典型文献
基于PF-BP神经网络模型的盲人公交登车系统
文献摘要：
视障群体公交出行时,存在对精确引导登车的需求.基于公交车站特殊环境,常用接收信号强度指示(RSSI)测距技术进行测距定位.该测距技术具有成本低、复杂程度较小的特点,但在预测距离时易受环境干扰,导致测距误差偏大.提出采用粒子滤波(PF)模型对信号强度值进行预处理,再用反向传播(BP)神经网络进行距离精准预测,进而构建盲人公交登车引导系统.实验结果表明,提出的PF-BP神经网络模型测距精度比传统信号传播损耗模型平均提高66.3％,平均误差为0.373 m,且稳定在0.5 m以内,有效提升了测距定位精度.该系统能够为城市无障碍智能公交的定位系统升级更新奠定技术基础.
文献关键词：
接收信号强度指示;粒子滤波;反向传播神经网络;测距精度;公交导盲
中图分类号：
作者姓名：
谢栋城;秦泽;周辰泠;姚振兴
作者机构：
长安大学,西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]谢栋城;秦泽;周辰泠;姚振兴-.基于PF-BP神经网络模型的盲人公交登车系统)[J].导航定位学报,2022(01):103-109
A类：
公交导盲
B类：
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AB值：
0.380114
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