Navigating Uncertainty: Advanced Techniques in Pedestrian Intention Prediction for Autonomous Vehicles—A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization reports approximately 1.35 million fatalities annually due to road traffic accidents, with pedestrians constituting 23% of these deaths. This highlights the critical need to enhance pedestrian safety, especially given the significant role human error plays in road accidents. Autonomous vehicles present a promising solution to mitigate these fatalities by improving road safety through advanced prediction of pedestrian behavior. With the autonomous vehicle market projected to grow substantially and offer various economic benefits, including reduced driving costs and enhanced safety, understanding and predicting pedestrian actions and intentions is essential for integrating autonomous vehicles into traffic systems effectively. Despite significant advancements, replicating human social understanding in autonomous vehicles remains challenging, particularly in predicting the complex and unpredictable behavior of vulnerable road users like pedestrians. Moreover, the inherent uncertainty in pedestrian behavior adds another layer of complexity, requiring robust methods to quantify and manage this uncertainty effectively. This review provides a structured and in-depth analysis of pedestrian intention prediction techniques, with a unique focus on how uncertainty is modeled and managed. We categorize existing approaches based on prediction duration, feature type, and model architecture, and critically examine benchmark datasets and performance metrics. Furthermore, we explore the implications of uncertainty types—epistemic and aleatoric—and discuss their integration into autonomous vehicle systems. By synthesizing recent developments and highlighting the limitations of current methodologies, this paper aims to advance the understanding of Pedestrian intention Prediction and contribute to safer and more reliable autonomous vehicle deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».