人车混杂环境下行人轨迹预测及无人驾驶汽车防碰撞控制

首先分析了行人典型动作特征所表示的行走意图，揭示了行人在不同行走轨 迹下的动态特征转移规律；通过 7 层卷积神经网络模型识别行人在不同运动状态 下的典型动作特征，并基于动作特征的变化情况模拟了 4 种行人行走意图变化过 程，简洁明了的表示出行人实际轨迹变化时间点与行走意图改变时间点的差异。 然后对过街行人运动学特性进行分析，揭示了过街行人运动轨迹的变化对无 人驾驶汽车速度控制策略的影响，并结合行人行走意图的综合考虑，提出了基于动 作特征分析的行人轨迹预测算法，提前预测行人轨迹变化情况。 其次综合考虑行人因素(Pedestrian factor)、距离因素(Distance factor)和车速因 素(Speed factor)对主动避撞控制策略的影响，建立了不同轨迹工况下的 PDS 预估 安全距离模型；在此基础上，设计了行人主动避撞算法，通过轨迹交汇时间比较、 速度误差判断等方式规划制动策略，保障行人安全的同时兼顾制动过程的平缓性。 最后搭建 Carsim/Simulink 联合仿真模型，对比分析了传统安全距离模型与本 文所提 PDS 预估安全距离模型的制动距离和制动减速度值，表明 PDS 预估安全距 离模型在行人主动避撞算法中的优势；同时对 5 种行人轨迹变化工况进行仿真分 析，验证了所设计主动避撞算法的有效性；并结合实车试验进一步证明所设计的行 人主动避撞系统的安全性和可靠性。