安全自动驾驶的新技术：使用人工智能预测行人行为并防止事故

一个球滚入道路上，人行道上有一个孩子，这会立即为驾驶员设置警钟。结果：他们刹车是因为他们认为孩子会撞上道路。驾驶员同样能够猜测行人在其他潜在危险情况下的行为。自动驾驶车辆将越来越多地统治我们的街道，无法做到这一点。尽管当前的技术能够对关键情况做出反应，但它们没有预测行为的能力。一个新的研究项目始于帕德伯恩大学（Paderborn University），旨在填补这一空白，并使自动驾驶汽车在行动之前识别行人意图。

行人决策行为的实验研究

道路交通的未来面临着一个重大挑战：自动驾驶车辆和行人如何能够有效，安全地互动？这是博士解决的问题。Sandra Gausemeier和Rer博士。医生。蒂姆·雷曼。他们的想法：自动驾驶汽车应该能够使用AI（人工智能）方法和运动分析的组合来识别预期的动作。这是一种有希望的新方法。Gausemeier博士是Heinz Nixdorf Institute的控制工程和机电一体化研究小组的一部分的驾驶员援助系统的专家。这意味着他的日常工作涉及对机电雄性系统基于模型的开发进行研究。Lehmann博士是运动与健康系运动科学和神经科学科的科学家。他专门研究人类运动行为和潜在的神经认知过程。这两位研究人员已与该项目联合起来，其中包括有关人类决策行为的实验研究。后来，这些将成为自动驾驶汽车中使用的预测算法的基础。 

大胆的科学思想

研究人员因其努力而获得了帕德伯恩大学的研究奖。大学领导力颁发了这一荣誉（和15万欧元）的认可，以表彰在开箱即用的思考并促进大胆的科学思想的杰出研究项目。该项目通过人工智能和神经认知分析的结合，试图带来人们与自主系统之间的相互作用的范式转变。帕德尔伯恩大学（Paderborn University）的研究和学术职业副主席托马斯·特朗斯特（ThomasTrãtount）教授说，除了与社会息息相关，这也是最有远见的。

不仅仅是碰撞计算

Gausemeier博士解释说，我们的目的是开发一个基于AI的系统，该系统能够根据他们的运动活动来评估行人的未来行动，预测其行为，创造风险特征，从而主动避免危急情况。”为了实现这一目标，在实际的城市场景中，正在对人类决策行为进行的第一个实验研究。这远远超出了基于模拟或基于实验室的研究，并解决了人与机器之间复杂的，动态的相互作用。Lehmann博士补充说，自主系统将能够做更多的事情，而不仅仅是进行碰撞计算，而是将行人的情境意识和分心纳入机动计划中。

记录人类运动的模式识别

其他车辆的行为取决于交通法规等因素。这意味着潜在动作的数量仅限于几个选项。行人不会受到如此严格的限制，这意味着他们在潜在的运动和决策中具有更大的灵活性：在这里将使用机器学习（AI）方法来了解持续数秒钟的人类运动模式的复杂性，并在模式识别的帮助下，并以高度的可靠性来预测高水平的可靠性，Lehmann noteed。

改善所有道路使用者的安全性

在使用AI的模式识别方面，培训数据的质量是关键。为了确保这一点，研究人员正计划开发具有多种数据的多阶段过程。正如Gausemeier博士所解释的那样：对于数据收集，测试受试者将配备眼睛跟踪，移动脑电图（测量大脑活动），多传感器移动测量系统和运动捕获。这将使我们能够根据所得运动模式对情境参数和认知，脑决策行为的影响进行分类。训练后，自主系统应能够仅使用板载摄像头图像来识别意图，并使用这些图像来推断未来的运动模式。Trãtéster教授说，这种解决方案方法可以大大提高所有道路使用者的安全性。该团队预计将在2027年初取得初步结果。