自动驾驶车辆交互中行人横穿行为的分析与预测
机器人学
2020-03-24 v1 计算机与社会
人机交互
摘要
为在行人周围安全导航，自动驾驶车辆（AVs）需通过准确预测行人长时域轨迹来规划自身运动。当前围绕人行横道的 AV 运动规划方法仅预测短时域（1-2 秒），且基于行人与人类驾驶车辆（HDVs）交互的数据。本文中，我们建立一种混合系统模型，利用行人间隙接受行为与常速动力学，在 AV 交互时作长时域行人轨迹预测。结果表明该模型适用于横穿处长时域（> 5 秒）行人轨迹预测。进一步，我们将沉浸式虚拟环境中（与 AV 交互时）的行人横穿行为度量，与真实世界中（已发表 HDV 交互行人研究的结果）的度量比较，发现二者相似。这些相似性表明，由沉浸式虚拟环境（IVE）建立的 AV 交互混合模型，对 AV 与 HDV 的真实场景均适用。
引用
@article{arxiv.2003.09996,
title = {Analysis and Prediction of Pedestrian Crosswalk Behavior during Automated Vehicle Interactions},
author = {Suresh Kumaar Jayaraman and Dawn M. Tilbury and X. Jessie Yang and Anuj K. Pradhan and Lionel P. Robert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09996},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 6 figures