Descripción del proyecto
Predecir de la intención de los peatones para mejorar la seguridad de los vehículos inteligentes
Los niveles de seguridad de los vehículos inteligentes (SV, por sus siglas en inglés) son elevados en condiciones estructuradas, como las autopistas, pero no en entornos menos estructurados, como los pasos de cebra y los entornos de tráfico mixto. El proyecto SSVPI, financiado con fondos europeos, explorará la predicción de la intención de los peatones, una cuestión esencial para un funcionamiento seguro los SV. En concreto, se desarrollarán algoritmos multimodales y de varias fuentes que puedan predecir las intenciones de los peatones en condiciones de iluminación difíciles. Los resultados se utilizarán para orientar múltiples iniciativas gubernamentales y comerciales de conducción autónoma.
Objetivo
There has been a lot of research on smart vehicles (SV, including autonomous vehicles and smart powered wheelchairs), mainly for motorways and other structured environments, with resulting safety levels in such highly structured conditions being excellent. However, the situation is different for less structured environments, particularly where interaction between SV and pedestrians is possible, such as pedestrian junctions and mixed traffic environments. In these cases, more fundamental research in safety aspects is needed, since even minor contact between humans and vehicle poses serious dangers to unprotected humans. Specifically, pedestrian intention prediction is crucial for safe and smooth SV operation. This project aims to develop multi-source and multi-modal algorithms which can predict intentions of pedestrians under challenging lighting conditions (using both visible (RGB) and thermal imaging), using cues from both pedestrian movements as well as their environmental and social context. The project aims at enhancing the safety level of pedestrians in the context of SV in unstructured environments. Apart from the development of novel algorithms in this challenging domain, we aim to maximise the impact of our research through the creation of one of the first pedestrian intention prediction datasets combining RGB and thermal images. Performance evaluation of intention pedestrian algorithms will involve both vehicles in intersections, as well as smart wheelchairs for people with disabilities. By enhancing the safety level of SV and pedestrians through predicting pedestrians' intention under various lighting conditions, the results of this project will be very helpful for the development of SV, and will also promote the public' s acceptance of SV. Consequently, the results of this project are very beneficial for the EU, where multiple governmental and commercial autonomous driving initiatives are active.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
SW7 2AZ LONDON
Reino Unido