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Pedestrian Models for Autonomous Driving Part II: high level models of human behavior

Camara, Fanta und Bellotto, Nicola und Cosar, Serhan und Weber, Florian und Nathanael, Dimitris und Althoff, Matthias und Wu, Jingyuan und Ruenz, Johannes und Dietrich, André und Markkula, Gustav und Schieben, Anna und Tango, Fabio und Merat, Natasha und Fox, Charles (2019) Pedestrian Models for Autonomous Driving Part II: high level models of human behavior. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/tits.2020.3006767. ISSN 1524-9050.

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Offizielle URL: https://www.ieee-itss.org/ieee-iv-transactions/

Kurzfassung

Autonomous vehicles (AVs) must share space with human pedestrians, both in on-road cases such as cars at pedestrian crossings and off-road cases such as delivery vehicles navigating through crowds on highstreets. Unlike static and kinematic obstacles, pedestrians are active agents with complex, interactive motions. Planning AV actions in the presence of pedestrians thus requires modelling of their probable future behaviour as well as detection and tracking which enable such modelling. This narrative review article is Part II of a pair which together survey the current technology stack involved in this process, organising recent research into a hierarchical taxonomy ranging from low level image detection to high-level psychology models, from the perspective of an AV designer. This self-contained Part II covers the higher levels of this stack, consisting of models of pedestrian behaviour, from prediction of individual pedestrians likely destinations and paths, to game theoretic models of interactions between pedestrians and autonomous vehicles. It finds that there remain many gaps in the literature at these higher Levels required for fully autonomous driving. At these levels, early work has been done on descriptive and qualitative models of behaviour, but much work is still needed to translate them into quantitative AV control algorithms.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/129970/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Pedestrian Models for Autonomous Driving Part II: high level models of human behavior
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Camara, FantaITS LeedsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bellotto, NicolaUniversity of LincolnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cosar, SerhanUniversity of LincolnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Weber, FlorianBMWNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nathanael, DimitrisICCSNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Althoff, MatthiasTechnical University of Munichhttps://orcid.org/0000-0003-3733-842XNICHT SPEZIFIZIERT
Wu, JingyuanBOSCHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ruenz, JohannesBoschNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dietrich, AndréTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Markkula, Gustavits leedsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schieben, AnnaDLRhttps://orcid.org/0000-0003-3608-2004NICHT SPEZIFIZIERT
Tango, FabioCRFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Merat, NatashaITS LeedsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fox, CharlesITS LeedsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/tits.2020.3006767
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1524-9050
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Review; Survey; Pedestrians; Autonomous Vehicles; Detection; Tracking; Trajectory Prediction; Interaction; Behaviour Models; Game Theoretic Models; Signalling Models; eHMI.
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Energie und Verkehr (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik
Hinterlegt von: Schieben, Anna Maria
Hinterlegt am:06 Nov 2019 10:54
Letzte Änderung:15 Jun 2023 14:29

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