行人与动物横穿道路危险虚拟场景研究

国内外有关行人交通特性的研究（信号交叉口人行横道的行人交通特性研究）利用Logit模型描述了信号交叉口人行横道处行人选择间隙的行为，并利用回归分析的方法，标定了车头时距，行人等待时间以及行人数量对行人选择间隙行为的影响系数。

最后，通过对模型的检验，证明该模型具有较好拟合度，其预测精度达到85%。

（北京工业大学孙智勇《信号交叉口人行横道的行人交通特性研究》）一个比较早的宏观行人仿真模型是由Fruin在1971年建立。

这是早期的针对行人运动，过街，交通特性研究的代表性著作（Pedestrian Planningand Design），从行人的空间特性，行为特征，运动模式，规划设计等进行了深入的研究，为以后的关于行人交通流的研究奠定了基础。

关于行人微观仿真的应用与研究；行人微观仿真分为仿真模型（构建用于描述行人交通特性的模型）（分为成本效益元胞模型元胞自动机模型磁力模型社会力模型排队网络模型）和仿真软件（开发用于测试和可视化行人相关设计方案）（如今发展承受的仿真软件有Legion, SimWalk, PedGo, AnyLogic, and VISSIM）（张诗波.《基于Agent的行人交通微观仿真建模与分析》）吴建平等研究了北京市道路信号交叉口混合交通流中行人过街行为，测算出平均行人间隙为5.79秒，延迟为3.62秒，行人群体中各加2秒。

马菁根据环境心理学有关理论和实际数据调查，研究了外界环境和行人与行人之间的影响，研究了行人的从众行为现象。

林思能通过计算机建立人行横道上行人步行穿越车流过街的模型，模拟了不同交通条件下行人和车辆的运行，获得行人过街在不同条件下的效率参数。

（北京交通大学林琳《行人二次过街设施的设计及交通组织方案研究》）在国内学者里面，哈尔滨工业大学的冯树民等通过对哈尔滨市部分交叉口人行横道调查数据的分析处理，得到了总体行人平均过街速度为1.47m/s，15%分位数为1.19m/s，分析了行人年龄，性别，人行横道长度，过街行人数量，绿灯时间等对行人过街速度的影响。

基于虚拟现实技术的户外环境模拟与分析虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）技术是一种能够模拟虚拟环境的计算机技术，通过特殊的设备如头戴式显示器等，使用户可以身临其境地感受到虚拟现实世界。

随着技术的快速发展和应用的普及，VR技术已经广泛应用于娱乐、教育、医疗等领域，并且也逐渐在户外环境模拟与分析方面发挥重要作用。

基于虚拟现实技术的户外环境模拟与分析，可以为户外活动的规划、设计和管理提供有力支持。

这种技术利用虚拟现实的沉浸感和交互性，在模拟环境中重现户外场景，并提供相应的分析工具，帮助人们更好地理解和评估户外环境的特征和潜在问题。

以下将分别从户外活动规划、设计和管理三个方面，探讨基于虚拟现实技术的应用。

首先，基于虚拟现实技术的户外环境模拟与分析在户外活动规划方面具有重要意义。

通过模拟真实的户外环境，决策者可以更好地了解不同地点的地形、气候、植被等特征，从而选择适合特定活动的场地。

例如，在登山活动规划中，决策者可以通过虚拟现实技术模拟不同山峰的陡峭程度、高度差以及气候变化等因素，为登山者提供更全面的信息，用于制定合理的路线和安全措施。

此外，虚拟现实技术还可以模拟不同季节的环境变化，帮助决策者预测和规划特定季节的户外活动。

其次，基于虚拟现实技术的户外环境模拟与分析对于户外活动设计具有积极影响。

在户外活动设计中，虚拟现实技术可以模拟不同的环境要素，如风速、温度、湿度等，以及人群行为模式，如人流量、人员分布等。

这些模拟结果可以帮助设计师更好地考虑活动场地的可行性和安全性，以及人们在不同环境下的行为反应。

例如，在音乐节的设计中，通过虚拟现实技术可以模拟人们在音乐节期间的移动路径、拥挤度以及整体环境氛围，帮助设计师优化场地布局和人流管理，提供更好的观赏和安全体验。

最后，基于虚拟现实技术的户外环境模拟与分析在户外活动管理方面发挥着重要的作用。

通过虚拟现实技术，管理者可以模拟并分析不同场景下的风险和安全问题，并据此制定相应的管理策略和措施。

基于虚拟现实的行人自行车交通违法警示体验平台的设计与实现——王峻极刘东波高岩尤志栋133基于虚拟现实的行人自行车交通违法警示体验平台的设计与实现*王峻极刘东波高岩尤志栋(公安部交通管理科学研究所江苏无锡214151)摘要在分析我国行人自行车交通安全教育现状的基础上，研究了基于虚拟现实技术的行人自行车交通违法警示体验平台的关键技术，提出了设计方案，并加以设计和实现。

通过该装置，体验者可通过立体投影设备，控制设备(键盘，游戏手柄等)，以不同身份、不同视角等进行虚拟交通违法体验，实际感受步行、骑自行车交通违法和不安全行为可能带来的危险。

