Sårbara trafikanter (VRU, dvs. cyklister och fotgängare) kommer att spela en viktig roll i den framtida trafiken. För att undvika olyckor och uppnå ett mycket effektivt trafikflöde är det viktigt att upptäcka VRU och förutsäga deras avsikter. I denna artikel presenteras ett helhetsgrepp för att upptäcka VRU:s avsikter genom samarbetsmetoder. Avsiktsdetektionen består av grundläggande rörelse primitiva förutsägelser, t.ex. Står, rör sig, svänger och en prognos för framtidens bana. Fordon utrustade med sensorer, databehandlingssystem och kommunikationsförmåga, så kallade intelligenta fordon, skaffar sig och upprätthåller en lokal modell av sin omgivande trafikmiljö, t.ex. korsar cyklister. Heterogena, öppna grupper av agenter (samarbetar och interagerar fordon, infrastruktur, t.ex. Kameror och laserskannrar samt VRU som är utrustade med smarta enheter och kroppsburna sensorer) utbyter information som bildar ett multimodalt sensorsystem med målet att på ett tillförlitligt och robust sätt upptäcka VRU och deras avsikter med hänsyn till realtidskrav och osäkerheter. Den resulterande modellen gör det möjligt att förlänga den perceptuella horisonten för den enskilda agenten utöver deras egna sensoriska kapacitet, vilket möjliggör en längre prognoshorisont. Koncealment, osannolikheter och inkonsekvenser löses genom samverkande agenters kollektiva underrättelser. Nya tekniker för signalbehandling och -modellering i kombination med analytiska och inlärningsbaserade metoder för mönster- och aktivitetsigenkänning används för detektion, samt avsiktlig förutsägelse av VRU. Samarbetet sker genom probabilistisk sensor- och kunskapsfusion på nivån för perception och intention igenkänning. På grundval av kraven i samarbetsmetoden för meddelandet föreslås en ny strategi för ett ad hoc-nätverk. Utvärderingen görs med hjälp av verkliga data som samlats in med ett forskningsfordon, en forskningskorsning med allmän trafik och mobila enheter. Motivering:
I REF presenterade vi ett samarbetsinriktat helhetskoncept för att upptäcka VRU:s avsikter med hjälp av kollektiv intelligens, inklusive smarta enheter som bärs av VRU själv.
Detecting Intentions of Vulnerable Road Users Based on Collective Intelligence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}