数字孪生技术赋能弱势道路使用者主动安全应用：真实世界案例研究

尽管诸如交通稳静化和高级驾驶员辅助系统等措施可以提高弱势道路使用者（VRU）的安全性，但其有效性最终取决于驾驶员和行人遵守交通规则或采取适当行动的负责任行为。然而，在碰撞即将发生、没有时间发出警告或采取纠正措施的情况下，这些措施无法提供解决方案。近年来，网联车辆技术引入了可以向驾驶员和VRU发出潜在碰撞警告的服务。尽管如此，系统提前预测碰撞的能力仍然存在显著差距。本研究的目的是利用数字孪生（DT）技术为VRU实现主动安全预警系统。采用编码器-解码器长短期记忆（LSTM）架构开发了行人-车辆轨迹预测模型，用于预测行人和车辆的未来轨迹。随后，对所有潜在的未来安全关键场景进行并行评估。使用现场采集的数据训练并验证了三个编码器-解码器LSTM模型，即行人LSTM、车辆直行LSTM和车辆左转LSTM，其均方根误差（RMSE）分别为0.049米、1.175米和0.355米。开展了一个真实世界案例研究，其中一名行人过马路，车辆可选择直行或左转，以评估数字孪生赋能的主动安全预警系统的有效性。实验结果证实，数字孪生赋能的安全预警系统能够成功检测潜在碰撞，并主动生成安全警报以降低潜在碰撞风险。