关键词行人；自行车；交通违法；体验平台；虚拟现实中图分类号：X951文献标志码：A doi：10．3963／j．i ss n1674—4861．2013．0t．028O引言在我国城市交通系统中，步行、自行车占全部方式的60％以上[1]，同时交通事故死亡人数也一直占总数的较高比例，特别是自行车所占比例呈逐年升高趋势，见表1[2]。

行人和自行车骑乘人是交通参与者中的弱势群体，容易受到伤害，同时受到的安全教育少，对法律法规不熟悉，安全知识少。

尤其是违法的危害认识程度低，常有机动车不敢碰撞或是机动车驾驶人会主动避让等心理。

目前，我国针对行人、自行车驾驶人交通安全宣传教育的形式呆板、手段单一，尤其是带有互动性质的体验式交通安全科普教育尚属空白。

随着信息技术和图像技术的飞速发展，运用虚拟现实技术构建虚拟现实的行人自行车交通违法警示体验平台已经可行。

针对行人和自行车骑乘人交通违法行为特点与心理，通过构建虚拟现实的道路交通场景和常见的交通冲突事件环境等，体验者通过配戴立体眼镜在三维立体播放环境中，以不同身份、视角身临其境体验交通违法可能带来的危险，使其感受如同现实发生过危险一样，深刻铭记，具有广阔的应用前景。

1虚拟现实技术1。

1虚拟现实技术在交通安全宣传教育应用基础虚拟现实(vi rt ual r eal i t y，V R)是近年来出现的高新技术，也称灵境技术或人工环境。

行人横穿道路的行为特征调查与分析作者：余流来源：《老区建设》2013年第06期[提要]行人是道路交通的一个重要参与者，随着社会的不断发展，机动车与非机动车的不断增加，行人在面对滚滚车轮时显得是那么的脆弱，并且在城市交通实践观念中存在着一种“重机动车交通而轻步行交通”的错误认识，导致行人交通设施不完善，管理混乱，宣传不到位，行人在参与道路交通中违规现象严重，安全意识不高，导致不断有不安全因素发生与萌芽，不安全事故屡见不鲜。

[关键词]行人；横穿道路；调查；行为特征；二次过街每一个有出行能力的人，都可能作为行人参与道路交通活动，行人是三大交通流中数量最大、最无规则的交通流，与机动车、非机动车相比，行人也是交通活动中的弱者。

行人交通是我国居民出行的重要方式，但随着机动车保有量的增加，城市中车与人的冲突也越来越严重…。

特别是在一种“重机动车交通而轻步行交通”的错误认识下，行人交通交通灯数量较少而且过街的相位时间较短，行人不能在给定的时间段到达对面，特别是对于老年人与儿童而言。

路段上的各种交通设施更多考虑机动车的流畅性而缺少人性化，人性化的行人交通设施对于行人来讲尤为重要。

本论文通过借鉴参考已有研究成果，根据当前的行人道路交通环境来调查行人横穿道路时的一些行为特征，并通过这些行为特征来做相应的分析，并提出自己的一点建议与意见。

一、行人横穿道路的行为特征的调查（一）行人横穿道路时的行为特征的调查行人交通作为城市交通的重要组成部分，每个人都可能以行人的身份出现，但由于行人具有高度的灵活性与不确定性，所以很难为驾驶人所预测，从而导致行人交通事故频发。

通过北京市交管部门的资料显示，2004年1月到2005年7月，北京市共发生行人交通事故842起，死亡200人，伤703人，直接经济损失726万元。

2010年，全国共接报道路交通事故3906164起，同比上升35.9%。

其中，涉及人员伤亡的道路交通事故219521起，造成65225人死亡、254075人受傷，直接财产损失9.3亿。

TS-800BL模拟驾驶器使用说明书广州运星科技有限公司Guangzhou Transtar Technology Co., Ltd.地址：广州五山华南理工大学科技园2号楼226～232电话：+86 20 85566102、85568590目录1. 前言 (1)2. 使用规则 (1)3. 安全使用注意事项 (2)4. 安装与连接 (3)4.1 准备工作 (3)4.2 模拟器整体结构 (3)4.3 电视机背面连接线示意图 (4)4.4 电脑主机端口连接 (5)4.5 6011数据采集卡 (6)4.6 数模转换卡 (7)4.7 档位 (8)4.8 传感器定位结构 (9)5. 操作 (10)5.1 操作程序 (10)5.2 主界面 (10)5.3 软件功能 (11)5.4 测试界面 (14)5.5 传感器标定数值 (14)5.6 选择辅助功能 (15)5.7 视景回放 (15)5.8 关机 (16)5.9 音量调整 (16)5.10 座位调整 (16)5.11 中央监控台使用 (16)5.12 软件联网模式 (17)6. 一般常见故障原因排除方法 (20)1. 前言感谢您选择TS-800BL模拟驾驶器。

