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驾驶员眼部状态识别方法的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。 相似文献
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以DUTIV-Ⅰ型无人驾驶车为研究对象,建立了基于视觉的无人驾驶车自主导航控制数学模型,应用根轨迹法分析了预瞄距离对该控制系统的影响.设计了由线性二次型最优跟踪控制理论得到的状态反馈控制律和用于补偿参考路径曲率扰动的前馈控制律组成的导航控制器.针对DUTIV-Ⅰ型无人驾驶车横向速度的不可测性,根据Kalman滤波理论构造了横向速度观测器.仿真和实验结果表明,该方法可保证无人驾驶车准确地跟踪参考路径,且具有较强的鲁棒性. 相似文献
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