Pengelakan Perlanggaran Reaktif Menggunakan Rangkaian Neural Evolusi: Analisis dan Kerangka Kerja

1. Pengenalan

Mereka bentuk perisian kawalan untuk kenderaan autonom adalah sememangnya kompleks, memerlukan sistem untuk mengendalikan senario yang tidak terhingga di bawah kekangan sumber. Kertas kerja ini mencadangkan kaedah baharu pengelakan perlanggaran reaktif menggunakan Rangkaian Neural Evolusi (ENN). Berbeza dengan kaedah tradisional yang bergantung pada senario yang telah ditetapkan atau ciri buatan tangan, pendekatan ini membolehkan kenderaan belajar terus daripada data penderia (satu pengesan jarak hadapan) untuk menavigasi persekitaran dinamik tanpa perlanggaran. Latihan dan pengesahan dilakukan dalam simulasi, menunjukkan keupayaan kaedah ini untuk digeneralisasikan kepada senario yang belum pernah dilihat.

Masalah Teras: Mengatasi batasan sistem pengelakan perlanggaran yang ditulis skrip dan tidak boleh menyesuaikan diri dalam persekitaran dunia nyata yang tidak dapat diramalkan.

2. Metodologi

Sistem yang dicadangkan menggabungkan rangkaian neural untuk persepsi/kawalan dengan algoritma genetik untuk pengoptimuman.

2.1 Seni Bina Sistem

Kenderaan ego dilengkapi dengan penderia pengesan jarak hadapan simulasi. Penderia ini menyediakan satu tatasusunan bacaan jarak $d = [d_1, d_2, ..., d_n]$ pada pelbagai sudut mendatar, membentuk persepsi ringkas persekitaran frontal segera. Vektor $d$ ini berfungsi sebagai satu-satunya input kepada rangkaian neural suapan hadapan.

Output rangkaian neural adalah isyarat kawalan berterusan untuk sudut stereng kenderaan $\theta_{steer}$. Objektifnya adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan $f$ supaya $\theta_{steer} = f(d)$, yang menghasilkan perjalanan bebas perlanggaran.

2.2 Rangkaian Neural Evolusi (ENN)

ENN merujuk kepada rangkaian neural yang pemberat dan seni binanya (hingga ke tahap tertentu) dioptimumkan menggunakan algoritma evolusi, dan bukannya penyebaran balik tradisional. Dalam konteks ini, setiap agen kenderaan dikawal oleh rangkaian neural yang unik. "Kepintaran" agen dikodkan dalam parameter rangkaiannya.

2.3 Algoritma Genetik untuk Latihan

Algoritma Genetik (GA) digunakan untuk mengembangkan populasi agen kenderaan merentasi generasi.

Populasi: Satu set agen kenderaan, setiap satu dengan rangkaian neural yang unik.
Penilaian Kecergasan: Setiap agen dinilai dalam simulasi. Kecergasan $F$ biasanya ditakrifkan sebagai fungsi jarak yang dilalui tanpa perlanggaran, contohnya, $F = \sum_{t} v_t \cdot \Delta t$, di mana $v_t$ ialah halaju pada masa $t$ dan $\Delta t$ ialah langkah masa. Perlanggaran mengakibatkan penalti kecergasan yang teruk atau penamatan.
Pemilihan: Agen dengan skor kecergasan yang lebih tinggi dipilih sebagai "ibu bapa."
Penyilangan & Mutasi: Parameter rangkaian neural (pemberat) ibu bapa digabungkan (penyilangan) dan diubah secara rawak (mutasi) untuk mencipta "anak" untuk generasi seterusnya.
Pengulangan: Proses ini berulang, secara beransur-ansur membiakkan agen yang lebih baik dalam mengelakkan perlanggaran.

GA secara berkesan mencari ruang berdimensi tinggi parameter rangkaian yang mungkin untuk mereka yang memaksimumkan fungsi kecergasan.

3. Persediaan Eksperimen & Keputusan

Kertas kerja ini mengesahkan kaedah melalui enam eksperimen utama yang dijalankan dalam simulasi.

3.1 Eksperimen 1: Litar Bebas Statik

Objektif: Menguji keupayaan pembelajaran asas dalam persekitaran statik yang mudah (contohnya, litar kosong dengan dinding).
Keputusan: Kenderaan berjaya belajar menavigasi litar tanpa perlanggaran, menunjukkan keupayaan ENN untuk menguasai pengelakan halangan asas daripada data penderia yang jarang.

