基于行人轨迹预测的车辆前方行人碰撞预警方法研究

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先进辅助驾驶系统涉及的车辆行人碰撞预警系统通过获取车辆前方周围环境信息,对车前可能发生的人车碰撞事故实现精准预估并及时预警,尽可能避免人车碰撞事故发生。本文针对现有行人防碰撞系统未充分考虑行人运动的规律性和随机性的问题,对车辆前方行人碰撞预警方法进行研究。本文的主要研究工作如下:(1)研究构建融合多尺度特征图的SSD行人检测模型。针对SSD网络中对于小物体检测精度较低的问题,对SSD中部分网络架构进行修改,增添扩展卷积,并以构建新特征金字塔的方式,获取更多深、浅层特征图所对应的区分类别、语义信息。由实验结果可知,优化后的SSD行人检测准度和原有的SSD检测精度对比显示提高约3.3%,并且对行人和骑行者的检测都有较好的检测结果。(2)研究融合注意力机制与社交距离感知长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的行人运动轨迹预测方法。将社交池化层与原始LSTM相结合构建成社交-距离感知LSTM(SD-LSTM),实现局部区域内拥有相互作用的行人间建模,再通过应用时空图,并加入注意力模块,从局部区域转变到全局空间区域将有相互影响的全部行人完成建模,基于行人跟踪实现行人轨迹的预测。在ETH与UCY数据集上完成测试,表明该方法产生的轨迹预测误差较小,具有较为满意的行人轨迹预测结果。(3)研究构建车辆前方行人碰撞预警模型。基于自车车速与人车距离参数信息,构建较安全的碰撞预警激活区域;针对预警决策模型未充分考虑行人行走过程中的规律性与随机性,分析归纳总结行人轨迹类型,考虑行人运动轨迹分析提前、延迟或不触发碰撞激活预警区域的不同工况;提出考虑行人轨迹并结合多系统参数模糊综合评价法的碰撞预警模型。实车测试显示,应用此方法建立的碰撞预警模型,精准度较高,符合人车间碰撞预警的需求。
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