基于深度强化学习的智能小车目标追踪系统设计与实现——2023年华为嵌入式比赛项目解析

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在 2023 年华为嵌入式比赛中，我们面临的核心挑战是如何在资源受限的嵌入式设备上实现实时、高效的目标追踪。传统嵌入式设备通常具有以下限制：

有限的计算资源（通常为几百 MHz 主频的 ARM 处理器）
严格的实时性要求（系统响应时间需在 100ms 以内）
受限的内存容量（通常只有几十 MB 可用 RAM）
高能效比需求（电池供电场景下功耗需控制在 5W 以内）

我们对比了三种主流技术方案：

传统计算机视觉方法
优点：算法成熟，计算量相对可控
缺点：依赖手工特征设计，环境适应性差
深度学习分类方法
优点：识别准确率高
缺点：计算复杂度高，难以满足实时性要求
深度强化学习方法
优点：端到端学习，环境适应性强
缺点：训练难度大，部署复杂度高

最终选择 DRL 方案，因其能更好地平衡识别准确率与系统实时性。

系统采用分层架构设计：

flowchart TD
    A[传感器层] --> B[数据预处理]
    B --> C[DRL 决策模块]
    C --> D[运动控制]
    D --> E[执行机构]

关键组件说明：

传感器层 ：采用双目摄像头 +IMU 的融合方案
数据预处理 ：包括图像去噪、特征提取等
DRL 决策模块 ：轻量级 PPO 算法实现
运动控制 ：PID 控制器实现精准运动

class LightDRL(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        # 特征提取层
        self.feature = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 8, kernel_size=3, stride=2),  # 输入通道 3，输出 8
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
        # 决策层
        self.policy = nn.Linear(128, output_dim)  # 输出动作空间
        self.value = nn.Linear(128, 1)  # 状态价值估计

    def forward(self, x):
        features = self.feature(x)
        return self.policy(features), self.value(features)

// 实时控制线程
void controlThread() {while(running) {auto frame = camera.capture();  // 获取图像
        auto action = model.inference(frame);  // DRL 推理
        motor.execute(action);  // 执行动作
        std::this_thread::sleep_for(10ms);  // 控制周期
    }
}

采用三项关键技术提升系统性能：