一般交差点におけるターン予測

交差点での車両の運転は、都市での運転の中で最も難しい部分の一つです。成功したナビゲーションは、交差点での他の交通参加者の意図を予測することを必要とします。このような予測は、先進運転支援システム（ADAS）および自律運転（AD）システムの両方にとって重要な要素です。本論文では、一般交差点における運転者の意図予測モデルを提案します。我々のモデルは、交差点の車線レベルの地図を取り入れ、車両の過去の位置と動きに基づいて予測を行います。様々な交差点での375のターン軌跡からなる実世界のデータセットを作成しました。隠れマルコフモデル（HMM）、サポートベクターマシン（SVM）、および動的ベイジアンネットワーク（DBN）に基づくターン予測結果を示します。SVMおよびDBNモデルは、HMMモデルと比較して高い精度を提供します。交差点の1.6秒前に90％を超えるターン予測精度を達成しました。我々の研究は、一般交差点向けのターン予測モデルにより、ADAS/ADシステムの最先端を前進させます。