基于BP神经网络的驾驶员昼夜动态空间距离判识规律

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摘要：为研究昼夜动态环境中驾驶员对空间距离判识的规律，进行了实际道路试验。随机选取32名驾驶员分别在昼、夜环境中不同深度距离和速度下，判识红、绿色障碍物的空间距离，统计并检验驾驶员对红、绿色障碍物判识距离的差异，获得判识特征值；运用BP神经网络拟合距离判识结果，分析距离判识变化规律。结果表明：BP神经网络可以很好地拟合距离判识变化规律，精度优于现有模型；绝对距离和相对距离判识结果均随速度增加而减小，随深度距离增加而增大；夜间判识距离大于白天，驾驶员对相对距离判识准确性高。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/96141X/201002/33356993.html

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