基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定

常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级,本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型,并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实验结果表明,基于车辆视角数据所建立的数据驱动的模型能捕捉行人与车辆的运动趋势和交互特征,具有预测行人轨迹和评定风险等级的能力。     

数据驱动的智能车个性化场景风险图构建

为实现智能车辆危险预警辅助功能，精确建立个体驾驶员的个性化辅助系统，提出一种数据驱动的智能车个性化场景风险图构建方法。构建复杂交通场景中动静态要素属性与要素之间隐含交互关系的图表征，使用图核方法对图表征数据进行相似性度量，处理分析驾驶员操作数据并获取驾驶员个性化场景危险程度评价标签。基于支持向量机训练识别模型，建立驾驶员个性化危险评价机理与场景特征之间的映射关系，以模型输出的危险程度评价标签与真实值进行实验对比。结果表明，基于场景风险图构建的驾驶员个性化危险场景识别模型识别准确率可达95.8%，比特征向量表示法提高了38.2%，能够有效地做出基于驾驶员驾驶风格的个性化场景危险程度评价。