CN108197704A - 一种立体车库控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种立体车库控制方法；采用如下步骤：①训练模型：以立体车库车位移动的历史数据为训练集，建立路径规划的单层神经网络模型；②写入数据：将神经网络模型中的节点参数写入至控制器中；③接收指令：现场主机接收路径规划任务数据；④分包发送：现场主机将路径规划任务数据发送至控制器，控制器根据写入的节点参数、以神经网络模型的计算方式进行计算；⑤接收并包：控制器将计算结果发送至现场主机，现场主机根据结果得到规划结果；⑥发送执行。本发明通过将控制器视为神经网络模型中的隐层节点，有效利用现场资源，能极大降低成本，提高资源利用率，而且为神经网络模型的实际应用方式提供全新思路。

Description

一种立体车库控制方法
技术领域
本发明涉及一种立体车库控制方法。
背景技术
在立体车库路径规划控制方面，传统的方式主要在于遍历可能路径，基于CPU的特性，遍历的方式耗时较长，而且一旦计算过于复杂则极容易造成系统卡死，需要在工程中使用大量其他手段解决，研发成本高。
基于神经网络算法及实现的发展，目前深度学习用于规划求解问题的应用剧增，通过神经网络模型解决立体车库路径规划问题在实验室中证明可行，但实践中，由于神经网络模型涉及大量神经元的计算，一般是采用GPU专门处理，成本较高，资源利用率低。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种立体车库控制方法，该立体车库控制方法通过将控制器视为神经网络模型中的节点，能有效利用现场资源，极大降低成本。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种立体车库控制方法；采用如下步骤：
①训练模型：以立体车库车位移动的历史数据为训练集，建立路径规划的单层神经网络模型；
②写入数据：将神经网络模型中的节点参数写入至控制器中；
③接收指令：现场主机接收路径规划任务数据；
④分包发送：现场主机将路径规划任务数据发送至控制器，控制器根据写入的节点参数、以神经网络模型的计算方式进行计算；
⑤接收并包：控制器将计算结果发送至现场主机，现场主机根据结果得到规划结果；
⑥发送执行：现场主机根据规划结果，向控制器发送执行指令，同时现场主机等待接收下一路径规划任务并进入步骤③。
所述步骤②中，每一控制器中接入1～4个神经网络模型节点的参数。
所述现场主机从直接通信连接的近端服务器接收路径规划任务数据。
所述近端服务器通过互联网接受立体车库移动请求。
所述神经网络模型为Kohonen神经网络算法得到。
所述单层神经网络模型，是指中间隐层为一层。
所述控制器在接收到执行指令后，通过控制连接的执行机构完成控制。
所述控制器为STM32F4系列单片机。
本发明的有益效果在于：通过将控制器视为神经网络模型中的隐层节点，有效利用现场资源，能极大降低成本，提高资源利用率，而且为神经网络模型的实际应用方式提供全新思路。
附图说明
图1是本发明适用的连接示意图；
图中：101-现场主机，102-近端服务器，103-远端主机，20-内部路由组，201-内部路由器，30-控制器组，301-控制器，302-执行机构。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
本发明提供一种立体车库控制方法，用于如图1所示的立体车库控制系统，采用如下步骤：
①训练模型：以立体车库车位移动的历史数据为训练集，建立路径规划的单层神经网络模型；
②写入数据：将神经网络模型中的节点参数写入至控制器301中；
③接收指令：现场主机101接收路径规划任务数据；
④分包发送：现场主机101将路径规划任务数据发送至控制器301，控制器301根据写入的节点参数、以神经网络模型的计算方式进行计算；
⑤接收并包：控制器301将计算结果发送至现场主机101，现场主机101根据结果得到规划结果；
⑥发送执行：现场主机101根据规划结果，向控制器301发送执行指令，同时现场主机101等待接收下一路径规划任务并进入步骤③。
所述步骤②中，每一控制器301中接入1～4个神经网络模型节点的参数。
所述现场主机101从直接通信连接的近端服务器102接收路径规划任务数据。
所述近端服务器102通过互联网接受立体车库移动请求。
所述神经网络模型为Kohonen神经网络算法得到。
所述单层神经网络模型，是指中间隐层为一层。
所述控制器301在接收到执行指令后，通过控制连接的执行机构302完成控制。
所述控制器301为STM32F4系列单片机。
一般而言，神经网络模型中的单个节点进行的都是较为简单的计算，计算量小，而在对每一车位设置独立控制器301的方案中，为了保证系统稳定，控制器301的性能一般都有冗余，并且从常用的STM32F1系列单片机改为使用STM32F4系列单片机，成本增加不足20％，性能提升可超过80％，因此通过将控制器301视为神经网络节点，有效利用控制器301的性能冗余，性价比极高。