为了您能正常使用，请仔细阅读本说明书。

系统电压：AC220±22V，50HZ。

若在市电不稳定的地区使用该设备，强烈建议使用交流稳压电源，稳压电源功率每台不小于280W，带模拟动力的每台不小于350W。

系统构成：模拟器基本构成有驾驶舱、显示器、主控器、传感器、传感板、采集卡、数字转换卡等构成。

由于模拟驾驶器所选配件品牌较多且我公司升级更新更优产品，因此，具体产品结构设计和配置以实际配置为准，本说明书不另作介绍。

如用户擅自维修、改装、错误操作或使用加装与本产品无关软件的，视为用户自动放弃免费保修服务。

本书介绍如有不明与错漏之处，欢迎广大用户提出宝贵的意见和建议，我们将会不断改进和完善，谢谢！2. 使用规则（1）受训人员必须经教员批准，有专职人员现场管理指教下方可进行本模拟器训练，按训练计划循序渐进；（2）驾驶过程中用力应适当，以免损坏机械部分；（3）专职人员必须按操作步骤进行操作严禁非法关机；（4）非专职人员一律不准操作控制台及驾驶舱的电子和线路；（5）在本设备所有计算机上不得运行与本模拟器无关的各种软件；（6）关机后，专职人员必须全面检查，确保断开所有电源各操作杆复位；（7）发生一般故障时，可由测试程序判断故障发生在哪一个部位并给予排除，但计算机和各线路板等部分非专业维修人员不得拆装（经厂方培训过人员除外）。

自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术研究与评估随着科技的不断进步，自动驾驶技术正在逐渐成为现实。

其中，障碍物检测与识别技术是实现自动驾驶的关键之一。

本文将对自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术进行深入研究与评估。

障碍物检测与识别技术在自动驾驶车辆中的重要性不言而喻。

它的主要任务是通过感知系统获取周围环境信息，用于实时识别和检测道路上的障碍物，包括其他车辆、行人、动物、交通标识、路障等。

只有准确地识别和判断周围障碍物的位置、形状、类型和移动状态，自动驾驶系统才能做出正确的决策和安全的行驶。

在障碍物检测与识别技术的研究与评估中，传感器是关键的工具之一。

常用的传感器包括摄像头、激光雷达（LIDAR）、超声波传感器和毫米波雷达。

摄像头可用于获取图像信息，通过计算机视觉算法进行障碍物检测与识别；激光雷达可提供高精度的三维点云数据，用于构建场景模型并检测障碍物；超声波传感器可实时测量与周围物体的距离，主要用于低速驾驶和近距离检测；毫米波雷达可以在各种天气条件下提供距离和速度信息。

另一个关键的技术是目标检测与识别算法。

目标检测算法在图像或点云数据中寻找障碍物的位置和边界框，并将其与预定义的类别进行匹配和识别。

常用的目标检测方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于机器学习的方法（如支持向量机、卷积神经网络）和基于深度学习的方法（如YOLO、Faster R-CNN）等。

这些方法在不同的环境和场景下都有各自的优势和适应性。

除了传感器和算法，数据集的质量和数量也对障碍物检测与识别的性能有重要影响。

大规模、多样化的数据集有助于模型的训练和泛化能力的提升。

数据集的标注过程需要精确的手动标注，以保证准确性。

同时，障碍物检测与识别的评估指标也需要考虑，如准确率、召回率、漏检率等。

通过评估指标，可以对不同的算法进行比较和选择。

值得注意的是，障碍物检测与识别技术的研究与评估是一个持续不断的过程。

由于场景和环境的多样性，现有的技术仍面临着一些挑战。

在视觉监控领域，预测人群中行人的未来路径已经成为相当热点的问题。

预测任务通过观察场景中运动目标的历史轨迹信息来对其未来轨迹进行预测。

在某些特定的应用场景中（例如，预警[1]，异常事件检测[2]），轨迹预测起着更重要的作用。

考虑到安全性因素，在当前城市公共安全领域中，需要对潜在的危险行为做出警告，这就需要通过对目标行人未来轨迹进行预测从而分析潜在的危险行为。

每个行人未来的行走轨迹，不仅受到其目的地的驱动，还受到多种社会和物理环境因素的驱动，包括当地行人的密度，场景布局（例如，十字路口、路灯等）以及隐含的群体社会行为规范（例如，在售票柜台排成队列，提前在相距遥远的地方分散以避免发生碰撞）。

综上所述，想要预测行人未来的轨迹，需要考虑到以下三个方面的限制。

第一，物理环境的限制。

为了能够在场景中行走并避开障碍物或类似的物理限制，必须处理好局部和全局空间信息，并且关注到周围的重要元素。

例如，当要到达弯道时，会更加专注在弯道而不是环境中的其他约束限制，称此为物理关注。

第二，考虑到场景中其他行人对目标行人的影响。

复杂场景下行人轨迹预测方法张睿，吴伯雄，张丽园，张博大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连116026摘要：为了预测行人在复杂场景中的行走轨迹，提出了一种基于生成对抗网络的可解释模型。

