一种用于交通仿真中生成真实人类行为的分层行人行为模型
机器人学
2026-02-02 v1 人工智能
摘要
行人行为建模在自动驾驶车辆的开发与测试中至关重要。本文中，我们提出一种分层行人行为模型，该模型通过行为树生成高层决策，以产生由采用改进社会力模型（Social Force model）的低层运动规划器执行的机动动作。我们工作的完整实现被集成到 GeoScenario Server（一个场景定义与执行引擎）中，以其行人仿真扩展了原有的车辆仿真能力。该扩展环境允许仿真涉及车辆与行人的测试场景，以辅助自动驾驶车辆基于场景的测试流程。所提出的分层模型在两个不同地点、具有不同道路结构采集的真实世界数据集上进行了评估。结果表明，在仅给定每个行人的高层路由信息的情况下，我们的模型能以高保真度复现真实世界行人轨迹，且决策准确率达到 98% 或更高。
引用
@article{arxiv.2206.01601,
title = {A Hierarchical Pedestrian Behavior Model to Generate Realistic Human Behavior in Traffic Simulation},
author = {Scott Larter and Rodrigo Queiroz and Sean Sedwards and Atrisha Sarkar and Krzysztof Czarnecki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01601},
year = {2026}
}
备注
9 pages, 4 figures, 3 tables. Accepted to the 2022 IEEE Intelligent Vehicles Symposium