脆弱道路使用者(VRU)检测与安全增强技术：多模态传感器融合与智能预测系统研究

【编辑推荐】为解决全球交通事故中脆弱道路使用者(VRU)高伤亡率问题，研究者系统综述了车辆-VRU通信生态、多模态传感器(LiDAR/雷达/UWB)数据融合、VRU意图预测算法及仿真环境构建等关键技术，提出基于AI的主动安全框架，填补了现有研究在数据集与仿真工具整合方面的空白，为智能交通系统提供理论支撑。

　　

在全球城市化进程加速的背景下，道路安全已成为重大公共卫生挑战。统计显示，2021年全球交通死亡人数达119万，其中行人、骑行者等脆弱道路使用者(Vulnerable Road Users, VRU)占比高达50%。巴西数据显示摩托车手死亡率十年间飙升近一倍，中国江苏地区行人占交通事故死亡的半数。这些触目惊心的数字背后，暴露出现有交通系统对VRU保护机制的严重不足。

传统依赖后视镜和被动摄像头的方案已无法应对复杂路况。尽管自动驾驶车辆(AV)和车联网(V2X)技术快速发展，但VRU检测仍面临环境干扰、意图预测困难等挑战。更棘手的是，真实场景数据获取成本高昂且存在伦理风险，而现有研究对仿真工具和开放数据集的整合关注不足。为此，研究者开展了这项覆盖全技术链的系统性综述。

研究团队采用ad hoc文献检索策略，从IEEE Xplore、Scopus等平台筛选出关键论文，构建了首个VRU安全技术四维分类体系：(1)检测/分类、(2)行为预测、(3)数据输入输出、(4)算法架构。核心技术包括多传感器数据融合（相机/LiDAR/雷达）、基于深度学习的意图预测模型（如LSTM时序分析）、以及CARLA/SUMO等仿真平台的应用验证。

通信生态系统部分揭示，车-人通信(V2P)依赖DSRC(专用短程通信)和C-V2X(蜂窝车联网)技术，其中5G NR(新空口)显著提升传输速率。实验显示，结合UWB(超宽带)定位可使预警延迟降至50ms以下，但雨雾天气仍会导致20%的误报率。

传感器与数据章节对比了主流设备性能：LiDAR在夜间检测精度达92%，但成本是相机的5倍；毫米波雷达在雾天保持85%召回率，但空间分辨率仅0.5°。研究者特别标注了nuScenes等12个开源数据集，指出跨场景数据偏差是模型泛化的主要瓶颈。

预处理技术中，小波变换去噪使雷达信号信噪比提升15dB，而基于YOLOv5的实时检测框架在Jetson Xavier平台实现45FPS处理速度。数据融合方面，卡尔曼滤波与D-S(证据理论)结合使轨迹预测误差降低22%。

仿真环境分析显示，CARLA可生成200+种天气条件，但VRU行为模型仍较僵硬；SUMO的宏观交通流模拟与AirSim的微观物理引擎结合，能更好复现"鬼探头"等突发场景。

检测分类算法进展显著：Transformer架构在JAAD数据集上取得89.3%mAP，但小目标(如儿童)检测仍是难点。对比实验表明，双阶段检测器(Faster R-CNN)精度比单阶段(SSD)高8%，但速度慢3倍。

意图预测领域，社会力模型(SFM)结合GNN(图神经网络)在ETH数据集上实现1.5m轨迹误差，而注意力机制可捕捉90%以上的手势交互意图。研究强调，跨文化差异导致的行为模式差异尚未被充分建模。

这项研究的重要意义在于：首次建立VRU安全技术的完整知识图谱，揭示传感器-通信-算法协同优化的技术路径。提出的分类体系为后续研究提供标准化框架，而关于仿真-现实差距的讨论为行业指明方向。特别是对中低收入国家VRU保护策略的探讨，为全球道路安全治理提供新思路。论文最终呼吁建立跨学科研究联盟，以应对自动驾驶时代的人车共存挑战。