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Reliable Vulnerable Road Users Behaviour Prediction Considering Spatiotemporal and Socialized Interactions

Projektbeschreibung

Autos das Lesen von Straßen beibringen

Autonome Fahrzeuge haben immer noch Schwierigkeiten, das Verhalten von Menschen zu Fuß oder auf dem Fahrrad und anderen ungeschützten Verkehrsteilnehmern genau vorherzusagen, insbesondere in einem komplexen, sich schnell verändernden Verkehr. Das liegt daran, dass die derzeitigen Modelle zur Verhaltensvorhersage nicht genau widerspiegeln, wie Menschen im Laufe der Zeit und in sozialen Kontexten mit ihrer Umgebung interagieren. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden im Projekt ReSIN Erkenntnisse aus der Raum-Zeit-Modellierung, der Sozialpsychologie und zu maschinellem Lernen kombiniert. Konkret sollen robuste, interpretierbare Vorhersagemodelle entwickelt werden. Mit diesen Modellen können selbstfahrende Autos menschliches Verhalten zuverlässiger verstehen und antizipieren – damit die Straßen der Zukunft für alle sicherer und effizienter sind. Das ReSIN-Team verspricht, eine entscheidende Lücke zwischen menschlichem Verhalten und automatisierter Entscheidungsfindung zu schließen.

Ziel

As a connection module between the perception layer and decision-making control layer of autonomous vehicles, behaviour prediction is one of the research focuses in this field. The existing behaviour prediction technoAs a connection module between the perception layer and decision-making control layer of autonomous vehicles, behaviour prediction is one of the research focuses in this field. The existing behaviour prediction technologies have the problems of unclear spatiotemporal interaction coupling mechanism and socialized interaction mechanism between the target object and environment, which makes it difficult to achieve accurate behaviour prediction and seriously restricts the practical application of this technology in the field of autonomous vehicles. Aiming at complex high-load mixed traffic flow scenarios, this project takes Vulnerable Road Users (VRUs, e.g. pedestrians, cyclists, etc.) as the research objects, and conducts research on the theories and key technologies of behaviour prediction driven by spatiotemporal and socialized interactions. The content includes: VRUs-vehicle coupling mechanism investigation in spatiotemporal domain and spatiotemporal interaction modelling; VRUs-vehicle socialized mechanism study in social psychology aspect and adaptive socialized interaction modelling; synergistic driven mechanism study in multi-model integration field and dynamic ensemble learning modelling; and validation and optimization of VRUs behaviour prediction models. The vision of ReSIN is to develop an accurate, interpretable and robust/resilient VRUs behaviour prediction model for AVs to behave safely, efficiently and confidently under complex and uncertain traffic environments. By empowering AVs with this prediction capability, ReSIN will enable a seamless integration into the decision-making and planning modules of AVs, which will allow AVs to comprehend and predict the intricate patterns and variability in VRU behaviour in dynamic changing environments.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Koordinator

UNIVERSITY OF GLASGOW
Netto-EU-Beitrag
€ 276 187,92
Adresse
UNIVERSITY AVENUE
G12 8QQ Glasgow
Vereinigtes Königreich
Region
Scotland West Central Scotland Glasgow City
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten