Resumen

Uno de los principales desafíos a los que se enfrentan los vehículos autónomos conectados (CAVs) hoy en día es conducir en entornos urbanos. Para lograr este objetivo, los CAVs necesitan tener la capacidad de entender la intención de cruce de los peatones. Sin embargo, para los vehículos autónomos, es bastante desafiante comprender las intenciones de cruce de los peatones. Debido a que el peatón es un individuo muy complejo, su intención de cruzar la calle se ve afectada por el clima, el entorno de tráfico circundante e incluso sus propias emociones. Si el modelo establecido de reconocimiento de intención de cruce de calle no puede actualizarse en tiempo real de acuerdo con la diversidad de muestras, la eficiencia de la interacción humano-máquina y la seguridad de la interacción se verán enormemente afectadas. Basándose en los problemas mencionados anteriormente, este documento estableció un modelo de intención de cruce de peatones basado en el algoritmo de máquina de vectores de soporte

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Desafíos; Vehículos autónomos conectados; Peatones; Intenciones de cruce; Modelo de reconocimiento; OSVM
• Keywords:Challenges; Connected autonomous vehicles; Pedestrians; Crossing intentions; Recognition model; OSVM