Claims (8)

1.一种立体车库控制方法，其特征在于：采用如下步骤：
①训练模型：以立体车库车位移动的历史数据为训练集，建立路径规划的单层神经网络模型；
②写入数据：将神经网络模型中的节点参数写入至控制器(301)中；
③接收指令：现场主机(101)接收路径规划任务数据；
④分包发送：现场主机(101)将路径规划任务数据发送至控制器(301)，控制器(301)根据写入的节点参数、以神经网络模型的计算方式进行计算；
⑤接收并包：控制器(301)将计算结果发送至现场主机(101)，现场主机(101)根据结果得到规划结果；
⑥发送执行：现场主机(101)根据规划结果，向控制器(301)发送执行指令，同时现场主机(101)等待接收下一路径规划任务并进入步骤③。
2.如权利要求1所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述步骤②中，每一控制器(301)中接入1～4个神经网络模型节点的参数。
3.如权利要求1所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述现场主机(101)从直接通信连接的近端服务器(102)接收路径规划任务数据。
4.如权利要求3所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述近端服务器(102)通过互联网接受立体车库移动请求。
5.如权利要求1所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述神经网络模型为Kohonen神经网络算法得到。
6.如权利要求1所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述单层神经网络模型，是指中间隐层为一层。
7.如权利要求1所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述控制器(301)在接收到执行指令后，通过控制连接的执行机构(302)完成控制。
8.如权利要求1所述的立体车库控制方法，其特征在于：所述控制器(301)为STM32F4系列单片机。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09230934A (ja) * 1996-02-28 1997-09-05 Zexel Corp 車両を駐車場等の拡張域に移動させる方法
CN1490689A (zh) * 2003-09-11 2004-04-21 中国科学技术大学 非线性时变自适应控制器及其控制方法
CN104978601A (zh) * 2015-06-26 2015-10-14 深圳市腾讯计算机系统有限公司 神经网络模型训练系统和方法
CN107065567A (zh) * 2017-05-22 2017-08-18 江南大学 一种基于自适应神经网络约束控制的自动停车控制系统
CN107347069A (zh) * 2017-07-10 2017-11-14 北京理工大学 一种基于Kohonen神经网络的最佳攻击路径规划方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09230934A (ja) * 1996-02-28 1997-09-05 Zexel Corp 車両を駐車場等の拡張域に移動させる方法
CN1490689A (zh) * 2003-09-11 2004-04-21 中国科学技术大学 非线性时变自适应控制器及其控制方法
CN104978601A (zh) * 2015-06-26 2015-10-14 深圳市腾讯计算机系统有限公司 神经网络模型训练系统和方法
CN107065567A (zh) * 2017-05-22 2017-08-18 江南大学 一种基于自适应神经网络约束控制的自动停车控制系统
CN107347069A (zh) * 2017-07-10 2017-11-14 北京理工大学 一种基于Kohonen神经网络的最佳攻击路径规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吉星宇: "立体车库控制系统设计构想", 《科技创新与应用》 *

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