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

研究人员通过使用多任务网络和注意力关系网络，成功预测了未来行人动作，并将该预测作为先验来检测当前意图和行为，从而显着提高了交通安全性。

May, 2021

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

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

本篇论文提出了一种自动驾驶的决策方法，采用了 POMDP 和 Monte Carlo tree search 等方法对车辆在道路上的交互进行建模和规划，实现了高质量的行驶决策。

Mar, 2023

该研究使用计算机视觉和多模态特征识别，以实现自主车辆与行人之间的安全互动，并在 JAAD 数据集上展示了比现有技术更优秀的预测结果。

May, 2023

该论文通过模拟行为，探讨了行人的感知限制如何影响其决策，重点关注了视野、工作记忆和扫描策略这三个因素。实验结果表明，感知限制对于行人安全决策具有显著影响。

Feb, 2023

本研究提出了基于动态贝叶斯网络的概率性交通预测模型，结合马尔科夫模型和上下文感知的车辆运动模型，可以更精准地预测未来的交通路径和解决交互问题。相较于基于物理学和地图的方法，该模型表现更加优越。

Apr, 2018

通过自动驾驶汽车实现精确的行人意图预测是当前研究中的挑战之一。本文介绍了 PIP-Net 框架，用于预测自动驾驶汽车在现实城市场景中行人过马路意图。该模型利用运动数据和驾驶场景的空间特征，采用一种基于循环和时间注意力的解决方案，优于当前最先进的模型。为了提高道路使用者的视觉表达以及它们与本车的距离，我们引入了一个分类深度特征图和一个局部运动流特征，提供对场景动态的丰富洞察力。此外，我们还探索了将视野从一个相机扩展到围绕本车的三个相机的影响，从而增强了模型的上下文感知能力。根据交通场景和道路环境的不同，该模型能够提前 4 秒准确预测行人过马路意图，这是当前行人意图预测研究的突破。最后，我们首次提出了 Urban-PIP 数据集，这是一个自动驾驶情景下的定制行人意图预测数据集，包含多相机注释。

Feb, 2024

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