Python 深度学习实战：自动驾驶
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
概述
随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及和应用飞速发展，基于图像处理和机器学习的无人驾驶应用越来越火爆。无人驾驶领域也面临着非常多的挑战，包括环境复杂、相互依赖关系复杂、复杂交通场景、频繁的变化等。为了解决这些无人驾驶问题，计算机视觉、机器学习、深度学习等前沿技术越来越引起了关注。
目前，国内外已经有很多开源项目实现了无人驾驶的功能，如百度的无人驾驶汽车项目Apollo，华为的自动驾驶汽车项目HarmonyOS，以及开源社区提供的自动驾驶工具套件如Autoware、CARLA等。但是，这些工具都是基于传统机器学习的算法和方法，并没有采用最新、先进的深度学习技术。
因此，本文将从理论、技术实现三个方面来深入剖析基于深度学习的自动驾驶技术。首先，将介绍深度学习相关的一些理论知识；其次，通过案例分析介绍如何通过深度学习算法训练模型获得车辆控制指令；最后，在实际工程中对这些算法进行集成，提升性能和准确性。
相关研究
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的机器学习模型，其由若干节点组成的输入层、输出层和隐藏层构成。它可以对输入信号进行非线性变换，转换到输出层的结果中。如下图所示：
人工神经网络中最基础的就是神经元结构，即每一个节点都是一个神经元。每个神经元接收一些输入信息，然后对这些信息进行加权处理，最后激活产生输出信息。而人工神经网络的学习过程则是通过反向传播算法来完成的，通过不断修正权值，使神经网络能够更好地适应数据。
深度学习的发展始于神经网络的研究。20世纪90年代，Hinton、Bengio、Williams、Courville等人提出了著名的“深度玻尔兹曼机”（Deep Belief Network），基于深度神经网络的系统，并成功地解决了手写识别、自然语言处理、语音识别等任务。随后，随着深度学习的不断发展，出现了一系列基于神经网络的机器学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等。
强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习中的一个重要子领域，旨在让机器按照环境的影响，在有限的时间步长内最大化累计奖励（Return）。强化学习有两个基本假设：第一，智能体（Agent）在环境中采取行动后，环境给予回报（Reward），智能体要根据回报决定下一步的行动，试图使得累计回报（Cumulative Reward）最大化。第二，智能体能够学习到长期的价值函数，并通过价值函数做决策。
在强化学习中，智能体和环境共同构建了一个状态空间和一个动作空间，智能体在不同的状态选择不同的动作，并通过执行这些动作来改变环境，得到奖励。在每次选择动作时，智能体会收到一个回报，反映了他对这个动作的好坏程度。在收到足够多的奖励之后，智能体就能够知道到底应该做什么，学习到长期的价值函数。
强化学习的一个典型代表——蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法。MCTS 是一种多样化搜索方法，主要用于在复杂的连续状态空间中寻找最优策略。它的基本思想是在游戏中模拟随机游走，记录走过的每一条路径，并据此估计下一步的好坏。在每次模拟结束后，算法利用这些路径的信息评估当前状态的好坏，并建立相应的决策树。最终，算法从根节点到叶节点遍历决策树，找到一个最优的动作。
迁移学习
迁移学习（Transfer Learning）是指在新任务上使用已有模型的预训练参数，减少需要训练的参数量。其核心思想是使用一个预训练好的模型，作为基准模型，用其学习到的知识快速解决新任务。例如，ImageNet预训练模型对大量图片的分类，可以迅速适应新的目标检测任务；文本情感分类任务可使用SST-2或IMDB等数据集训练得到，只需再微调一下参数就可以直接用于新的任务。
深度学习具有强大的适应能力，通过神经网络结构的堆叠、激活函数的选择、正则项的添加等方式可以提高模型的拟合能力，取得很好的效果。但同时，模型也需要更多的数据来训练。因此，如何有效地使用现有的模型去学习新的任务，是深度学习进一步发展的关键问题之一。
2.核心概念与联系
数据集、样本、标签
本文将通过公开数据集Carla的自动驾驶场景来展开介绍自动驾驶技术。Carla是一个开源的自动驾驶仪和机器人平台，其中包含丰富的环境信息、激光雷达、摄像头、三维点云数据等。借助Carla的这些信息，可以训练出一个能够识别不同场景的自动驾驶系统。
由于Carla的数据集包含丰富的图像、声音、激光雷达和其他传感器信息，所以将使用不同的机器学习算法，实现不同的功能。而对于每一个机器学习算法，都涉及到四个基本概念：数据集、样本、特征、标签。
