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基于多模态融合的自动驾驶车辆行人检测与行为预测.docx

更新时间：2026-08-11 08:52:47 大小：38K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：多模态融合行人检测行为预测自动驾驶传感器融合 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

基于多模态融合的自动驾驶车辆行人检测与行为预测

摘要：行人检测与行为预测是自动驾驶安全的关键任务，多模态融合技术通过整合视觉、激光雷达与毫米波雷达的信息，在复杂场景中实现高精度的行人检测与行为预测。本文系统分析了多模态行人检测与行为预测的技术方法，涵盖行人检测算法、姿态估计、意图推断、轨迹预测以及多模态融合策略，深入探讨了行人检测在自动驾驶安全中的工程实践。

一、引言

行人是道路交通中最脆弱、最不可预测的交通参与者，行人检测与行为预测是自动驾驶安全的关键任务。在复杂的城市道路中，行人可能突然从遮挡物后冲出、在路口横穿、在夜间低光照条件下出现。单模态传感器在行人检测中各有局限，摄像头在夜间性能下降，激光雷达在远距离点云稀疏，毫米波雷达对行人反射信号弱。多模态融合通过整合各传感器的优势，在全天候条件下实现高精度的行人检测与行为预测。2026年，多模态融合的行人检测已成为自动驾驶感知系统的标准配置，在Euro NCAP行人保护测试中发挥着关键作用。

二、行人检测算法

2.1 视觉行人检测

基于深度学习的视觉行人检测算法通过卷积神经网络或Transformer，从图像中检测行人。YOLO、Faster R-CNN等通用检测器在行人检测中应用广泛，但小尺寸行人、遮挡行人、密集人群的检测仍存在挑战。

2.2 激光雷达行人检测

激光雷达通过行人点云的几何特征检测行人，行人的点云轮廓在近距离时清晰，在远距离时稀疏。点云行人检测通过PointPillar、CenterPoint等3D检测网络实现。

三、行人姿态估计

3.1 关键点检测

行人姿态估计通过检测行人的关键点，如头部、肩部、肘部、手腕、膝盖、脚踝等，估计行人的身体姿态。姿态信息在行人行为预测中具有重要作用，行人的姿态可以反映其即将进行的动作。


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