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基于BP神经网络的十字路口拟人化驾驶决策模型
| 题名： | 基于BP神经网络的十字路口拟人化驾驶决策模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 周兵 潘倩兮 付沛沛 |
| 作者单位： | 汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南大学,长沙,中国,410000 |
| 关键词： | 十字路口 拟人化驾驶决策 BP神经网络 |
| 摘要： | 自动驾驶车辆的决策模型对汽车自动驾驶性能影响至关重要,其中拟人化处理方案更安全、更合理.本文针对城市十字路口工况,运用FORUM8驾驶模拟器搭建十字路口模拟场景;通过采集在该场景下有经验驾驶员驾驶数据,并用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)对样本数据进行相关性分析得到与驾驶输出相关性最高的几个环境因素;最后通过BP(Back Propagation)神经网络对筛选后数据进行学习,从而获得可对实际场景端对端输出驾驶决策的拟人化驾驶决策模型. |
| 会议日期： | 20191115 |
| 会议举办地点： | 长沙 |
| 会议名称： | 第十六届INFATS国际汽车交通安全学术会议The 16th International Forum of Automotive Traffic Safety |
| 出版日期： | 2019-11-15 |
| 母体文献： | 第十六届INFATS国际汽车交通安全学术会议The 16th International Forum of Automotive Traffic Safety论文集 |
| 分类号： | U471.15 |
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