深度學習篇---車道線循跡

要實現基于深度學習的雙車道線（黃色車道線）循跡（通過預測四個輪子的轉速實現自主控制），需要從數據采集、模型設計、訓練策略、環境適應等多維度系統優化。以下是具體方案及需要注意的關鍵事項，旨在提升精準度和環境適應性。

一、核心流程與關鍵環節

整個系統的核心邏輯是：“圖像輸入→深度學習模型→輸出四個輪子的轉速→控制小車循跡”，本質是端到端的回歸任務（輸入圖像，輸出連續的轉速值）。關鍵環節包括：

數據采集與預處理
模型架構設計
訓練策略優化
環境適應性增強
部署與實時性優化

二、數據采集：高質量數據是基礎

數據質量直接決定模型上限，需覆蓋多樣化場景，同時保證 “圖像 - 轉速” 標簽的精準對應。

1. 數據采集要點

場景多樣性：
必須覆蓋不同環境，避免模型過擬合到單一場景：
- 光照：晴天（強光、陰影）、陰天、黃昏、夜晚（需補光燈，避免過暗）；
- 路面：瀝青（新 / 舊）、水泥、石子路、積水路面；
- 車道線狀態：清晰黃色實線 / 虛線、模糊 / 磨損車道線、被落葉 / 泥土部分遮擋的車道線；
- 干擾因素：相鄰車道車輛、行人、交通錐等障礙物（少量，避免模型分心）。
圖像采集規范：
- 攝像頭位置固定（建議安裝在小車前端居中，高度與視角覆蓋前方 3-5 米車道線）；
- 分辨率統一（如 320×240 或 640×480，平衡精度與算力），避免變形；
- 采集頻率與控制頻率匹配（如 10Hz，即每秒 10 幀，與小車控制周期同步）。
標簽（轉速）采集規范：
- 用手柄遙控時，操作需平滑（避免急加速 / 急轉向），減少人類操作抖動；
- 記錄四個輪子的真實轉速（通過編碼器或電機驅動板讀取 PWM 值），而非手柄輸入值（可能存在延遲或非線性）；
- 對標簽進行后處理：用滑動平均（如 3-5 幀窗口）過濾噪聲，使轉速變化更平滑（符合小車物理特性）。
數據量：
至少 10 萬 + 樣本（越多越好），其中不同環境樣本比例均衡（如夜晚樣本占 20%，陰影樣本占 15% 等）。

2. 數據預處理與增強

圖像預處理：
- 裁剪：保留 ROI（感興趣區域），去除天空、車身等無關區域（如只保留圖像下方 2/3 區域，聚焦路面）；
- 標準化：將像素值歸一化到 [0,1] 或 [-1,1]，減少光照強度絕對值的影響；
- 顏色空間轉換：針對黃色車道線，轉換到 HSV 空間（H 通道對黃色更敏感），可通過閾值（如 H=20-40）初步增強黃色特征，抑制其他顏色干擾。
數據增強（關鍵）：
模擬不同環境變化，提升模型泛化能力：
- 幾何變換：隨機平移（±5%，模擬小車輕微偏移）、旋轉（±3°，模擬轉向）、縮放（±10%，模擬距離變化）；
- 光照變換：隨機調整亮度（±30%）、對比度（±20%）、飽和度（±20%），添加高斯噪聲（模擬攝像頭噪聲）；
- 遮擋模擬：隨機添加小區域遮擋（如 5% 面積的黑色塊，模擬路面污漬）；
- 天氣模擬：添加雨滴、霧效濾鏡（少量，避免過度模糊）。

三、模型設計：平衡精度與實時性

目標是從圖像中提取車道線特征，預測四個輪子的轉速（連續值），模型需兼顧精度和推理速度（嵌入式設備算力有限）。

1. 輸入與輸出設計

輸入：預處理后的圖像（如 320×240×3）；
輸出：4 個連續值（對應四個輪子的轉速，單位可歸一化到 [-1,1]，1 代表最大正向轉速，-1 代表反向，0 代表停止）。

2. 模型架構選擇

基礎架構：CNN + 回歸頭（適合提取空間特征）
- 輕量級 CNN：如 MobileNetV2、EfficientNet-B0（參數量少，適合嵌入式），用其卷積層提取圖像特征；
- 回歸頭：將 CNN 輸出的特征圖通過全局平均池化壓縮為向量，再經 2-3 層全連接層輸出 4 個轉速值（激活函數用線性激活，因轉速是連續值）。
進階：引入時序信息
小車運動具有連續性（當前轉速依賴前幾幀狀態），可加入時序模型：
- CNN+LSTM：用 CNN 提取每幀特征，輸入 LSTM（或 GRU）捕捉時序依賴（如前 3-5 幀特征），輸出當前轉速，減少急轉向或抖動；
- Transformer：用視覺 Transformer（如 ViT 的簡化版）提取空間特征，結合自注意力捕捉長距離依賴（適合復雜場景，但算力要求高）。
輕量化優化：
- 模型量化：將 32 位浮點數（FP32）量化為 8 位整數（INT8），推理速度提升 4 倍，精度損失 < 5%；
- 剪枝：去除冗余卷積核（如將不重要的權重置零），減少參數量 30% 以上。