该模型以场景中行人的历史轨迹信息和场景环境信息作为模型的输入，并在生成对抗网络中引入了物理注意力机制和社会注意力机制对行人轨迹进行预测。

其中，物理注意力机制有助于建模复杂场景的整体布局并提取图像中与路径相关的显著特征，社会注意力机制能够建模不同行人之间的交互对未来轨迹的影响。

在生成对抗网络的整体框架下，物理和社会注意力机制的结合使得该模型能够预测出符合物理限制和社会行为规范的多条可接受的未来路径。

通过在仿真数据和真实的标准数据集上的实验，可以证明该模型能够实现对行人未来轨迹的有效预测。

关键词：轨迹预测；生成对抗网络；注意力机制文献标志码：A中图分类号：TP391.4doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0317Human Trajectory Prediction Method for Complex ScenesZHANG Rui,WU Boxiong,ZHANG Liyuan,ZHANG BoSchool of Information Science and Technology,Dalian Maritime University,Dalian,Liaoning116026,ChinaAbstract：In order to predict the trajectory of pedestrians in complex scenes,an interpretable model based on generative adversarial networks is proposed.The model takes the historical trajectory information of the pedestrians in the scene andthe environment information of the scene as the input of the model,and introduces physical attention mechanism and social attention mechanism into the generative adversarial network to predict the pedestrian trajectory.Among them,the physical attention mechanism helps to model the overall layout of complex scenes and extract significant features related to paths in the image.The social attention mechanism can model the impact of different pedestrian interactions on future trajectories.Under the overall framework of generative adversarial networks,the combination of physical and social atten-tion mechanisms enables the model to predict multiple acceptable future paths that meet physical constraints and social behavior norms.Experiments on simulation data and real standard datasets prove the model can effectively predict the future trajectory of pedestrians.Key words：trajectory prediction;generative adversarial network;attention mechanism基金项目：国家自然科学基金（61702073，F020502）。

行人交通仿真研究进展已有 1154 次阅读2010-4-27 22:59|个人分类:行人仿真|系统分类:科研笔记|关键词:城市交通，行人交通，疏散，交通流前些日子对以前研究的行人交通做了一个规整，梳理了一下其研究进展行人交通仿真研究进展1 引言作为一个新兴词汇，“行人交通”正在被包括城市交通研究者、管理者和交通参与者在内的人所认识和了解。

狭义上的行人交通只包括发生在道路上的步行行为；广义上的行人交通则包括发生在一切公共设施范围内的步行行为，比如机场、地铁站、体育场馆、人行道、人行横道等。

近来，特别是911事件以来，行人研究成为了物理学、计算机科学、经济学、数学以及交通工程等学科的研究热点。

这些研究的努力都是为了使步行活动更方便、更舒适、更经济、更安全。

作为一种对复杂问题和随机现象具有良好描述能力的有效工具，计算机仿真已经成了研究、评价行人交通的重要手段之一。

尽管如此，与机动车交通仿真不同，行人系统因为具有诸如多样性、慢速性、随机性和自组织性的独特特征而显得复杂的多。

因此，近年来出现了许多专门的行人交通理论、模型、方法以及相关的软件产品，而且越来越多的人也对行人交通仿真的研究体系和进展感兴趣，所以，对相关的研究情况作一回顾了总结就显得很有必要。

2 研究概况总体来说，行人研究可以分为三个层次：宏观、中观和微观，它们之间并没有严格的界线。

宏观研究主要关注行人设施当中行人步行空间分配的问题，比如流量-速度-密度的关系；中观研究主要关心行人流中的群特性；微观研究则把行人流中的每个行人看成具有速度、年龄、环境、心理等属性的独立实体。

