罗瑞琪，熊 帅，何 佳，牛 凯

（中国市政工程华北设计研究总院有限公司，天津市 300074）

0 引言

随着自动驾驶技术的发展，未来自动驾驶汽车将遍布在城市交通系统中，它们的加入势必导致交通流交互行为特征发生显著变化。自动驾驶汽车面对行人时采取的决策行为与人类驾驶员明显不同，行人面对自动驾驶汽车和人工驾驶汽车时所承受的心理风险压力也有很大区别，由此引发行人行为的随机性和不确定性也随之增加。

对人-车交互行为的建模研究一直是交通领域的研究重点和热点[1]，通过对个体驾驶人和行人行为的建模，可以定量化描述车辆和行人在车流中的运动状态，同时也可模拟宏观车流的运行态势，是实现交通管理方案效果验证的经济、有效的方法[2]。自动驾驶技术虽然得到了长足的发展，但是以Google 和Tesla 为代表的无人驾驶汽车在真实交通环境（特别是城市复杂路况）测试中由于其行驶特性与真实驾驶人之间存在较大差异，自动驾驶汽车无法准确判断行人的真实过街意图，带来大量的安全风险（相关交通事故的报道已见诸报端）[3-4]。作为决定自动驾驶汽车能否广泛应用的瓶颈技术，自动驾驶汽车与行人的交互行为决策技术成为新的热门研究方向，该技术能够使自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力，使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力[5-6]。

本文根据视频调查法获取行人过街及车辆通行的相关数据，分析行人过街影响因素，基于决策树理论，利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型，对行人和自动驾驶车辆之间可能发生冲突概率进行计算。……