【摘 要】
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目前,部分车载行人预警系统已在车辆安全领域开展应用,但这些系统的预警算法整体较为简单,尤其是预警算法设置得较为宽松,导致预警信号出现频次过高,从而使驾驶人对预警信号出现麻木心理和抵触心理,影响了系统的进一步推广使用。本文选取了某无信号灯控制的斑马线,采用激光雷达和行车记录仪对行人-车辆的交互冲突数据进行了大量自然观察试验,获取到的数据样本中涵盖了超过2万辆车和5000名行人数据。通过人工对视频进行
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1600500）“道路运输网运行风险主动防控关键技术及应用”；
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目前,部分车载行人预警系统已在车辆安全领域开展应用,但这些系统的预警算法整体较为简单,尤其是预警算法设置得较为宽松,导致预警信号出现频次过高,从而使驾驶人对预警信号出现麻木心理和抵触心理,影响了系统的进一步推广使用。本文选取了某无信号灯控制的斑马线,采用激光雷达和行车记录仪对行人-车辆的交互冲突数据进行了大量自然观察试验,获取到的数据样本中涵盖了超过2万辆车和5000名行人数据。通过人工对视频进行分析,获取了910组时间窗口为1.92秒的行人-车辆在斑马线路段的交互特征,以上述数据为基础,本文主要研究内容及结论如下:（1）本文为研究驾驶人与行人过街行为特性,对数据进行分析后可得:车辆距离斑马线的时间为3秒是行人判断当前过街情况是否危险的时间阈值:该值小于3秒,行人选择原地徘徊;该值大于4秒时,行人选择直接过街;该值处于3-4秒时,行人的过街模式具有差异性:青年人选择直接过街,中老年人选择原地徘徊,为本文建立冲突判别规则提供理论依据;（2）本文将轨迹数据按照7:3分为训练集和测试集,通过Baum-Welch算法建立有效的目标轨迹预测模型。通过Viterbi算法及状态转移概率矩阵、发散概率矩阵,利用测试集中车辆和行人前1.44秒轨迹预测未来0.48秒的轨迹值,并与真实结果进行对比。结果表明:该模型对于目标运动距离预测较为准确,而在不同过街类型下行人运动方向预测表现出差异性:直接过街类型下运动方向预测更为准确,误差基本在30°以下。（3）由于该预警系统对行人位置预测要求严格,本文利用预测得到的行人距离和方向生成为了未来0.48秒内行人的坐标位置,并与真实位置进行对比。结果表明,模型生成的预测值与真实值相比误差较小,从而验证了本文提出的轨迹预测模型的有效性。（4）本文基于建立的目标轨迹预测模型提出了冲突预警规则,该规则定义了车辆与行人的冲突区域,并将车辆到达斑马线的时间作为判断二者是否存在冲突的阈值,与真实结果对比表明:该值设置为3秒是合理的,此时预警规则对于冲突的识别率为79.6%,可以较为准确地预测出二者之间的潜在冲突,为车载行人预警系统提供新的思路。
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