城市自动驾驶中行人运动预测的评估

行人运动预测是模块化自动驾驶管线的关键组成部分，确保对人类代理人未来轨迹的安全、准确和及时 awareness。自动驾驶车辆可利用此信息防止潜在事故，并为乘客和行人创造舒适愉快的驾驶体验。该领域已有大量来自机器人、计算机视觉、智能交通系统等领域的研究工作。然而，将最新解决方案集成到现有自动驾驶堆栈中并在真实生活条件下进行评估，是一个相对未被充分探索的角度。我们分析了挑选的文献及其提供的开源解决方案，结合 Autoware Mini 框架进行集成，并在爱沙尼亚塔尔多的自然城市环境中进行实验，以确定传统运动预测指标的实用性。我们的观点对任何寻求了解现有行人运动预测问题在真实世界中性能的自动驾驶或机器人工程师都具有重要价值。代码及数据集访问说明已发布于 https://github.com/dmytrozabolotnii/autoware_mini。