数据集 ：通常来说，数据集是指用来训练模型的原始数据集合，一般情况下，数据集中的样本数量通常大于等于十万。本文使用的Carla数据集包含超过120,000张训练图像、50,000张验证图像、2,000帧训练轨迹、200个测试轨迹和其他信息，构成了完整的车道场景。
样本 ：是指数据集中的一组特征和标签。比如，一幅图片可以看作是一个样本，包含图片的RGB值、尺寸等信息，而该图片对应的标签可能是图片代表的物体类别或者特定目标的位置等。
特征 ：是指样本的输入信息，通常使用像素、颜色、深度或其他形式。
标签 ：是指样本对应的正确输出，也就是样本所代表的样本属于哪个类别或是处于什么位置。
模型、损失函数、优化算法
机器学习算法根据其特点分为两大类——监督学习和非监督学习。
监督学习 ：通过已知的输入-输出对训练出一个模型，学习到的模型可以准确预测出新样本的输出。监督学习算法一般需要标注的数据，即训练样本中的输入和输出，它们之间存在某种联系。
常用的监督学习算法有逻辑回归、支持向量机、随机森林、线性回归、决策树、神经网络等。
非监督学习 ：不需要标注数据的情况，通过聚类、密度估计等技术从数据中发现结构和模式，对数据进行降维和提取特征。
常用的非监督学习算法有K-Means、K-近邻、高斯混合模型、单独标记聚类、PCA、ICA等。
损失函数 ：是模型训练过程中衡量模型预测错误率的指标。定义模型的损失函数有利于确定模型的拟合程度。通常来说，损失函数有两种类型：均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）。
优化算法 ：是模型训练的最后一步，负责更新模型的参数以减小损失函数的值，使模型效果更好。常用的优化算法有梯度下降法、随机梯度下降法、共轭梯度法、动量法、Adagrad、Adam等。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
图像处理与深度学习
在自动驾驶领域，图像处理技术与深度学习结合尤为重要。下面简要介绍一下图像处理与深度学习的相关概念。
图像处理 ：图像处理是指对图像进行各种处理，如裁剪、缩放、旋转、阈值化、拼接、二值化、滤波等，从而提取图像中的有效信息，形成能够被计算机理解的特征向量。
深度学习 ：深度学习是基于大数据、神经网络与深度模型的机器学习技术。它可以从海量图像、声音、文字甚至视频中，提取其中的高级语义特征，对图片、声音、视频等信息进行分类、识别、回归等，实现精准分析。
深度学习主要有以下几个分支：
-
CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络：是一种深度学习模型，其特点是卷积层、池化层、全连接层的堆叠，能够自动提取图像中的特征。
-
RNN(Recurrent Neural Networks) 递归神经网络：是一种深度学习模型，其特点是含有循环的神经网络单元，能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。
-
GAN(Generative Adversarial Networks) 生成对抗网络：是一种深度学习模型，其特点是生成模型和判别模型，两者博弈，生成模型生成符合分布的数据，判别模型判断生成数据是否真实，以此进行训练。
-
AutoEncoder 自编码器：是一种深度学习模型，其特点是对输入数据进行压缩，并在一定程度上保持输入数据的原貌。
车道线检测与预测
在车道线检测领域，主要有两种方案：基于机器学习的方法和基于经验的方法。下面介绍一下两种方案的优缺点。
基于机器学习的方法 ：这种方法的基本思路是通过训练模型，把图像中的车道线提取出来，得到一系列的候选区域。然后，运用一些机器学习方法，如卷积神经网络、深度学习等，对候选区域进行分类，确定是车道线还是车轮廓等。
优点：
- 由于训练数据多且准确，因此可以获取较为准确的结果。
- 不需要人工标注数据，可以节省人力物力。
缺点：
- 需要训练大量的数据，耗费大量的人力物力。
- 需要有比较充分的训练数据，否则容易陷入局部最小值或退化状态。
基于经验的方法 ：这种方法的基本思路是采用经验法则，简单直观，但往往效果不太好。一般情况下，人们对某个方向的车道线有直观的认识，通过调整不同的视角、亮度、位置等，逐渐画出整个车道线。
优点：
- 不需要训练数据，节约人力物力。
- 方法简单，不需要花太多时间精力训练模型。
缺点：
- 对模糊和噪声敏感。
- 算法无法预测情况，容易受到光照影响。
障碍物检测与预警
在自动驾驶领域，障碍物检测与预警是其中最重要的任务之一。主要有三种方法：yolov3、ssd和fcn。下面介绍一下这三种方法的优缺点。
YOLOv3 ：这是一种深度学习框架，主要用于边界框检测，其特点是可以检测出多种对象。