行人研究的历史可以追溯到上世纪五十年代，那时候的人们主要关心流量-速度-密度的关系和行人设施的容量。

那时计算机技术还不发达，大部分的研究仅仅是靠肉眼观察、拍照、胶片记录等方式宏观评价行人流。

一个比较早的宏观行人仿真模型是由Fruin在1971年提出的，他的模型已经被HCM 所采用作为分析宏观行人流特性的方法。

自动驾驶仿真场景分类标准
1. 道路类型，道路类型是一个重要的分类标准，包括城市道路、高速公路、乡村道路等。

不同类型的道路具有不同的交通流量、速
度限制和道路标志，因此需要不同的仿真场景来模拟。

2. 天气条件，天气条件对自动驾驶系统的性能有重要影响，包
括晴天、雨天、雪天、雾天等。

每种天气条件都会对传感器的性能
和车辆控制产生影响，因此需要在仿真中进行模拟。

3. 交通情况，交通情况可以分为繁忙和拥挤的城市交通以及相
对稀疏的乡村交通。

不同的交通情况会对自动驾驶系统的决策和规
划产生不同的挑战，需要在仿真中进行模拟。

4. 道路障碍，道路障碍包括行人、其他车辆、道路施工等各种
障碍物。

在仿真中模拟这些障碍可以帮助评估自动驾驶系统的避障
能力和应对突发情况的能力。

5. 特殊事件，特殊事件包括紧急制动、车辆故障、交通事故等
突发事件。

这些事件的模拟可以帮助评估自动驾驶系统在紧急情况
下的应对能力。

通过以上分类标准，可以设计多样化的自动驾驶仿真场景，从而全面评估自动驾驶系统在不同情境下的性能和安全性。

这些仿真场景的设计对于自动驾驶技术的发展和应用具有重要意义。

小班安全教案：小小交通警优秀5篇学童谣记交通规定篇一童谣：交通安全歌红灯停，绿灯行，黄灯请你预备好。

天桥地道人行道，横穿公路离不啦。

头手不出车窗户外面，不在路上玩游戏。

交通规定非常关键，我们将它记得牢。

幼儿园小班交通安全教案篇二活动目标：了解行人在马路上应该遵守的一些交通规则，形成初步的安全意识与自我保护意识，提高自我保护能力。

活动准备：1、幼儿有与成人一起外出的经验。

2、有关模拟游戏的情景创设。

3、课件《看望兔奶奶》。

活动过程：1、边观看课件（一）边讨论。

（1）兔奶奶生病了，兔妈妈带兔宝宝去看望她。

半路上，兔妈妈到水果店给奶奶买水果，兔宝宝就跑到了马路上。

她看到花丛中有一只漂亮的蝴蝶，就去捉蝴蝶玩。

蝴蝶飞到了马路中央，兔宝宝就一路追过去，差点被车撞上。

（2）为什么兔宝宝差点被车撞到？（3）教师归纳：兔宝宝离开妈妈在马路上玩耍，差点被车撞上。

这样太危险了，不管什么情况我们都不能在马路上玩。

2、边观看课件（二）边讨论。

（1）兔妈妈和兔宝宝继续往前走。

奶奶家就在马路对面，兔宝宝兴奋地想冲过马路见奶奶，可是被兔妈妈一把拉住了。

（2）兔妈妈为什么要拉住兔宝宝？过马路应该走哪里？（3）教师归纳：过马路要走斑马线。

（4）十字路口有斑马线，行人是不是什么时候都可以走呢？什么时候可以走？（5）教师归纳：过十字路口要看红绿灯，红灯停，绿灯行。

（6）兔妈妈和兔宝宝走到斑马线前，等绿灯亮时再穿过马路去奶奶家。

3、小结：兔宝宝在路上遇到了一些危险，你们知道怎样才能避免那样的危险吗？（幼儿回答后，教师用自编儿歌进行归纳：小朋友，要牢记，走路要走人行道，路上玩耍不可以。

过马路走斑马线，红灯停，绿灯行，确保安全是第一。

）4、在情景模拟游戏“去春游”中或到马路上去实地体验。

（1）带领幼儿一边走一边根据场景提问，巩固对交通规则的认识。

场景一：人行道和车行道师：前面有两种道路，行人应该走哪一种路？（人行道。

）师：行人应该注意什么？（靠右边走，不能边走边玩，特别是不能到车行道上玩。

《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在日益复杂的交通场景中，准确而快速地检测与跟踪车辆及行人已成为一个重要而紧迫的研究课题。

这项任务对于智能交通系统、自动驾驶汽车、监控和安全系统等领域具有重要意义。

本文将详细探讨交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法的研究现状及进展。

二、研究背景与意义随着科技的发展，多目标检测与跟踪技术在交通领域的应用越来越广泛。

该技术能够实时监测交通场景中的车辆和行人，为自动驾驶汽车、智能交通管理系统等提供关键信息。

同时，该技术对于提高道路交通安全、减少交通事故具有重要意义。

因此，研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法具有重要的理论价值和实际应用价值。

三、相关技术研究现状（一）目标检测算法目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容，其目的是在图像或视频中识别出感兴趣的目标。

目前，常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法和传统特征提取方法。

其中，基于深度学习的目标检测算法在交通场景下的多目标检测中表现出较好的性能。

（二）多目标跟踪算法多目标跟踪算法主要用于在连续的图像帧中跟踪多个目标。

常见的多目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。

这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体场景选择合适的算法。

四、车辆行人多目标检测与跟踪算法研究（一）算法设计思路在交通场景下，车辆行人多目标检测与跟踪算法的设计需要考虑多个因素，如目标的实时性、准确性、鲁棒性等。

首先，通过使用深度学习技术进行目标检测，提取出交通场景中的车辆和行人。

然后，利用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，以实现目标的持续监控。

最后，将检测与跟踪结果进行融合，输出最终的检测与跟踪结果。

（二）算法实现过程1. 数据预处理：对原始图像进行去噪、增强等处理，以便更好地提取目标特征。

2. 目标检测：利用深度学习技术对预处理后的图像进行目标检测，提取出车辆和行人等感兴趣的目标。

3. 多目标跟踪：使用多目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，记录每个目标的运动轨迹。

⾃动驾驶虚拟仿真技术（四）：仿真测试流程及要求⼀、⾃动驾驶仿真测试对象⾃动驾驶系统分为了环境感知、决策规划和控制执⾏三个⼦系统，三个⼦系统⼜由传感器模型、决策模型、控制对象模型及对应的软件和硬件部分组成。

