基于多阶段量子卷积神经网络与李雅普诺夫优化的自动驾驶稳定分类控制

《Journal of Communications and Networks》：Stabilized classification control using multi-stage quantum convolutional neural networks for autonomous driving

本文针对自动驾驶系统中实时分类任务面临的计算效率与精度难以兼顾的挑战，提出了一种基于多阶段量子卷积神经网络（MS-QCNN）的稳定分类控制方法。研究人员通过设计动态可调的量子卷积层级结构（γ=1,2,3），结合李雅普诺夫优化框架实现对模型结构的实时调控，在MNIST数据集上达到95.57%的分类精度，较单阶段模型提升7.36%。该研究首次将量子并行特性与经典控制理论融合，为资源受限环境下的自动驾驶感知系统提供了兼顾稳定性与精度的新范式。

　　

在自动驾驶技术飞速发展的今天，车辆如何像人类驾驶员一样实时精准地识别道路环境成为关键挑战。传统神经网络在处理动态驾驶场景时，往往陷入两难境地：追求高精度需要复杂的计算模型，而强调实时性又不得不牺牲识别准确率。这种"鱼与熊掌不可兼得"的困境，就像让驾驶员在模糊的视野和延迟的反应之间做选择，显然无法满足自动驾驶对安全性的苛刻要求。

更棘手的是，现实道路环境瞬息万变——前一刻还是晴空万里，下一刻可能突遇大雾；刚经过空旷郊区，突然进入繁华街区。这种动态变化对系统的自适应能力提出极高要求，而传统固定结构的神经网络难以灵活应对。研究人员开始将目光投向新兴的量子计算领域，希望借助量子叠加（superposition）和纠缠（entanglement）等特性突破经典计算的局限。量子卷积神经网络（QCNN）应运而生，它通过量子并行处理能力，理论上可以同时处理大量数据，但如何在实际应用中平衡量子计算优势与系统稳定性，仍是待解的难题。

针对这一系列挑战，韩国大学等机构的研究团队在《Journal of Communications and Networks》发表最新研究，提出名为"多阶段量子卷积神经网络（MS-QCNN）"的创新解决方案。该研究的精妙之处在于，它不像传统方法那样设计固定结构的模型，而是创建了一个可动态调节的量子神经网络"变形金刚"。这个系统包含1-3个可调节的量子卷积阶段（γ参数），就像给自动驾驶系统配备了可切换的"视觉模式"：简单路况用快速模式（γ=1），复杂场景切换至高精度模式（γ=3）。

更具创新性的是，研究人员引入了一套源自控制理论的"智能调节器"——李雅普诺夫优化框架。这个调节器能够实时监测系统处理队列的积压情况，当检测到数据积压风险时，自动降低模型复杂度以保证实时性；当系统负载较轻时，则提升模型深度以追求更高精度。这种动态调节机制，使得系统能够像经验丰富的驾驶员一样，根据路况灵活调整注意力集中程度。

研究团队采用的主要技术方法包括：基于TorchQuantum模拟器的量子电路构建，使用4量子比特的量子滤波器架构和Pauli-Z测量方案；设计可调节阶段深度的MS-QCNN模型（γ=1,2,3）；建立基于队列状态的李雅普诺夫优化控制器，通过漂移加惩罚（DPP）算法实现精度与延迟的平衡；采用U3CU3层作为参数化量子电路实现量子卷积运算。

MS-QCNN框架设计

研究团队首先构建了多阶段量子卷积神经网络的核心架构。该模型采用量子态编码技术，将经典的图像数据通过旋转门（R_?(x_κ,j)）映射到量子态|ψ?_i。每个量子卷积阶段通过U_G(θ)变换实现特征提取，其中U3CU3层负责实现可训练的量子门操作。通过多阶段串联设计，模型能够逐级提取更高层次的特征表示，其中第γ阶段的变换可表示为|ψ^γ_x,θ?=U^γ_G(θ^γ)|ψ^γ-1_x,θ?。

李雅普诺夫优化控制

为解决动态环境下的稳定性问题，研究团队建立了队列动力学模型Q[t+1]=max{Q[t]+a[t]-b(α[t]),0}。通过定义李雅普诺夫函数L(Q[t])=1/2Q²[t]和相应的漂移函数Δ(Q[t])，构建了漂移加惩罚优化目标。该框架通过实时求解α*[t+1]←argmax_α[t]∈A[V·ζ(α[t])+Q[t]·b(α[t])]实现模型配置的动态选择。

性能评估结果

在MNIST数据集上的测试显示，不同阶段深度的MS-QCNN呈现明显性能差异：γ=1时推理时间仅0.18秒但精度88.21%；γ=3时精度提升至98.01%而推理时间增至0.80秒。提出的自适应方法在保持95.57%精度的同时，显著优于固定配置的效率平衡能力。

队列稳定性分析

如图3所示，李雅普诺夫优化框架下的队列积压呈现稳定增长趋势，而固定γ=3的配置则出现持续积压。这表明所提方法能有效防止系统过载，确保实时处理能力。特别是在高负载情况下，自适应调节机制通过降低模型复杂度维持了系统稳定性。

精度-效率平衡

图4的对比结果显示，动态调节方法在精度与推理时间之间实现了最佳平衡。与γ=3固定配置相比，精度仅降低2.44%而推理时间减少60%，验证了李雅普诺夫优化在资源约束条件下的有效性。

这项研究的重要意义在于成功打通了量子计算优势与经典控制理论的应用壁垒。通过将量子神经网络的并行处理能力与李雅普诺夫优化的稳定性保障相结合，为自动驾驶系统提供了一种"智能自适应"的感知解决方案。特别是在当前NISQ（噪声中等规模量子）时代，这种混合架构既充分利用了量子计算的潜力，又通过经典优化方法规避了量子硬件不成熟带来的局限。

值得注意的是，该研究采用的动态调节策略具有普适意义，其核心思想——根据系统状态实时调整计算资源分配——可推广至其他资源受限的智能系统。正如研究人员指出，这种"量力而行"的智能决策机制，对未来边缘计算、物联网等场景下的实时AI应用具有重要参考价值。

当然，这项研究也存在一定局限性，如仅在相对简单的MNIST数据集上进行验证，且受当前量子硬件限制只能实现最多3阶段设计。但正是这些局限为未来研究指明了方向：向更复杂数据集扩展、在真实量子设备上验证性能优势、探索更多阶段的可行性等。随着量子硬件的不断进步，这种量子-经典混合智能架构有望成为突破自动驾驶感知瓶颈的关键技术路径。