【摘 要】
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本文提出了一种基于BP神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)的方法,以此建立超声波传感器仿真模型用于仿真开发自动泊车环境感知算法。为使所建模型能够模拟超声波
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本文提出了一种基于BP神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)的方法,以此建立超声波传感器仿真模型用于仿真开发自动泊车环境感知算法。为使所建模型能够模拟超声波传感器系统在检测平板障碍物时得到的输出距离,且使该输出能反映障碍物相对于传感器模型的真实位置,对所采集数据样本进行超声测距误差的来源分析和补偿。BPNN模型基于处理后的数据样本进行了训练测试。最终模型在高级驾驶员辅助系统仿真开发环境(Pre Scan)下进行仿真应用验证,结果表明在传感器发射面与障碍物表面相对夹角±40°范围内BPNN方法可行,所建模型具有仿真应用价值。
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