Collision avoidance is an important feature in advanced driver-assista的简体中文翻译

Collision avoidance is an important

Collision avoidance is an important feature in advanced driver-assistance systems, aimed at providing correct, timely and reliable warnings before an imminent collision (with objects, vehicles, pedestrians, etc.). The obstacle recognition library is designed and implemented to address the design and evaluation of obstacle detection in a transportation cyber-physical system. The library is integrated into a co-simulation framework that is supported on the interaction between SCANeR software and Matlab/Simulink. From the best of the authors’ knowledge, two main contributions are reported in this paper. Firstly, the modelling and simulation of virtual on-chip light detection and ranging sensors in a cyber-physical system, for traffic scenarios, is presented. The cyber-physical system is designed and implemented in SCANeR. Secondly, three specific artificial intelligence-based methods for obstacle recognition libraries are also designed and applied using a sensory information database provided by SCANeR. The computational library has three methods for obstacle detection: a multi-layer perceptron neural network, a self-organization map and a support vector machine. Finally, a comparison among these methods under different weather conditions is presented, with very promising results in terms of accuracy. The best results are achieved using the multi-layer perceptron in sunny and foggy conditions, the support vector machine in rainy conditions and the self-organized map in snowy conditions.
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避免碰撞是高级驾驶员辅助系统的一项重要功能,旨在在即将发生碰撞(与物体,车辆,行人等)之前提供正确,及时和可靠的警告。障碍物识别库的设计和实现是为了解决交通网络物理系统中障碍物检测的设计和评估。该库已集成到一个协同仿真框架中,该框架在SCANeR软件与Matlab / Simulink之间的交互作用上受支持。据作者所知,本文报告了两个主要贡献。首先,针对交通场景,介绍了虚拟物理芯片光检测和测距传感器在电子物理系统中的建模和仿真。网络物理系统是在SCANeR中设计和实现的。其次,还使用SCANeR提供的感官信息数据库设计并应用了三种基于人工智能的障碍物识别库专用方法。该计算库具有三种用于障碍物检测的方法:多层感知器神经网络,自组织图和支持向量机。最后,对这些方法在不同天气条件下的比较进行了比较,在准确性方面有非常有希望的结果。在晴天和大雾条件下使用多层感知器,在雨天条件下使用支持向量机,在雪天条件下使用自组织地图,可以获得最佳结果。该计算库具有三种用于障碍物检测的方法:多层感知器神经网络,自组织图和支持向量机。最后,对这些方法在不同天气条件下的比较进行了比较,在准确性方面有非常有希望的结果。在晴天和大雾条件下使用多层感知器,在雨天条件下使用支持向量机,在雪天条件下使用自组织地图,可以获得最佳结果。该计算库具有三种用于障碍物检测的方法:多层感知器神经网络,自组织图和支持向量机。最后,对这些方法在不同天气条件下的比较进行了比较,在准确性方面有非常有希望的结果。在晴天和大雾条件下使用多层感知器,在雨天条件下使用支持向量机,在雪天条件下使用自组织地图,可以获得最佳结果。
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避免碰撞是高级驾驶员辅助系统的一个重要功能,旨在在即将发生的碰撞(与物体、车辆、行人等)发生碰撞之前提供正确、及时和可靠的警告。障碍识别库的设计和实施是为了解决运输网络物理系统中障碍物检测的设计和评估问题。该库集成到一个共同模拟框架中,该框架支持 SCANER 软件与 Matlab/Simulink 之间的交互。据作者所知,本文主要有两篇投稿。首先,介绍了网络物理系统中虚拟片上光检测和测距传感器的建模和模拟,用于交通场景。网络物理系统在 SCANER 中设计和实施。其次,还利用SCANeR提供的感官信息数据库设计和应用了三种基于障碍物识别库的特定人工智能方法。计算库有三种障碍物检测方法:多层感知神经网络、自组织图和支撑矢量机。最后,对不同天气条件下的这些方法进行了比较,在准确性方面取得了非常有希望的结果。最佳效果是在阳光明媚和雾气条件下使用多层感知仪、雨天支撑矢量机和雪地条件下自行组织地图实现的。
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防撞是高级驾驶员辅助系统的一项重要功能,旨在在即将发生的碰撞(与物体、车辆、行人等)之前提供正确、及时和可靠的警告。障碍识别库的设计和实现是为了解决交通网络物理系统中障碍检测的设计和评估问题。该库被集成到一个基于SCANeR软件与Matlab/Simulink交互支持的协同仿真框架中。据作者所知,本文报告了两个主要贡献。首先,针对交通场景,给出了虚拟片上光探测与测距传感器在网络物理系统中的建模与仿真。在SCANeR中设计并实现了网络物理系统。其次,利用SCANeR提供的感官信息数据库,设计并应用了三种基于人工智能的障碍识别库方法。计算库中有三种障碍物检测方法:多层感知器神经网络、自组织映射和支持向量机。最后,在不同天气条件下对这些方法进行了比较,在精度方面取得了很好的效果。在晴天和雾天使用多层感知器,在雨天使用支持向量机,在雪天使用自组织映射,取得了最好的效果。
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