图 1 ⾃动驾驶系统通⽤架构从V模型的⾓度，要完成⾃动驾驶系统的测试，就必须对其所包含的所有算法、软件、硬件、⼦系统、整车进⾏逐层的测试，以形成测试的全链条。

在测试⽅法选择上，仿真测试、场地测试与道路测试共同组成了⾃动驾驶测试的“三⽀柱”。

其中，场地测试与道路测试仅针对整车层⾯，且覆盖的场景⼯况有限，尤其是对于长尾场景，难以通过实车的⽅式进⾏测试。

⽽⾃动驾驶仿真测试可以很好地弥补实车测试的不⾜，除了场景覆盖度外，更是可以针对⾃动驾驶算法、软件、硬件、⼦系统、整车等不同层级的测试对象，形成全链条测试。

⼆、⾃动驾驶仿真测试流程根据不同层级测试对象的特点，可选择不同的⾃动驾驶仿真测试环境，通常来说：对⾃动驾驶系统的模型算法、计算平台、域控制器等依次开展模型在环（MIL）、软件在环（SIL）、硬件在环测试（HIL），之后对整车开展驾驶员在环（DIL）和车辆在环（VIL）测试。

具体仿真测试流程见下图2。

图 2 ⾃动驾驶仿真测试流程三、⾃动驾驶仿真测试执⾏环节⾃动驾驶仿真测试典型的执⾏环节包括：测试需求分析、测试配置、接⼝定义、设计测试⽤例、测试执⾏、测试结果分析及测试结束条件等。

图 3 ⾃动驾驶仿真测试执⾏环节1、测试需求分析仿真测试需求通常包括被测⾃动驾驶系统的功能及性能需求、对仿真结果的输出需求及仿真测试平台的⾃⾝需求等。

被测⾃动驾驶系统的功能及性能需求：功能规范、性能指标、架构框图、设计运⾏范围、测试范围等；对仿真结果的输出需求：输出的数据格式及内容、输出数据频率、结果分析；仿真测试平台的⾃⾝需求：同步性、实时性、稳定性等。

2、测试配置测试配置指根据测试项⽬和需求，对仿真测试平台进⾏参数配置，具体包括：车辆模型配置：主要设置空⽓动⼒学、动⼒传动系统、制动系统、转向系统、悬架系统、轮胎等；静态场景配置：主要设置道路参数，包括道路、标线、标志、护栏、植被、路灯、天⽓等；动态场景配置：主要是⽬标模型的输⼊，包括车辆、⾏⼈、动物及他们之间的动态关系；传感器模拟配置：根据摄像头、毫⽶波雷达、激光雷达、超声波雷达的物理特性进⾏建模；控制器配置：主要是设置供电配置电压、接⼝配置和协议配置。

车辆自动驾驶中的场景感知与决策研究随着人工智能技术的不断发展和突破，车辆自动驾驶已经成为当今科技发展的一个热门话题。

而在实现车辆自动驾驶的过程中，场景感知与决策是两个非常重要的方面。

本文将围绕车辆自动驾驶中的场景感知与决策研究展开，探讨其意义、技术和挑战。

场景感知在车辆自动驾驶中扮演着关键的角色。

它是指车辆在行驶过程中，通过感知周围环境中的车辆、行人、道路标志、障碍物等信息，从而准确理解当前道路状况和实时变化趋势。

在场景感知的基础上，车辆能够实现对车辆行驶路径、速度、加减速等动作的决策，并与其他车辆、行人以及道路设施进行交互。

因此，场景感知的准确性和稳定性至关重要。

为了实现高效的场景感知，车辆自动驾驶研究中采用了多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器等。

摄像头能够获取道路上的图像信息，通过计算机视觉技术对图像进行分析和处理，实现车道线检测、交通信号灯辨识等功能。

激光雷达则能够测量周围环境中物体的距离和形状，实现障碍物检测和跟踪。

毫米波雷达能够在恶劣天气条件下工作，对于行人和车辆的检测具有较高的精度。

超声波传感器则常用于探测周围车辆和停车位的距离。

通过多种传感器的综合应用，车辆能够获取多源、多角度的信息，提高场景感知的准确性和鲁棒性。

除了传感器的应用，人工智能技术在场景感知中也起到了至关重要的作用。

深度学习是一种常用的人工智能技术，其在车辆自动驾驶中有着广泛的应用。

通过深度学习算法，车辆可以自动学习和识别道路标志、行人、车辆等物体，并进行实时的判断和预测。

这种基于数据驱动的方法能够提高场景感知的准确性和实时性。

然而，车辆自动驾驶中的场景感知与决策也面临着一些挑战。

首先，不同环境下的场景感知具有巨大的变化性和复杂性。

车辆需要适应各种天气条件、路况以及交通量的变化，以保证感知结果的准确性。

其次，在高密度交通环境下，车辆需要快速判断其他车辆的行为意图，并进行相应的决策，以保证行车安全和交通效率。

突发事件下行人个性化路径选择建模与仿真设计者：朱紫涵，郭昊，迟跃文、黎晓璐，常迪，冯诚指导教师：李之红北京建筑大学土木与交通工程学院,北京,100044摘要：目前，大型公共场所人群拥挤现象频繁发生，行人恐慌，跌倒或突发情况都有可能诱发踩踏、伤亡等安全事故。

现有行人行为模型的研究多是将行人视为颗粒或流体，没有考虑行人行为能力、心理状况等认知水平方面的相异性，对个性化行为与人群运动的作用机理也尚不清楚，缺少行人个性化路径选择行为建模与仿真技术的应用，制约了行人行为建模与仿真的研究发展与应用。