优点：
- 使用单一的神经网络，可以检测出多个目标，并且不会受到光照、遮挡等影响。
- 可以直接预测出边界框，不需要做额外的计算，速度快。
缺点：
- 在准确率上可能略低于其他方法。
- YOLOv3只能处理静态图片。
SSD ：是一种基于检测卷积神经网络的目标检测框架，其特点是检测出目标的类别和位置信息，并计算边界框。
优点：
- 使用单一的神经网络，可以检测出多个目标，并且不会受到光照、遮挡等影响。
- 可以直接预测出边界框，不需要做额外的计算，速度快。
- SSD可以检测出小目标。
缺点：
- 在准确率上可能略低于其他方法。
- SSD只能处理静态图片。
FCN ：是一种深度学习框架，其特点是对输入图像进行预测，可以帮助创建更精细的输出结果。
优点：
- FCN的输出可以用于语义分割，可以预测每个像素的类别。
- 可以处理动态图片，不需要额外计算，可以在实时进行推理。
缺点：
- 在准确率上可能略低于其他方法。
- FCN需要额外的计算，速度慢。
综上所述，在障碍物检测与预警任务中，yolov3与ssd方法各有千秋，但仍然无法取代人类的专业眼光。所以，还是需要结合经验和机器学习的手段，对检测出的物体进行进一步的分类、预测与定位，才能更加准确地进行警告。
4.具体代码实例和详细解释说明
安装Carla和导入必要的库
本文使用的自动驾驶仪Carla为开源版本，可以通过以下网址下载安装包：http://carla.org/download/。
下载好安装包后，双击启动exe文件即可运行Carla，打开后首先选择自己喜欢的城市，然后可以创建一个新地图或加载已有的地图。
安装好Carla后，需要安装pythonAPI来访问Carla的接口。我们可以从github上克隆或者下载pythonAPI的代码，然后在终端里切换到pythonAPI所在的文件夹下，运行命令“pip install -e.”来安装。这样，pythonAPI就安装好了。
import carla
import cv2
from collections import deque
import numpy as np
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from matplotlib import pyplot as plt
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #指定GPU编号，因为我的电脑只有一个GPU，所以指定为0
tf.test.is_gpu_available() #检查GPU是否可用配置Carla环境变量
在使用Carla之前，需要设置Carla的环境变量，以便在python脚本中调用。以下代码演示了如何配置环境变量：
import sys
sys.path.append('/home/wang/Desktop/carla_0.9.11/PythonAPI/carla') #修改成自己的Carla文件夹路径
sys.path.append('/home/wang/anaconda3/envs/tensorflow1/lib/python3.8/site-packages/') #修改成自己的Anaconda环境路径创建与控制Carla车辆
创建Carla客户端，连接到服务器，创建车辆，设置初始位置，并控制车辆的动作。
client = carla.Client('localhost', 2000) #创建客户端
client.set_timeout(10.0) #设置超时时间
world = client.load_world('Town01') #加载地图
blueprints = world.get_blueprint_library().filter('vehicle.*') #获取蓝图
print(blueprints) #打印蓝图列表
bp = random.choice(blueprints) #随机选择蓝图
transform = transform = random.choice(world.get_map().get_spawn_points()) #随机选择地图中的点作为初始位置
vehicle = world.spawn_actor(bp, transform) #在世界中创建车辆
vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=0.5)) #启动车辆并设置速度获取图像与速度
获取车辆当前的速度和图像，并显示。
rgb_camera = world.spawn_actor(
blueprint=world.get_blueprint_library().find('sensor.camera.rgb'),
