基于BP网络的驾驶员昼间动态空间距离判识

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为研究昼间动态环境中驾驶员对空间距离判识规律,进行了实际道路试验。统计32名驾驶员分别在昼间不同深度距离、速度下,红色障碍物空间距离判识结果,获得判识特征值。运用BP神经网络,模拟距离判识结果,分析距离判识变化规律。结果表明:在同一深度距离下,绝对距离和相对距离判识结果均随速度增加而减小,相对距离判识准确性高。BP网络可以很好拟合距离判识变化规律,精度优于其他模型。
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