對各個(gè)數(shù)值進(jìn)行單獨(dú)抽樣，帶入實(shí)際進(jìn)行測量，將車輛車輪傳動(dòng)角速度在80度/秒，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

最后得到車架橫滾角度（自行車傾斜角）與車把轉(zhuǎn)動(dòng)角度的一個(gè)非線性圖表與數(shù)值，并把此數(shù)據(jù)帶入到系統(tǒng)，由MPU6050獲得車架橫滾角度，然后根據(jù)此圖表，修改自行車轉(zhuǎn)軸舵機(jī)，從而達(dá)到自行車自平衡功能。

4 總結(jié)

如果共享單車裝上本系統(tǒng)，可完全做到自主巡航功能，大大減少共享單車亂停亂放的情景出現(xiàn)，從而制止大量共享單車因亂停亂放問題被報(bào)廢的問題，同時(shí)也可以減少共享單車調(diào)度人員的支出。

參考文獻(xiàn)：

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[2]劉夢雅.面向圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化與應(yīng)用.2019

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