Titre original :
Behavior Analysis and Modeling of Traffic Participants
Contenu du livre :
Un participant au trafic routier est une personne qui participe directement au trafic routier, comme les conducteurs de véhicules, les passagers, les piétons ou les cyclistes, mais les accidents de la circulation leur causent de nombreuses pertes matérielles, des blessures corporelles et même des décès. Pour réduire le taux de mortalité routière, le développement du véhicule intelligent est une technologie très prisée de nos jours. La prévision des intentions des piétons et de leurs trajectoires futures, ainsi que celles des véhicules environnants, est d'une grande importance pour la prise de décision et la planification d'un véhicule, tout cela dans le but d'accroître la sécurité de la conduite. Sur la base de la séquence d'images collectées par des caméras monoculaires embarquées, nous utilisons le réseau basé sur la mémoire à long terme (LSTM) avec un mécanisme d'attention amélioré pour réaliser la prédiction de l'intention et de la trajectoire des piétons et des véhicules environnants.
Cependant, bien que l'ère de la conduite entièrement automatique semble encore lointaine, les conducteurs humains restent un élément crucial du système route-conducteur-véhicule dans les circonstances actuelles, même dans le cas de véhicules à faible niveau de conduite automatique. Étant donné que plus de 90 % des accidents de la route mortels sont dus à des erreurs humaines, il est important de reconnaître la tâche secondaire pendant la conduite, ainsi que le style de conduite, afin de développer un système avancé d'aide à la conduite (ADAS) ou un véhicule intelligent plus personnalisé. Nous utilisons les réseaux convolutifs graphiques pour le raisonnement spatial et les réseaux LSTM avec le mécanisme d'attention pour l'apprentissage des caractéristiques de mouvement temporel dans la séquence d'images afin de réaliser la reconnaissance de la tâche secondaire de la conduite.
En outre, les conducteurs agressifs sont plus susceptibles d'être impliqués dans des accidents de la circulation, et le niveau de risque de conduite des conducteurs peut être affecté par de nombreux facteurs potentiels, tels que les caractéristiques démographiques et les traits de personnalité. Nous nous concentrerons donc sur la classification des styles de conduite pour le scénario longitudinal de suivi de voiture. En outre, sur la base du modèle d'équation structurelle (SEM) et de la base de données de conduite naturaliste du Strategic Highway Research Program 2 (SHRP 2), les relations entre les caractéristiques démographiques des conducteurs, la recherche de sensations, la perception du risque et les comportements de conduite à risque sont examinées en détail. Les résultats et les conclusions de ce court ouvrage devraient offrir des conseils et des avantages potentiels pour promouvoir le développement de la technologie des véhicules intelligents et la sécurité au volant.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781636392622 |
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| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 171 |
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