3.2 Eksperimen 2: Analisis Resolusi Penderia

Objektif: Menganalisis kesan resolusi sudut pengesan jarak (bilangan pancaran $n$) terhadap prestasi pembelajaran.
Keputusan: Prestasi bertambah baik dengan resolusi yang lebih tinggi (lebih banyak pancaran), tetapi pulangan berkurangan diperhatikan. Ini menonjolkan pertukaran antara butiran persepsi dan kerumitan pengiraan/pembelajaran. Resolusi minimum yang boleh diterima dikenal pasti.

3.3 Eksperimen 3: Pembelajaran Kenderaan Berbilang

Objektif: Menilai kaedah dalam persekitaran dinamik dengan pelbagai kenderaan bebas.
Sub-eksperimen 3.3.1: Satu kenderaan ego belajar mengelakkan kenderaan lain yang bergerak secara rawak.
Sub-eksperimen 3.3.2: Satu kumpulan kenderaan belajar pengelakan perlanggaran serentak dari mula.
Keputusan: Kaedah ini berjaya dalam kedua-dua kes. Senario pembelajaran berbilang agen serentak adalah sangat signifikan, menunjukkan kemunculan tingkah laku pengelakan seperti koperasi yang terpencar tanpa protokol komunikasi eksplisit.

3.4 Eksperimen 4-6: Ujian Keumuman

Objektif: Menguji keteguhan dan kebolehgeneralisasian polisi yang dipelajari.
Eksperimen 4 (Simulator Baharu): Polisi yang dilatih dalam simulator asas dipindahkan ke CarMaker, simulator dinamik kenderaan komersial berketepatan tinggi. Kenderaan mengekalkan pengelakan perlanggaran, membuktikan kebebasan simulator.
Eksperimen 5 (Penderia Baharu): Pengesan jarak hadapan digantikan dengan kamera. Kerangka kerja ENN, yang kini memproses data mentah/piksel, berjaya belajar mengelakkan perlanggaran, menunjukkan kebebasan modaliti penderia.
Eksperimen 6 (Tugas Baharu): Kenderaan diberikan tugas untuk belajar pengekalan lorong selain mengelakkan perlanggaran. ENN berjaya mempelajari tugas gabungan ini, menunjukkan kebolehgeneralisasian tugas.

Penemuan Eksperimen Utama

Kadar Kejayaan dalam Litar Statik: >95% selepas N generasi.
Pancaran Penderia Optimum: Didapati antara 5-9 untuk persekitaran yang diuji.
Kejayaan Berbilang Agen: Kumpulan sehingga 5 kenderaan belajar pengelakan serentak.
Kejayaan Generalisasi: Polisi berjaya dipindahkan merentasi 3 perubahan utama (simulator, penderia, tugas).

4. Analisis Teknikal & Inti Pati Utama

Inti Pati Utama

Kertas kerja ini bukan sekadar satu lagi penambahbaikan berperingkat dalam perancangan laluan; ia adalah hujah yang menarik untuk kereaktifan berasaskan pembelajaran berbanding kesempurnaan geometri. Penulis mengenal pasti dengan tepat kelemahan maut dalam susunan robotik tradisional: pergantungan berlebihan pada saluran persepsi dan perancang yang rapuh dan ditala tangan yang gagal teruk dalam kes tepi. Dengan membenarkan Algoritma Genetik mencari ruang polisi secara langsung dari penderia-ke-penggerakan dengan kekerasan, mereka memintas keperluan untuk anggaran keadaan eksplisit, penjejakan objek, dan pengoptimuman trajektori. Kejeniusan sebenar terletak pada minimalisme—satu pengesan jarak dan satu arahan stereng. Ia adalah peringatan yang jelas bahawa dalam senario reaksi berkelajuan tinggi yang terkekang, polisi yang cukup baik dipelajari daripada data selalunya mengatasi pelan sempurna yang tiba terlalu lewat.

Aliran Logik

Logik penyelidikan ini bersih dan secara progresif bercita-cita tinggi. Ia bermula dengan "Hello World" robotik (jangan langgar dinding statik), menguji tekanan parameter utama (resolusi penderia) secara sistematik, dan kemudian melompat ke dalam kekacauan berbilang agen. Kemuncaknya adalah trilogi keumuman: menukar simulator, penderia, dan tugas. Ini bukan sekadar pengesahan; ia adalah demonstrasi keteguhan yang muncul. Polisi tidak menghafal peta atau bentuk objek tertentu; ia mempelajari hubungan spatial asas: "jika sesuatu dekat dalam arah X, belok ke arah Y." Prinsip teras ini dipindahkan merentasi domain, sama seperti ciri visual yang dipelajari oleh CNN dalam ImageNet dipindahkan ke tugas penglihatan lain, seperti yang dibincangkan dalam literatur pembelajaran mendalam asas.

