交通弱势出行者轨迹预测及安全管控策略

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.