《路面車輛行為分析與情境理解》是依託北京大學，由趙卉菁擔任負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：路面車輛行為分析與情境理解
- 項目負責人：趙卉菁
- 項目類別：面上項目
- 依託單位：北京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
項目以路面自然行駛中的主體車為視點，利用其攜帶的感測器及數據處理，採集主體和環境車輛的運動觀測信息，並籍此建立行為分析、情境理解和線上推理方法。項目研究面臨的重大挑戰包括：（1）動態視點、行為多樣、過程複雜、動態互動；（2）道路交通條件變化；（3）複雜交通動態行駛中精確有效的路面車輛檢測跟蹤。項目從行為分析建模、行為推理、路面車輛檢測跟蹤等三個層面開展研究，力圖解決：（1）主體車軌跡的情境分析建模；（2）環境車輛行為分析和語義學習；（3）融合內容與情境的行為推理；（4）基於情境分析和多模態感測器融合的車輛檢測跟蹤與軌跡提取。項目基於智慧型車實驗平台開展真實公路數據採集、算法研究與實驗驗證，同時研發線上演示，為套用提供直觀的系統原型。項目成果不僅可以為建立更為合理的自動駕駛運動規劃與決策提供分析推理方法，也可以為提高安全輔助駕駛系統在複雜環境中的處理能力提供基礎手段。
結題摘要
項目以路面自然行駛中的主體車為視點，利用其攜帶的感測器及數據處理，採集主體和環境車輛的運動觀測信息，並籍此建立行為分析、情境理解和線上推理方法。項目制定了四年研究計畫，並開展了以下三方面的研究: (1) 行為分析建模，包括主體車軌跡情境分析建模、環境車輛行為分析和語義學習, (2) 融合內容與情境的行為推理，包括軌跡預測與行為規劃、行為識別與決策推理, (3) 路面車輛檢測跟蹤，包括情境分析推理的車輛檢測跟蹤、多模態感測器融合的車輛軌跡提取。項目基於真實智慧型車平台的複雜公路交通數據採集，圍繞路面車輛行為分析與情境理解開展了上述算法研究，並通過基於數據的算法驗證與線上平台演示，驗證了算法的有效性。項目成果在在智慧型車及智慧型交通領域最有影響力的國際期刊IEEE Trans on Intelligent Transportation Systems（影響因子6.064）上發表6篇論文，在自動化學會A類期刊、自動化學報上發表2篇論文，在智慧型車、智慧型交通、機器人領域的國際頂會IROS、ICRA、IV、ITSC上發表12篇論文，其中1篇論文獲得IV2019最佳學生論文獎提名，申請中國發明專利4項。項目成果不僅可以為建立更為合理的自動駕駛運動規劃與決策提供分析推理方法，也可以為提高安全輔助駕駛系統在複雜環境中的處理能力提供基礎手段。