Kekuatan & Kelemahan

Kekuatan:

Kesederhanaan yang Elegan: Seni bina ini sangat ringkas dan indah, mengurangkan masalah kepada intipatinya.
Generalisasi yang Boleh Dibuktikan: Ujian keumuman tiga cabang adalah contoh teladan penilaian yang ketat, jauh melangkaui keputusan persekitaran tunggal tipikal.
Potensi Berbilang Agen Terpencar: Eksperimen pembelajaran serentak adalah gambaran menarik tentang penyelarasan armada yang boleh diskalakan dan bebas komunikasi.

Kelemahan Ketara:

Jurang Simulasi: Semua pengesahan adalah dalam simulasi. Lompatan ke dunia fizikal—dengan hingar penderia, kependaman, dan dinamik kenderaan yang kompleks—adalah sangat besar. Ujian CarMaker adalah langkah yang baik, tetapi ia bukan dunia sebenar.
Ketidakcekapan Sampel GA: Algoritma evolusi terkenal lapar data (masa simulasi) berbanding kaedah pembelajaran pengukuhan mendalam (RL) moden seperti PPO atau SAC. Kertas kerja ini akan lebih kukuh dengan penanda aras perbandingan terhadap agen RL terkini.
Ruang Tindakan Terhad: Mengawal hanya stereng mengabaikan pendikit dan brek, yang kritikal untuk pengelakan perlanggaran sebenar (contohnya, berhenti kecemasan). Ini memudahkan masalah secara berlebihan.

Wawasan yang Boleh Dilaksanakan

Untuk pengamal industri:

Gunakan Ini sebagai Garis Dasar, Bukan Penyelesaian: Laksanakan pendekatan ENN ini sebagai lapisan sandaran keselamatan peringkat rendah yang teguh dalam susunan autonomi anda. Apabila perancang utama gagal atau tidak pasti, serahkan kawalan kepada polisi reaktif ini.
Merapatkan Jurang Sim-ke-Real dengan Pengacakan Domain: Jangan hanya latih dalam satu simulator sempurna. Gunakan kekuatan GA untuk melatih dalam ribuan simulasi teracak (mengubah pencahayaan, tekstur, hingar penderia) untuk memupuk keteguhan polisi, teknik yang dipelopori oleh kumpulan penyelidikan seperti OpenAI.
Hibridkan: Gantikan GA biasa untuk carian polisi dengan kaedah yang lebih cekap sampel seperti Strategi Evolusi (ES) atau gunakan GA untuk mengoptimumkan hiperparameter algoritma RL mendalam. Bidang ini telah beralih daripada GA tulen untuk kawalan.
Kembangkan Suite Penderia: Integrasikan pengesan jarak hadapan dengan penderia jarak dekat, medan luas (seperti kamera omniresolusi rendah) untuk mengendalikan lintasan silang dan ancaman belakang, bergerak ke arah sampul keselamatan 360 darjah.

Kerja ini adalah bukti konsep yang kuat. Tugas sekarang adalah mengindustrikan wawasannya dengan mengintegrasikannya dengan rangka kerja pembelajaran yang lebih moden, cekap dan ujian dunia sebenar yang ketat.

5. Kerangka Analisis & Contoh Kes

Kerangka untuk Menilai Polisi Robotik yang Dipelajari:
Kertas kerja ini menyediakan templat untuk penilaian yang ketat. Kita boleh mengabstrakkan kerangka empat peringkat:

Ujian Kecekapan Teras: Bolehkah ia melaksanakan tugas asas dalam persekitaran mudah? (Litar statik).
Analisis Sensitiviti Parameter: Bagaimana pilihan perkakasan/algoritma utama mempengaruhi prestasi? (Resolusi penderia).
Ujian Tekanan Persekitaran: Bagaimana prestasinya di bawah kerumitan dan ketidakpastian yang meningkat? (Persekitaran dinamik, berbilang agen).
Audit Generalisasi: Adakah kemahiran yang dipelajari asas atau dihafal? Uji merentasi simulator, penderia, dan tugas berkaitan.

