MVN捕捉在行人運動中的預測與分析
文章來源：本站原創(chuàng)
作者：frank
發(fā)布時間：2018年05月23日
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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％，如果不進行治理，預計到2030年道路交通事故將成為第七大死因,。
在制定保護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雜的,，有時是隨機和無序的,，特別是在人口密集的市中心。因此,，開發(fā)出能夠預測行人意圖的算法是當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科科研團隊解決這一問題，科研人員由人體運動學專家和計算機專家組成,，目標是開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，按照已知的行人動作和姿態(tài)預測行人未來的運動軌跡,。雖然步態(tài)實驗室已經(jīng)深入研究過人體運動,，但研究行人的軌跡需要在真實的環(huán)境中進行動捕獲得數(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行科研工作,。使用Xsens系統(tǒng)來捕捉行人的運動,，可以輕松地將MVN Awinda與自動車輛上的其他傳感器（例如相機和激光雷達）以及GPS數(shù)據(jù)同步。
行人過街時的運動學測量數(shù)據(jù)有別于其他運動模式時的數(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，公司正在進行數(shù)據(jù)后處理,。目標是讓車輛嵌入式系統(tǒng)識別MVN捕捉到的行人過街運動模式,。
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