本文呈现了用于自动驾驶关键方面的新数据集，介绍了交通参与者行为的可变性，并展示了天气条件、地理位置、交通和人口统计学等因素如何影响交通行为及场景的视觉复杂度。地面真相数据传达了有关参与者位置（边界框）、物理条件（例如照明和速度）和各参与方的行为的信息。

Sep, 2016

研究了自动驾驶汽车在城市环境中行驶面临的主要挑战以及解决方案，包括与行人的交互问题，通过调查研究现有的行人行为研究，提出解决方案包括与行人通信的设计方法和针对理解行人意图的视觉感知和推理算法，同时讨论了未来的研究方向。

May, 2018

本研究使用多种特征提取方法和机器学习算法，使用 JAAD 数据集为基础，聚焦于行人运动和头部方向的检测，达到了 72% 和 85% 的准确率，能有效解决自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的行人意图和行动识别问题。

Oct, 2018

自动驾驶汽车技术快速发展，对道路交通安全产生了重大影响，同时也解决了多种复杂的交通问题。为了确保自动驾驶汽车之间以及自动驾驶汽车与人类驾驶员之间的合作互动，本研究提出了一个多阶段的方法，采用共享和关怀的车对车通信策略来加强协同行为。通过进行一项调查来验证自动驾驶汽车的驾驶性能，并可用于一个混合交通案例研究，重点研究人类驾驶员如何对待与他们同时驾驶在同一条道路上的自动驾驶汽车。研究结果表明，采用深度强化学习，自动驾驶车辆获得了接近人类驾驶性能的驾驶行为。在自动驾驶汽车网络中采用共享和关怀的车对车通信可以提高其驾驶行为，促进更有效的行动计划，并增进自动驾驶汽车之间的合作行为。调查结果显示，无法保证混合交通中的安全性，因为我们无法控制人类驾驶员出于自我的行为，如果他们决定与自动驾驶汽车竞争。因此，本研究倡导加强对自动驾驶汽车在公共道路上安全融入的研究。

Dec, 2023

通过包含社会行为和驾驶员个人目标的行为模型，利用贝叶斯滤波和对于不明确意图的附近车辆行为的预测，开发了一种基于滑动时域控制的决策策略，以在线估计其他驾驶员的意图。通过与博弈论控制器和真实世界交通数据集的模拟研究进行比较，验证了所提出的决策策略的有效性。

Sep, 2023

人与自动驾驶汽车交互设计师如何支持乘车者信息需求是自动驾驶汽车采用的未解答问题。为了实现共同的人与自动驾驶汽车行动目标，如安全交通、信任或从自动驾驶汽车中学习，人、自动驾驶汽车和人 - 自动驶驶汽车系统必须共同具备足够的情境意识。我们提出了一个系统级框架，将联合行动和情境意识的认知理论整合起来，以满足目标成功所必需的沟通需求。该框架基于共享情境的四个组成部分：自动驾驶汽车特征、行动目标、主观特征和状态以及具体驾驶情境。自动驾驶汽车的沟通应根据这些因素进行个性化调整，并在其变化时保持敏感。这个框架对于理解个人、共享和分布式的人 - 自动驾驶汽车的情境意识，并设计满足多样群体和多样驾驶情境信息需求和目标的未来自动驾驶汽车沟通非常有用。

Apr, 2024

自主车辆在交通中需要与人类驾驶员互动来完成任务，因此装备自主车辆具备人工推理以更好地理解周围交通的意图，从而促进任务完成。本文提出了一种行为模型，将驾驶员的互动意图编码为潜在的社会心理参数，并设计了基于贝叶斯滤波器的递进视界优化控制器以考虑互动驾驶员意图的不确定性，同时采用基于注意机制的神经网络架构来模仿行为模型和在线估计参数先验，并提出决策树搜索算法在线解决决策问题。本文对所提出的行为模型进行了真实世界轨迹预测能力的评估，并在模拟环境和真实世界交通数据集中进行了强制公路合并场景的决策模块的广泛评估，结果表明我们的算法能够在各种交通条件下完成强制合并任务并确保驾驶安全。

Oct, 2023

本文提供了一个新的数据集来研究交通参与者越过街道时的行为，并对数据进行了关节关注的分析。研究发现，在非信号化的人行横道上，超过 90％的行人在穿越前注视靠近的车辆，但其穿越行为还取决于其他因素，如时间到碰撞（TTC），驾驶员的反应或横道的结构。

Feb, 2017

自主车辆与行人共享空间时，规划行驶路径需要考虑行人的未来轨迹。本文系统地回顾了文献中用于在存在车辆的情况下建模行人轨迹预测的不同方法，研究了与行人 - 车辆交互作用相关的特定考虑因素，并回顾了先前提出的预测模型中如何考虑预测不确定性和行为差异等不同变量。同时，文章也提供了包含行人和车辆轨迹数据的数据集概述，讨论了未来工作的研究空白和方向，如在深度学习方法中更有效地定义交互主体以及在无结构环境中收集更多混合交通数据集的需求。

Aug, 2023

该研究通过实施虚拟现实和交通微模拟集成的实验环境，并在典型和多样化的交通场景下进行测试，提出了驾驶员介入行为的新视角，从而改善自动驾驶在类似情景下的表现，并为人与自动化系统之间的信任关系研究提供了有价值的综合与沉浸式工具。

Dec, 2023