【摘 要】
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为了建立一种视觉类次任务驾驶安全性预测模型,实现对驾驶人执行视觉类次任务时的行车安全进行预测,设计并进行了城际高速公路场景中三种视觉类次任务驾驶试验;以眼球运动状
【机 构】
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吉林大学汽车学院,吉林大学交通学院,中国汽车技术研究中心有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575229);国家重点研发计划(2017YFB0102500);天津市科委人工智能重大专项(17ZRXGGX00130);中国汽车技术研究中心有限公司重点课题(16190125)资助
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为了建立一种视觉类次任务驾驶安全性预测模型,实现对驾驶人执行视觉类次任务时的行车安全进行预测,设计并进行了城际高速公路场景中三种视觉类次任务驾驶试验;以眼球运动状态参数集和车身行驶状态参数集为安全评价指标,使用模糊层次分析法(F-AHP)计算得到测试驾驶人的安全评价数字等级;以此为基础,利用BP神经网络建立视觉类次任务驾驶安全性预测模型,以30名测试驾驶人的评价指标数据作为神经网络的输入训练样本、安全评价数字等级作为神经网络的输出训练样本,调试网络参数直至满足本研究的精度需要;最后,使用其余10名测试驾驶
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