23、非玩具,而是工具:利用虚拟现实评估自动驾驶汽车与行人通信的人机界面可用性

非玩具,而是工具:利用虚拟现实评估自动驾驶汽车与行人通信的人机界面可用性

1. 研究背景与动机

在评估自动驾驶汽车(AV)与行人通信的人机界面(HMI)可用性时,传统的实际环境可用性测试存在诸多问题。实际测试不仅对参与者有潜在危险,而且搭建测试平台需要耗费大量的时间、精力和金钱。为解决这些问题,虚拟现实(VR)技术被作为替代方案进行研究。

VR 技术在游戏行业应用广泛,因其能提升用户对虚拟环境的沉浸感和体验。此外,它还在汽车、建筑和军事等行业发挥着重要作用。在行人安全研究领域,VR 也被用作安全的研究工具。鉴于其能创造实验所需的实验室条件,以及灵活构建沉浸式环境的能力,VR 被认为可用于进行心理学研究。同时,对于设计和测试昂贵或大量生产的机器和物体,VR 也是一种有效的工具。

基于以上情况,提出了在 VR 环境中进行可用性测试的假设:VR 是一种适合对多元文化参与者进行可用性测试的工具,可用于评估在模糊情况下 AV 与行人通信的最实用 HMI 概念。

2. 研究方法
2.1 案例研究

案例研究的目的是测量 AV 与行人场景中 HMI 显示内容的可用性。测试场景设定为:测试人员站在单车道、无交通灯和斑马线的单向街道人行道上,任务是在评估交通状况安全时过马路。在每个场景中,配备 HMI 概念的 AV 会接近测试人员,HMI 概念通过“通行”和“禁止通行”符号指示测试人员是否可以过马路。

测试的 HMI 概念包括:
- 行走的人
- 箭头
- 对勾
- LED 灯带
- 交通灯

为了比较 HMI 概念的效果,还进行了无 HMI 概

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在线性回归任务中的优势:通过多层线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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