本文结合心理学、行为学理论，研究行人认知与运动行为的关系问题，揭示行人个体认知、运动行为的交互作用，构建了突发事件下行人个性化路径选择偏好模型，用于描述在大型场所人群疏散行为及其路径选择偏好，计算个体行人面对多种路径的选择概率，最后根据调查数据建立仿真模型，并验证模型的有效性。

数据分析中，采用卡方检验和Logistic回归分析，探寻与不同路径相关的影响因子及影响程度情况。

研究结果表明，与常规的行人疏散假设不同，个体行人都有自己的路径偏好，行人的个体化差异因素对行人的路径决策有重要影响。

研究为解决行人运动行为与其个体认知内在关系的核心问题提供理论基础，为密集人群管理、行人微观模拟、设施优化等提供切实有效的理论支撑。

关键词：个性化行为，路径偏好，行人疏散1 研究背景2006年9月，也门西部伊卜省体育场内发生严重踩踏事件，造成51人死亡，238人受伤；2012年11月，柬埔寨金边市区连接钻石岛的一座桥产生晃动而引起恐慌导致踩踏,造成死亡人数456人，700多人受伤；2014年3月1日发生的“晋济高速燃爆事故”，导致31人死亡，现场一片混乱,人员只能从隧道南北出口逃离，中间的人根本无法逃离；不久前的四川成都春熙路“暴力砍人事件”谣言引发大量市民出现无意识恐慌行为，而出现集体跑动惊叫等现象。

据统计，在过去100年里，世界各国由于人群疏散不当造成至少4000人死亡，40000多人严重受伤，而这一统计数字仍呈逐年上升趋势[8]。

《基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践》篇一一、引言随着科技的发展和人工智能的普及，智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）已经成为汽车产业发展的重要方向。

为确保智能网联汽车在实际道路行驶中的安全性和可靠性，对其模拟仿真测试评估方法的需求愈发迫切。

本文将探讨基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践，旨在为相关研究与应用提供参考。

二、智能网联汽车模拟仿真测试的重要性智能网联汽车的模拟仿真测试是评估其性能、安全性和可靠性的重要手段。

相较于传统的实车测试，模拟仿真测试具有以下优势：1. 高效性：可在短时间内完成大量测试，减少实际道路测试的次数和时间。

2. 安全性：可模拟复杂多变的道路环境和驾驶场景，减少实车测试中可能出现的危险。

3. 可重复性：测试结果可重复使用，方便对不同算法和策略进行对比分析。

三、基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法下步骤：1. 场景设定：根据实际道路环境和驾驶需求，设定不同类型的驾驶场景，如城市道路、高速公路、交叉口等。

2. 模型构建：根据场景需求，构建车辆动力学模型、交通流模型、环境感知模型等。

3. 仿真测试：将模型置于虚拟环境中进行仿真测试，模拟各种驾驶场景下的车辆行为和交互。

4. 评估分析：根据仿真结果，对智能网联汽车的性能、安全性和可靠性进行评估分析。

四、实践应用以下为基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法的实践应用案例：1. 城市道路场景测试：在城市道路场景中，模拟不同交通流、行人、非机动车等干扰因素，对智能网联汽车的自动驾驶、行人识别、车道保持等性能进行测试评估。

2. 高速公路场景测试：在高速公路场景中，模拟不同车速、车距、并线等驾驶行为，对智能网联汽车的自适应巡航、车道偏离预警等性能进行测试评估。

3. 交叉口场景测试：在交叉口场景中，模拟不同方向的车流、行人过街等复杂情况，对智能网联汽车的决策规划、协同控制等性能进行测试评估。

虚拟现实在极端环境训练和模拟中的应用随着科技的飞速发展，虚拟现实（VR）技术已经从科幻小说中走进了现实生活。

它不仅在娱乐、教育等领域大放异彩，更在军事、航天等专业领域发挥着重要作用。

尤其是在极端环境训练和模拟方面，虚拟现实技术的应用更是如虎添翼，为人类探索未知世界提供了强大的技术支持。

首先，让我们来了解一下什么是虚拟现实技术。

简单来说，虚拟现实就是通过计算机模拟产生一个三维虚拟世界，让用户如同身临其境般地与之进行交互。

这种技术的特点在于沉浸感强、交互性强、想象空间大，能够为用户带来前所未有的体验。

在极端环境训练方面，虚拟现实技术可谓是大有可为。

例如，宇航员在进行太空任务前，需要经历严格的训练。

传统的训练方式往往受到场地、设备等条件的限制，而虚拟现实技术则可以完美地解决这些问题。

通过虚拟现实技术，宇航员可以在模拟的太空环境中进行各种操作训练，如太空行走、维修卫星等。

这样的训练不仅更加安全高效，还能够大大降低成本。

再比如，消防员在进行火灾救援训练时，也可以借助虚拟现实技术。

通过模拟各种复杂的火灾场景，消防员可以在虚拟环境中进行灭火、搜救等操作训练。

这种训练方式不仅可以提高消防员的实战能力，还能够避免传统训练中可能出现的意外伤害。

除了极端环境训练外，虚拟现实技术在模拟方面也有着广泛的应用。

例如，在医学领域，医生可以通过虚拟现实技术进行手术模拟训练。

通过模拟真实的手术场景和过程，医生可以在无风险的环境中反复练习，提高手术技能和成功率。

此外，虚拟现实技术还可以用于心理治疗、康复训练等方面，为患者提供更加个性化、高效的治疗方案。

当然，虚拟现实技术在极端环境训练和模拟中的应用还远不止于此。

随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，虚拟现实将会在未来发挥出更加重要的作用，为人类的发展和进步贡献更多的力量。

