MVN捕捉在行人運(yùn)動中的預(yù)測與分析
據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計,，全球每年約有125萬行人死于車禍,。道路交通事故使大多數(shù)國家國內(nèi)生產(chǎn)總值損失約3％，如果不進(jìn)行治理,，預(yù)計到2030年道路交通事故將成為第七大死因,。
在制定保護(hù)行人道路安全政策時，不能忽視新興的自動駕駛車輛,。我們期待自動駕駛車輛能夠解決一些導(dǎo)致行人死亡的因素,，例如：超速和分心駕駛。然而行人的行為是復(fù)雜的,，有時是隨機(jī)和無序的,，特別是在人口密集的市中心。因此,，開發(fā)出能夠預(yù)測行人意圖的算法是當(dāng)今汽車制造商面臨的主要挑戰(zhàn)。
法國VEDECOM公司組建了一支跨學(xué)科科研團(tuán)隊(duì)解決這一問題,，科研人員由人體運(yùn)動學(xué)專家和計算機(jī)專家組成,，目標(biāo)是開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，按照已知的行人動作和姿態(tài)預(yù)測行人未來的運(yùn)動軌跡,。雖然步態(tài)實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)深入研究過人體運(yùn)動,，但研究行人的軌跡需要在真實(shí)的環(huán)境中進(jìn)行動捕獲得數(shù)據(jù)。所以我們在測試道路上使用了VEDECOM自動駕駛車輛原型進(jìn)行科研工作,。使用Xsens系統(tǒng)來捕捉行人的運(yùn)動,，可以輕松地將MVN Awinda與自動車輛上的其他傳感器（例如相機(jī)和激光雷達(dá)）以及GPS數(shù)據(jù)同步。
行人過街時的運(yùn)動學(xué)測量數(shù)據(jù)有別于其他運(yùn)動模式時的數(shù)據(jù),。傳感器數(shù)據(jù)的融合有助于估計行人相對于車輛的位置和速度,。目前，公司正在進(jìn)行數(shù)據(jù)后處理,。目標(biāo)是讓車輛嵌入式系統(tǒng)識別MVN捕捉到的行人過街運(yùn)動模式,。
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