智能汽车显式沟通下的交互式行人穿行行为预测

室内停车场是“行人-智能汽车”(Pedestrian-intelligent vehicle,P-IV)产生交互的典型场景,针对P-IV交互过程中缺乏交互阶段的定量划分,提出行人穿行风险状态评估(Pedestrian crossingriskassessment,PCRA)模型,该模型依据行人与车辆运动之间的时空关联,将P-IV交互过程定量划分为四个阶段,并明确各阶段边界。针对缺乏探讨显式沟通信息对P-IV交互策略及行人预测的影响,首先基于PCRA模型预测行人的纵向可穿行范围,将其作为智能汽车向行人传递的动态显式沟通信息;然后分析显式沟通下的P-IV交互决策顺序,结合交互过程中行人穿行行为的关键特征量,依据模糊理论建立融合预测层与识别层的行人穿行行为预测模型。试验结果表明,PCRA模型能够准确评估行人穿行风险,定量预测行人的纵向可穿行范围;行人穿行行为预测的平均提前时间为0.46 s,达到有效预测效果。