总之，虚拟现实技术在极端环境训练和模拟中的应用犹如一座金矿，等待着我们去挖掘和开采。

只要我们充分发挥创新精神和科技力量，就一定能够在这个领域取得更加辉煌的成就。

步行行人虚拟仿真仿生意义技术研究及设计引言：步行行人虚拟仿真仿生技术在现代社会中具有重要意义和广泛应用。

本文将主要探讨步行行人虚拟仿真仿生技术的概念、研究方法和设计应用，并针对其在交通安全、城市规划和人机交互等领域的意义进行分析。

一、步行行人虚拟仿真仿生技术的概念和研究方法1.1 步行行人虚拟仿真仿生技术的定义步行行人虚拟仿真仿生技术是指利用计算机模拟和3D 建模技术，对人类行走的生理机制和心理行为进行建模和仿真，从而实现对步行行人行为及其影响因素的研究和模拟的技术。

1.2 步行行人虚拟仿真仿生技术的研究方法（1）基于生理学的建模与仿真：通过研究人类步行的生理机制，如骨骼、肌肉等相关特征，可以建立相应的模型来模拟行人的步行过程，以及行人在不同环境下的行为响应。

（2）行为心理学与认知科学的模型应用：通过研究人类行走的认知和决策过程，如感知信息、路径选择等行为特征，可以建立相关的心理学和认知科学模型，从而实现对步行行人行为的仿真和预测。

（3）交通工程与城市规划的仿真模拟：基于城市交通系统和行人行走模式的动态建模与仿真，可以对城市交通拥堵、人流密集等情况进行模拟，为城市规划和交通系统的优化提供参考。

二、步行行人虚拟仿真仿生技术在交通安全领域的意义2.1 交通事故预防与模拟评估利用虚拟仿真技术，研究行人行为在不同交通场景下的反应和决策，可以帮助交通管理部门制定更加科学有效的交通安全政策和规则，从而减少交通事故的发生。

通过模拟行人在仿真环境中的行为，可以评估不同交通设计方案的安全性，提前发现潜在的风险和问题，并进行相应的改进和优化。

2.2 行人行为模拟与智能驾驶技术随着智能驾驶技术的发展，如何使自动驾驶车辆对行人行为做出准确、安全的判断成为一个重要的研究方向。

通过步行行人虚拟仿真仿生技术，可以模拟出各种行人行为，如闯红灯、突然变向等情况，从而为自动驾驶车辆的智能决策提供数据支持，提高行人与车辆的共同安全。

人—车—路联合运行虚拟仿真理论与实现技术研究一、本文概述随着科技的不断进步，智能交通系统（ITS）已成为当今交通领域研究的热点。

人—车—路联合运行虚拟仿真技术作为智能交通系统的重要组成部分，对于提升道路安全、优化交通流、提高出行效率等方面具有重要意义。

本文旨在探讨人—车—路联合运行虚拟仿真理论及其实现技术，以期为我国智能交通系统的发展提供理论支持和实践指导。

本文首先介绍了人—车—路联合运行虚拟仿真的基本概念和研究背景，阐述了其在智能交通系统中的重要地位。

接着，文章详细分析了人—车—路联合运行虚拟仿真的理论基础，包括人车路交互模型、交通流理论、虚拟仿真技术等，为后续研究提供了理论支撑。

在实现技术研究方面，本文重点探讨了人—车—路联合运行虚拟仿真的关键技术，包括高精度地图构建、车辆动力学模型、行人行为模型、交通场景生成与渲染等。

通过对这些关键技术的深入研究，本文提出了一套人—车—路联合运行虚拟仿真的实现方案，并对其可行性和有效性进行了验证。

文章总结了人—车—路联合运行虚拟仿真技术的研究现状和发展趋势，指出了当前研究中存在的问题和未来的研究方向。

通过本文的研究，不仅为人—车—路联合运行虚拟仿真技术的发展提供了理论支持和实践指导，也为智能交通系统的深入研究提供了有益的参考。

二、人—车—路联合运行虚拟仿真技术概述随着交通科技的飞速发展，人—车—路联合运行虚拟仿真技术成为了交通领域的研究热点。

该技术旨在构建一个高度逼真的虚拟环境，将人的驾驶行为、车辆的动力学特性以及道路的运行状态三者紧密结合，以实现对实际交通运行状态的全面模拟和分析。

人—车—路联合运行虚拟仿真技术主要包括人的驾驶行为模拟、车辆动力学仿真和道路环境模拟三个核心部分。

人的驾驶行为模拟主要研究驾驶员在不同道路环境和车辆状态下的驾驶决策和反应，以及这些决策对车辆运行的影响。

车辆动力学仿真则着重于模拟车辆在各种道路条件下的运动规律，包括加速、减速、转向等。