relative_transform=carla.Transform(carla.Location(x=-3, z=2), carla.Rotation(pitch=-15)),
vehicle=vehicle) #创建RGB相机
rgb_camera.listen(lambda data: process_img(data)) #注册回调函数处理图像
def process_img(data):
global screen
array = np.array(data.raw_data).reshape((data.height, data.width, 4))[:, :, :3] #获取图像数据
array = cv2.resize(array, (224, 224)) #调整大小
array = preprocess_input(np.expand_dims(array, axis=0)) #数据预处理
pred = model.predict(array)[0] #预测结果
control(pred) #控制车辆
def control(preds):
steer = float(preds[0]) * 0.5 + 0.5 #转换成动作
throttle = 0.5 #固定踩刹车
brake = 0 #固定刹车
control = carla.VehicleControl(steer=steer, throttle=throttle, brake=brake)
vehicle.apply_control(control)
while True:
speed = vehicle.get_velocity() #获取当前速度
print("speed:",speed.x) #打印速度
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #按q键退出
break
time.sleep(0.005) #延迟0.005秒
cv2.destroyAllWindows() #关闭窗口训练模型
准备好Carla数据集后，就可以训练机器学习模型了。本文使用的是一个简单的卷积神经网络，根据图像的像素和速度，预测出车辆的动作。
train_X = [] #输入数据
train_y = [] #输出数据
for i in range(len(image_paths)):
image = cv2.imread(image_paths[i]) / 255.0 #读取图像数据
speed = int(image_names[i].split('_')[1][:-4]) #获取速度
train_X.append(image) #添加图像数据到输入
train_y.append([float(speed)]) #添加速度数据到输出
train_X = np.array(train_X) #转换成numpy数组
train_y = np.array(train_y) #转换成numpy数组
model = Sequential() #创建Sequential模型
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=[224, 224, 3]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #最大池化层
model.add(Flatten()) #扁平层
model.add(Dense(units=100, activation='relu')) #全连接层
model.add(Dropout(rate=0.5)) #dropout层防止过拟合
model.add(Dense(units=1, activation='linear')) #输出层，线性激活函数
optimizer = Adam(lr=0.001) #优化器，采用adam优化器
model.compile(loss="mse", optimizer=optimizer) #编译模型，loss采用mse
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=5, batch_size=32, validation_split=0.1) #训练模型其他相关资源
除了上面提到的资料外，还可以使用一些开源的自动驾驶资源：
- Autoware: https://www.autoware.org/, 基于ROS的开源自动驾驶项目，其中包含一些基于深度学习的自动驾驶模块。
- Openpilot: https://github.com/commaai/openpilot, Comma AI开发的一款开源自动驾驶软件，可以用于和车辆安全套件结合。
- LGSVL Simulator: https://www.lgsvlsimulator.com/docs/introduction/, LG Electronics开发的一款虚拟现实和自动驾驶仿真软件。