作者：史二娜; 肖蕾蕾; 姬冠妮卷积神经网络驾驶辅助系统导航架构巡航控制激活函数行车图像job请求辅助波
摘要：为了减轻驾驶员在行驶过程中的操作负担,进而降低误差判断事件的出现几率,设计一种基于卷积神经网络的驾驶辅助系统;在执行良好的汽车导航架构中,限定Learning Navigation模块与Learning Controller模块的连接位置,再根据辅助驾驶传感器对于行驶画面的采集情况,对车辆巡航能力进行定向控制,抑制监测仪表中辅助波的过渡振动,完成驾驶辅助系统的需求与设计分析;在此基础上,确定辅助激活函数、约束仪表中的行车图像,建立标准化的卷积神经网络;按照驾驶辅助数据的学习结果,对其进行传输处理,进而连接驾驶辅助系统的Job请求,实现系统的顺利运行;利用卷积神经网络平台设计实车实验结果表明,应用驾驶辅助系统后,车辆监测仪表中辅助波振动幅度的最小值处于36~61Hz之间,平均波长偏移量明显减小,驾驶员的行驶操作负担得到有效缓解。
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