考虑过街行人运动轨迹不确定性的人-车碰撞概率预测方法

为了准确预测人-车冲突中的碰撞风险，研究了利用碰撞概率评估人-车碰撞风险的预测方法。基于车辆运动特征建立车辆运动学模型，通过采集行人实际过街运动轨迹并提取不确定性特征，采用一阶马尔科夫模型和高斯白噪声建立行人随机运动模型，在此基础上构建人-车冲突距离模型；运用蒙特卡洛抽样，提取行人过街过程中的人-车最短距离和碰撞时间（time to collision,TTC）分布特征，通过拟合这些特征来估算最短距离和TTC的概率密度函数，建立人-车碰撞概率预测模型；结合2起人-车深度事故案例和3种不同制动特性的自动紧急制动（automatic emergency braking,AEB）系统，对比验证人-车碰撞概率预测模型的有效性。结果显示：建立的行人随机运动模型，其模拟的行人运动速度的均值和标准差与实际值的绝对误差在2%以内，模型精度较高；在事故案例仿真中，车辆与行人在发生碰撞时刻对应的碰撞概率为100%；在车辆加装AEB的仿真中，激进型AEB，法规型AEB以及保守型AEB在触发时刻对应的碰撞概率分别为超过了80%，在30%～40%之间，以及不足5%，这表明人-车碰撞概率预测模型可有效预测2起真实...