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题名无信号斑马线路段行人过街模式预测
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作者
赵继康
李勇杭
任苗
王一飞
牛津
王畅
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机构
长安大学汽车学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第12期5200-5208,共9页
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基金
陕西省重点研发计划(2023-YBGY-035)。
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文摘
为提高传统车辆在无信号斑马线路段对行人过街模式的预测准确度,提出一种融合极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)算法的行人过街模式预测模型。首先,基于安装于路侧的摄像机和激光雷达采集无信号斑马线路段行人-车辆交互数据,对行人和车辆行为特性进行分析,进而筛选出影响行人过街模式的因素;其次,探究不同组合作为模型输入时的预测效果;最终,将车辆速度、车辆到斑马线距离、碰撞时间(time to collision,TTC)和行人步速作为模型输入,将行人过街模式分为直接过街和等待过街,并作为模型输出,建立用于行人过街模式预测的XGBoost-MLP模型。该模型对行人过街模式的预测准确率达88.65%,相比单一XGBoost模型和MLP模型,其准确率分别提高了3.85%和2.61%。
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关键词
交通安全
行人过街模式预测
人车交互
模型融合
无信号斑马线
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Keywords
traffic safety
pedestrian crossing pattern predictions
human vehicle interaction
model fusion
unsignalized crosswalk
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分类号
U491.226
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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