[发明专利]一种基于驾驶员数据的LSTM神经网络AEB系统控制方法有效
| 申请号： | 202011500297.X | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112596388B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 裴晓飞;张鑫康;杨波 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于驾驶员数据的LSTM神经网络AEB系统控制方法，获取驾驶员实车驾驶中紧急制动时的数据并分类，所述的数据包括环境数据和自车驾驶员输出数据，并按前车静止、前车慢速、前车紧急制动三种工况进行分类；将分类好的数据输入到LSTM神经网络模型中进行训练；输入的数据包括各参数以当前时刻为中心的N1个时序，输出的数据包括各参数当前时刻以及未来N2个时刻的N2+1个时序，将当前时刻的参数作为预测结果输出；计算预测结果与驾驶数据的均方根误差，当均方根误差小于设定阈值时完成训练；将训练好的LSTM神经网络模型用于实际驾驶，输出制动压力进行紧急制动。本发明能提高控制系统的拟人性和舒适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 驾驶员 数据 lstm 神经网络 aeb 系统 控制 方法 | ||
【主权项】：
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