叶含月;徐永能;陈新

南京理工大学自动化学院

交通弱势出行者;骑车人轨迹预测;粒子滤波;意图识别;动态贝叶斯网络

针对骑车人在交通事故中易受伤害的问题，提出一种基于骑车人意图识别的轨迹预测方法.首先，从骑车人角度及车辆角度提取骑车人的多元特征，如运动方向、回头概率、与车辆相对位置等，在十字路口场景下构建动态贝叶斯模型网络，分析了骑车人意图的影响因素，最终得到骑车人意图后验概率.其次，根据意图识别结果，构建了相关交通场景并给出了骑车人运动方程，通过基于粒子滤波方法的骑车人轨迹预测算法，结合运动方程及观测方程，以粒子模拟骑车人未来轨迹集.最后，搭建激光雷达和单目相机为主的数据采集硬件平台，获取与骑车人运动及姿态有关的信息，根据收集的7 358帧数据，计算出骑车人进入十字路口区域的时长，用以对算法进行评价.结果表明：本算法在骑车人过街前0.24～0.54 s可基本识别骑车人的意图，能够预测骑车人未来5.0 s内的轨迹集；算法具有较好的实用性，可以降低骑车人与车辆碰撞事故的发生概率.