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基于深度神经网络的自制电动小车路径追踪误差预测与自适应补偿系统1

基于深度神经网络的自制电动小车路径追踪误差预测与自适

应补偿系统

1.研究背景与意义

1.1自动驾驶技术的发展趋势

自动驾驶技术是当前汽车工业和交通领域的重要发展方向，其发展经历了从辅助

驾驶到完全自动驾驶的逐步演进过程。根据国际汽车工程师学会（SAE）的定义，自动

驾驶技术分为从L0到L5的六个级别，其中L0表示完全人工驾驶，L5表示完全自动

驾驶。近年来，随着人工智能、传感器技术、计算机硬件等领域的快速发展，自动驾驶

技术取得了显著进步。据行业报告显示，2020年全球自动驾驶汽车市场规模为540亿

美元，预计到2025年将达到770亿美元，年复合增长率为7.3%。在技术层面，深度神

经网络作为自动驾驶系统的关键技术之一，为车辆的环境感知、决策规划和控制提供了

强大的支持。例如，特斯拉的Autopilot系统利用深度学习算法对摄像头和雷达传感器

获取的数据进行处理，实现了自动变道、自动泊车等功能。然而，自动驾驶技术仍面临

一些挑战，如复杂环境下的路径追踪精度、系统的可靠性和安全性等。因此，研究自动

驾驶技术中的关键问题，如路径追踪误差预测与补偿，对于推动自动驾驶技术的发展具

有重要意义。

1.2电动小车路径追踪的应用场景

电动小车作为一种小型、灵活的交通工具，在物流、仓储、校园、景区等场景中具

有广泛的应用前景。在物流领域，电动小车可以用于货物的搬运和配送，实现物流的自

动化和智能化。例如，亚马逊在其物流仓库中部署了大量的电动小车，用于货物的分拣

和运输，提高了物流效率。在仓储管理中，电动小车可以根据预设的路径进行货物的存

储和检索，减少了人工操作的误差和劳动强度。在校园和景区等场景中，电动小车可以

作为观光和代步工具，为游客提供便捷的出行服务。然而，电动小车在实际运行过程中，

由于传感器精度、环境干扰、车辆动力学等因素的影响，路径追踪误差是不可避免的。

例如，在复杂的室内环境中，由于信号干扰和反射，激光雷达等传感器的测量精度会下

降，导致路径追踪误差增大。为了提高电动小车的运行效率和安全性，需要对路径追踪

误差进行准确预测和自适应补偿。通过研究基于深度神经网络的路径追踪误差预测与

自适应补偿系统，可以提高电动小车在各种应用场景中的性能和可靠性，为电动小车的

广泛应用提供技术支持。

2.深度神经网络基础2

2.深度神经网络基础

2.1神经网络架构概述

深度神经网络（DNN）是现代人工智能技术的核心，其架构由多个层次组成，包

括输入层、隐藏层和输出层。每一层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接，这

些权重在训练过程中不断调整以优化网络性能。常见的神经网络架构有卷积神经网络

（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元

（GRU）。CNN在处理图像数据方面表现出色，其卷积层能够提取图像的局部特征，池

化层则用于降低特征维度，减少计算量。例如，在自动驾驶车辆的环境感知中，CNN可

以用于识别道路标志、行人和车辆等目标。RNN及其变体则在处理序列数据方面具有

优势，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。在路径追踪任务中，LSTM可以用于建模

车辆的运动轨迹，预测未来的路径点。

神经网络的训练过程通常包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播中，输入

数据通过网络的各层进行计算，最终得到输出结果。然后，通过计算输出结果与真实标

签之间的损失函数来评估网络的性能。在反向传播中，损失函数的梯度通过网络的各

层反向传播，更新网络的权重，以最小化损失函数。常用的优化算法包括随机梯度下降

（SGD）、Adam和RMSprop等。这些优化算法通过调整学习率和动量等参数，加快网

络的收敛速度，提高训练效率。

近年来，深度神经网络的架构不断创新和发展。例如，Transformer架构通过引入

自注意力机制，能够并行处理序列数据，大大提高了训练速度和性能。在路径追踪误差

预测任务中，Transformer可以用于建模车辆与环境之间的复杂交互关系，提高误差预

测的准确性。此外，轻量