Contoh Kes: Robot Logistik Gudang
Senario: Satu armada robot mudah alih autonomi (AMR) dalam gudang dinamik.
Aplikasi Kerangka:

Ujian Teras: Latih satu robot (menggunakan ENN) untuk menavigasi lorong kosong tanpa melanggar rak.
Analisis Sensitiviti: Uji dengan LiDAR 2D vs. kamera kedalaman 3D. Cari titik optimum kos/prestasi.
Ujian Tekanan: Perkenalkan robot lain dan pekerja manusia yang bergerak secara tidak dapat diramalkan. Latih satu kumpulan serentak.
Audit Generalisasi: Pindahkan polisi terlatih ke susun atur gudang yang berbeza ("peta" baharu) atau berikan tugas untuk mengikuti laluan tertentu (pengekalan lorong) sambil mengelakkan halangan.

Pendekatan berstruktur ini melangkaui "ia berfungsi di makmal kami" kepada membuktikan kesediaan operasi dan keteguhan.

6. Aplikasi & Hala Tuju Masa Depan

Prinsip yang ditunjukkan mempunyai kebolehgunaan luas melangkaui kenderaan lebuh raya:

Dron Penghantaran Batu Terakhir: Pengelakan reaktif dalam ruang udara bandar yang sesak untuk mengelak halangan dinamik (contohnya, burung, dron lain).
Robotik Pertanian: Traktor atau mesin penuai autonomi menavigasi ladang tidak berstruktur, mengelakkan pekerja, haiwan, dan rupa bumi tidak sekata.
Kerusi Roda Pintar & Alat Mobiliti: Menyediakan pengelakan perlanggaran peringkat rendah yang boleh dipercayai dalam ruang dalaman yang sesak (hospital, lapangan terbang), meningkatkan keselamatan pengguna dengan input minimum.
Kobot Perindustrian: Membolehkan kerjasama manusia-robot yang lebih selamat dengan memberikan robot refleks semula jadi yang dipelajari untuk mengelakkan sentuhan, menambah penderia daya tradisional.

Hala Tuju Penyelidikan Masa Depan:

Integrasi dengan Model Ramalan: Gabungkan ENN reaktif dengan model dunia ramalan ringan. Lapisan reaktif mengendalikan ancaman segera, manakala lapisan ramalan membolehkan perancangan yang lebih lancar dan antisipatif.
Kebolehterangan & Pengesahan: Membangunkan kaedah untuk memeriksa rangkaian neural yang berevolusi. "Peraturan" mudah apa yang telah ditemuinya? Ini penting untuk pensijilan keselamatan dalam industri terkawal seperti automotif.
Gabungan Penderia Pelbagai Modal: Kembangkan polisi yang boleh menggabungkan data daripada penderia heterogen (LiDAR, kamera, radar) dari mula, dan bukannya menggabungkan pada tahap ciri.
Pembelajaran Sepanjang Hayat: Benarkan polisi untuk menyesuaikan diri dalam talian kepada perubahan persekitaran baharu yang kekal (contohnya, bangunan baharu, zon pembinaan kekal) tanpa latihan semula lengkap, mungkin melalui mekanisme evolusi berterusan.

Matlamat utama adalah untuk membangunkan otak keselamatan reaktif yang berkebolehan umum yang boleh digunakan merentasi pelbagai sistem autonomi, menyediakan lapisan asas operasi selamat yang dijamin.

7. Rujukan

Eraqi, H. M., Eldin, Y. E., & Moustafa, M. N. (Tahun). Reactive Collision Avoidance using Evolutionary Neural Networks. [Nama Jurnal/ Persidangan].
Liu, S., et al. (2013). A survey on collision avoidance for unmanned aerial vehicles. Journal of Intelligent & Robotic Systems.
Fu, C., et al. (2013). A review on collision avoidance systems for autonomous vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
Sipper, M. (2006). Evolutionary Computation: A Unified Approach. MIT Press.
OpenAI. (2018). Learning Dexterous In-Hand Manipulation. Demonstrates advanced use of simulation and domain randomization for complex robotic tasks. [https://openai.com/research/learning-dexterous-in-hand-manipulation]
Schulman, J., et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv:1707.06347. A key modern reinforcement learning algorithm for comparison with evolutionary methods.
IPG Automotive. CarMaker - Open Test Platform for Virtual Test Driving. [https://ipg-automotive.com/products-services/simulation-software/carmaker/]