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據世界衛生組織統計，全球每年約有125萬行人死于車禍。道路交通事故使大多數國家國內生產總值損失約3％，如果不進行治理，預計到2030年道路交通事故將成為第七大死因。

在制定保護行人道路安全政策時，不能忽視新興的自動駕駛車輛。我們期待自動駕駛車輛能夠解決一些導致行人死亡的因素，例如：超速和分心駕駛。然而行人的行為是復雜的，有時是隨機和無序的，特別是在人口密集的市中心。因此，開發出能夠預測行人意圖的算法是當今汽車制造商面臨的主要挑戰。

法國VEDECOM公司組建了一支跨學科科研團隊解決這一問題，科研人員由人體運動學專家和計算機專家組成，目標是開發神經網絡，按照已知的行人動作和姿態預測行人未來的運動軌跡。雖然步態實驗室已經深入研究過人體運動，但研究行人的軌跡需要在真實的環境中進行動捕獲得數據。所以我們在測試道路上使用了VEDECOM自動駕駛車輛原型進行科研工作。使用Xsens系統來捕捉行人的運動，可以輕松地將MVN Awinda與自動車輛上的其他傳感器（例如相機和激光雷達）以及GPS數據同步。

行人過街時的運動學測量數據有別于其他運動模式時的數據。傳感器數據的融合有助于估計行人相對于車輛的位置和速度。目前，公司正在進行數據后處理。目標是讓車輛嵌入式系統識別MVN捕捉到的行人過街運動模式。

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