3. 多任務學習（提升特征提取能力）

單一回歸任務可能對車道線特征捕捉不足，可加入輔助任務，迫使模型學習更魯棒的特征：

主任務：預測四個輪子的轉速；
輔助任務：
- 車道線檢測：輸出車道線的關鍵點坐標（如左右車道線各 5 個點）；
- 偏移量預測：預測小車當前位置相對于車道線中線的偏移量（像素單位）和偏轉角（度）；
  損失函數為：主任務損失（MSE）+ 0.3× 輔助任務損失（L1 或 MSE），輔助任務權重可調整。

四、訓練策略：避免過擬合，提升穩定性

1. 損失函數設計

核心損失：均方誤差（MSE），但需考慮小車動力學特性：
- 加權 MSE：對轉向時的左右輪轉速差異賦予更高權重（如轉彎時，左右輪誤差權重 ×1.5），強化轉向精度；
- 加入平滑損失：對相鄰幀的轉速變化量（如當前轉速 - 前一幀轉速）添加 L1 損失（權重 0.1），避免轉速突變（符合物理約束）。

2. 訓練技巧

數據集劃分：
訓練集：驗證集：測試集 = 7:2:1，測試集需包含未見過的環境（如全新路面或新光照），嚴格評估泛化能力。
優化器與學習率：
- 優化器：Adam（自適應學習率，適合回歸任務）；
- 學習率：初始 1e-4，用余弦退火調度（Cosine Annealing），每 3 個 epoch 衰減 5%，避免陷入局部最優。
正則化：
- L2 正則化（權重衰減 1e-5）；
- Dropout（在全連接層加入 5%-10% 的 dropout 率）；
- 早停（Early Stopping）：當驗證集損失連續 5 個 epoch 不下降時停止，防止過擬合。
遷移學習：
用預訓練模型（如在 ImageNet 上訓練的 MobileNet）作為特征提取器，凍結前 50% 的卷積層，微調后 50% 和全連接層，減少數據需求，加速收斂。

五、提升精準度的關鍵措施

強化車道線特征提取：
- 加入注意力機制：在 CNN 中插入通道注意力（如 SE 模塊），讓模型自動關注黃色車道線所在的通道；或空間注意力（如 CBAM 模塊），聚焦車道線區域。
- 多尺度特征融合：結合淺層高分辨率特征（捕捉車道線細節）和深層語義特征（捕捉全局車道結構），提升對模糊車道線的識別能力。
標簽精細化：
- 人工篩選 “困難樣本”（如模糊車道線、強陰影下的樣本），單獨增加訓練權重（如 ×2），強迫模型學習難例；
- 對極端場景（如完全被遮擋 1/3 的車道線），補充專家標注的轉速（人類手動控制通過該場景），避免模型在這些場景下預測混亂。
模型集成：
訓練多個不同架構的模型（如 CNN+LSTM、Transformer），預測時取轉速平均值，減少單一模型的偏差。

六、提升環境適應性的核心方法

域適應（Domain Adaptation）：
解決 “訓練環境與測試環境差異大” 的問題（如訓練集全是晴天，測試集是雨天）：
- 用對抗性域適應（如 DANN）：訓練模型學習 “域不變特征”（如車道線的幾何結構），同時忽略 “域相關特征”（如光照顏色）；
- 元學習（Meta-Learning）：讓模型在少量新環境樣本上快速微調，適應新場景（如用 MAML 算法）。
在線自適應：
部署時加入實時調整機制：
- 環境檢測模塊：實時判斷當前環境（如光照強度、車道線清晰度），切換對應的數據預處理策略（如弱光下自動增強亮度）；
- 增量學習：在新環境中，用小車自主行駛時的 “成功案例”（如未偏離車道的樣本）不斷更新模型，避免災難性遺忘（用彈性權重鞏固 EWC 算法）。
傳感器融合（多模態輔助）：
單攝像頭易受環境干擾，結合其他傳感器提升魯棒性：
- IMU（慣性測量單元）：輔助預測小車運動趨勢（如轉彎時的角速度），當攝像頭識別模糊時，用 IMU 短期維持方向；
- 超聲波傳感器：檢測近距離障礙物，避免因避障導致的循跡偏移；
- 激光雷達（可選）：在惡劣天氣下（如大霧），激光雷達對車道線的反射率可輔助定位。

七、部署與工程優化

實時性優化：
- 模型推理速度需 < 100ms（10Hz 以上），否則小車反應滯后，導致偏移；
- 用 TensorRT 或 ONNX Runtime 優化模型，在 Jetson Nano 等設備上加速推理；
- 簡化圖像預處理（如用 GPU 加速裁剪、歸一化）。
控制系統校準：
- 模型輸出的轉速需與電機實際轉速校準（因電機性能差異、負載變化），建立 “模型輸出→PWM 信號” 的映射表（通過實驗測量不同輸出對應的實際轉速）；
- 加入 PID 控制補償：將模型預測的轉速作為目標值，用 PID 調節電機 PWM，抵消路面摩擦力、坡度等干擾，使實際轉速更接近預測值。
故障處理機制：
- 當模型預測的轉速波動過大（如標準差超過閾值），或連續 3 幀未檢測到車道線時，觸發 “安全模式”（減速至怠速，等待人工干預），避免失控。