基于PF-BP神经网络模型的盲人公交登车系统
基于PF-BP神经网络模型的盲人公交登车系统
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DOI：
10.16547/j.cnki.10-1096.20220115
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
姚振兴
中科院分区：
文献类型：
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作者：
谢栋城;秦泽;周辰泠;姚振兴
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。