本文關(guān)鍵詞：自動(dòng)泊車環(huán)境感知用超聲波傳感器建模研究　出處：《中國(guó)集成電路》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network,BPNN)的方法,以此建立超聲波傳感器仿真模型用于仿真開(kāi)發(fā)自動(dòng)泊車環(huán)境感知算法。為使所建模型能夠模擬超聲波傳感器系統(tǒng)在檢測(cè)平板障礙物時(shí)得到的輸出距離,且使該輸出能反映障礙物相對(duì)于傳感器模型的真實(shí)位置,對(duì)所采集數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行超聲測(cè)距誤差的來(lái)源分析和補(bǔ)償。BPNN模型基于處理后的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了訓(xùn)練測(cè)試。最終模型在高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)仿真開(kāi)發(fā)環(huán)境(Pre Scan)下進(jìn)行仿真應(yīng)用驗(yàn)證,結(jié)果表明在傳感器發(fā)射面與障礙物表面相對(duì)夾角±40°范圍內(nèi)BPNN方法可行,所建模型具有仿真應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In this paper, a method based on BP neural network (Backpropagation Neural Network (BPNN)) is proposed to establish ultrasonic sensor simulation model and simulate the development of automatic parking environment awareness algorithm. In order to make the model can output distance simulation system of ultrasonic sensor in detecting flat obstacles, and the output can reflect the obstacles to the real position sensor model, the analysis of the source and compensation data collected samples for ultrasonic ranging error. The BPNN model is based on the processed data samples for training tests. The final model is verified by simulation application under the advanced driver assistance system simulation development environment (Pre Scan). The results show that the BPNN method is feasible in the range of the angle between the surface of the sensor and the obstacle surface, which is within the range of + 40 degrees, and the model has the application value of simulation.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院;
【分類號(hào)】：U463.6;TP212
【正文快照】： 1引言自動(dòng)泊車環(huán)境感知開(kāi)發(fā),廣泛使用超聲波傳感器來(lái)檢測(cè)障礙物,主要因?yàn)槌暡▊鞲衅飨鄬?duì)于激光雷達(dá)、紅外測(cè)距以及攝像頭等有多方面優(yōu)勢(shì)[1]。而且,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,基于模型的開(kāi)發(fā)方法已成為一種趨勢(shì)。對(duì)于泊車環(huán)境感知算法開(kāi)發(fā),該方法論相對(duì)于傳統(tǒng)實(shí)車實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)有

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本文編號(hào)：1346338