虚拟驾驶员视觉注意力模型与仿真研究

"这篇论文研究了虚拟驾驶员视觉注意力模型，以提高驾驶行为仿真的逼真度。该模型基于认知心理学的注意力双加工理论，将视觉注意分为预注意和集中注意两个阶段。在预注意阶段，利用图像的相位谱信息构建特征显著图，模拟自下而上的注意过程；并通过RBF神经网络结合自上而下的信息。在集中注意阶段，模型实现了注意力的聚焦。通过仿真实验验证了模型的有效性，为虚拟驾驶员的视觉感知行为建模与仿真提供理论支持。" 本文是一篇关于虚拟驾驶员视觉注意力模型的论文研究，作者包括任晓明、薛青和杨冀。论文指出，驾驶员的视觉感知行为在驾驶过程中起着至关重要的作用，因为大部分驾驶信息都是通过视觉获取的。为了准确模拟驾驶行为，理解并建模驾驶员的注意力机制是关键。 注意力模型借鉴了心理学的双加工理论，这一理论认为注意力分为两种类型：预注意（pre-attention）和集中注意（selective attention）。预注意阶段关注于环境中的显著特征，模型通过分析图像的相位谱信息生成特征显著图，从而自动识别可能吸引驾驶员注意的元素。这个过程反映了从环境刺激到内在认知的自下而上注意流动。 集中注意阶段则涉及到对特定目标的定向关注，模型在这个阶段实现了注意力的聚焦，能够模拟驾驶员在众多信息中筛选出关键信息的能力，这是自上而下的注意过程。在论文中，作者使用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络来结合这两个注意过程，使得模型能够更准确地反映驾驶员在复杂驾驶场景下的注意力分配。 通过仿真实验，作者证明了提出的虚拟驾驶员视觉注意力模型的有效性。实验结果表明，该模型能够有效地过滤视觉信息，模拟驾驶员有限的认知资源如何被分配到不同的视觉输入上，这对于构建更加真实的虚拟驾驶员模型和驾驶仿真系统具有重要意义。 这篇论文的研究成果对于提升虚拟驾驶模拟的准确性，理解驾驶员的感知行为，以及在自动驾驶技术、交通安全和人机交互设计等领域都有重要的理论价值和实践应用前景。