Trọng tâm của nghiên cứu này là hành vi lái xe của con người trong giao thông đường bộ. Nghiên cứu đề cập đến hai khía cạnh: dự đoán hành vi (bao gồm việc xác định các yếu tố ảnh hưởng liên quan) và tạo lập hành vi cho xe tự hành. Việc dự đoán hành vi dựa trên một nghiên cứu thực địa, trong đó người tham gia lái xe thử nghiệm qua khu vực giao thông nội đô. Dựa trên quỹ đạo di chuyển và dữ liệu ghi lại từ cảm biến LiDAR, các đặc trưng về độ phức tạp được sử dụng để mô tả môi trường xung quanh tại giao lộ, tình hình giao thông và lộ trình di chuyển; hành vi lái xe cũng được đặc tả thông qua các đặc trưng bổ sung. Từ các đặc trưng về độ phức tạp này, các mô hình hồi quy được huấn luyện để dự đoán các đặc trưng hành vi.

Abstract:

The focus of this work is on human driving behavior in road traffic. Two aspects of it are covered, the prediction of it, including the identification of relevant influencing factors, as well as the behavior generation for autonomous vehicles. The behavior prediction is based on a field study during which participants drove a measurement vehicle through inner-city traffic. Using the driven trajectories and lidar recordings complexity features to describe the surroundings at the intersection, the traffic there and the driving path are defined. The driving behavior is characterized by further features. Based on the complexity features regression models are trained to predict the behavior features.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Weinreuter, Hannes
Thông tin nhan đề:	Driver Behavior Analysis and Decision-Making for Autonomous Driving at Non-Signalized Inner City Intersections
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ Ô tô
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/98202
Mô tả vật lý:	228tr
Năm xuất bản:	2025