¿Qué es el algoritmo activo para evitar colisiones para vehículos autónomos basado en la predicción de la trayectoria de los peatones?

1. En vista del hecho de que los algoritmos tradicionales de predicción de trayectorias no pueden extraer en profundidad la información de la intención de caminar de los peatones y no pueden predecir las trayectorias de los peatones de antemano, lo que resulta en defectos en el algoritmo de prevención activa de colisiones del vehículo autónomo, la información de la imagen de los peatones en la carretera. y la información de ubicación se obtiene a través de sensores montados en vehículos Las características de comportamiento de los peatones de la vía se basan en la red neuronal convolucional para identificar las características de comportamiento de los peatones de la vía y analizar sus intenciones de caminar. El algoritmo de filtro de Kalman se utiliza para obtener el valor predicho de la estimación del estado, que se modifica en función de la intención subjetiva del peatón y se genera una trayectoria predicha que se ajusta a la intención subjetiva del peatón. Al analizar las características de las intersecciones entre peatones y vehículos, se establece un modelo de estimación de distancia segura para diferentes categorías de trayectoria de los peatones y se predicen las trayectorias de los peatones en función de las condiciones de la carretera. Los resultados muestran que cuando se analizan las características de comportamiento de los peatones, la trayectoria de los peatones. El algoritmo de predicción puede predecir los cambios en las trayectorias de los peatones de antemano para garantizar eficazmente la seguridad de los peatones en la carretera.

2. La clasificación de características de trayectoria propuesta puede describir mejor las intersecciones de peatones y vehículos en entornos mixtos. Los algoritmos activos para evitar colisiones no solo mejoran la seguridad de los peatones y los vehículos sin conductor, sino que también garantizan la suavidad del proceso de frenado y desaceleración y la fluidez del flujo del tráfico. La seguridad de los peatones en las carreteras se ha convertido gradualmente en un foco de atención. La seguridad tradicional de los peatones se logra principalmente mediante sistemas pasivos de protección de peatones, que reducen las lesiones por colisión al absorber energía de los materiales del cuerpo. Sin embargo, los sistemas pasivos de protección de peatones por sí solos no son suficientes para proteger completamente la seguridad de los peatones. Por lo tanto, los sistemas activos para evitar colisiones basados ​​en la detección multisensor surgieron a medida que los tiempos lo exigían. El modelo de distancia de seguridad incluye principalmente un modelo de distancia de seguridad basado en el proceso de frenado y un modelo de distancia de seguridad basado en la distancia de tiempo de avance. Estos dos modelos se utilizan ampliamente en algoritmos activos para evitar colisiones.

3. Sin embargo, debido a la iniciativa subjetiva de las intenciones de caminar de los peatones, la trayectoria tiene la posibilidad de transferencia de riesgos y el riesgo potencial de accidentes de tráfico repentinos. El modelo de distancia segura existente tiene implicaciones potenciales de forma mixta. Entorno de peatones y vehículos. Las trayectorias de los accidentes de tráfico tienen ciertas limitaciones. Se propuso el concepto de posibles accidentes por colisión causados ​​por cambios en las trayectorias del movimiento humano en un entorno mixto de personas y vehículos. Las características de movimiento de los peatones en la vía se identifican a través de una red neuronal convolucional, y las características de movimiento del cuerpo de los peatones al cruzar la vía se utilizan como base para juzgar las intenciones de caminar. Se analizan tres trayectorias de intersección de peatones y vehículos que afectan la conducción del vehículo. incluyendo la posible aparición de trayectorias de peatones en la mayoría de las vías. Características del cambio. Basado en el algoritmo de filtro de Kalman y considerando de manera integral las características de movimiento de los peatones en la vía, se propone un método de predicción de la trayectoria de los peatones basado en el análisis de características de movimiento.

4. Este algoritmo se basa en la predicción continua de los puntos de posición de la trayectoria del peatón, combinado con la intención de caminar del peatón, predice el estado óptimo del sistema dinámico y obtiene la trayectoria óptima que se ajusta a la subjetiva del peatón. intención Es un algoritmo activo para evitar colisiones para peatones. Proporciona información de trayectoria efectiva y en tiempo real. Se analizó el riesgo de accidentes de tráfico en un entorno mixto de peatones y vehículos y se estableció un modelo de estimación de distancia segura basado en la intersección de peatones y vehículos. Los resultados de las pruebas muestran que el algoritmo de prevención activa de colisiones de peatones propuesto puede garantizar eficazmente la seguridad de los peatones en la carretera y puede garantizar la suavidad del proceso de frenado y desaceleración y la suavidad del flujo de tráfico.