清华大学：VR交通场景下行人避让车辆行为研究

在危险交通场景中，行人的主动回避行为会影响车辆与行人碰撞的伤害风险。清华大学研究团队通过虚拟现实（VR）实验平台，量化了碰撞前阶段的行人和车辆交互过程，并提取了与车辆碰撞前的行人姿态——称为“碰撞前姿势”。该研究以"Kinetic and Kinematic Features of Pedestrian Avoidance Behavior in Motor Vehicle Conflicts"为题发表在Frontiers in Bioengineering and Biotechnology期刊，已被SCI和EI收录。

该研究利用NOKOV度量动作捕捉系统和生理信号系统记录了行人回避反应的动力学和运动学特征，为行人伤害风险分析、生物仿真人体模型 (HBM) 开发和先进车载主动安全系统设计提供数据支持。

引用格式
Li Q, Shang S, Pei X, Wang Q, Zhou Q and Nie B (2021) Kinetic and Kinematic Features of Pedestrian Avoidance Behavior in Motor Vehicle Conflicts. Front. Bioeng. Biotechnol. 9:783003. doi: 10.3389/fbioe.2021.783003

实验方法
研究团队开发了一个行人自然反应实验平台，包括三个模块：虚拟现实（VR）测试平台、NOKOV度量动作捕捉系统和肌电图（EMG）信号捕捉系统。VR测试平台生成了一个近乎真实的沉浸式VR交通场景，受试者在虚拟交通环境中的周边听觉功能、距离感和互动功能正常。受试者在VR交通场景中执行过马路的动作，为了代表现实世界中行人与车辆之间的典型冲突场景，实验者在受试者进入道路后立即创建了两种紧急的车辆行人冲突场景以刺激受试者的自然反应。

行人避让行为的特征提取
实验利用NOKOV度量动作捕捉系统提取交互过程中行人和车辆的动态相对位置，通过12个Mars 2H动作捕捉镜头记录行人的移动速度和加速度、关节位置和角度数据，此外还使用生理信号系统记录下肢表面肌肉的肌电图信号，以测量肌肉激活状态并捕获骨盆运动特征。

车辆行人冲突中的代表性反应类别
研究团队选取了向后避让、向前避让、斜步避让三种代表性避让行为类别的碰撞案例，详细分析了车辆与行人的交互过程。

本文贡献
本研究从行人角度提供了评估碰撞风险的新视角，为后续预测碰撞风险研究做出两点贡献：

1. 量化了碰撞前阶段的行人车辆交互过程，并提取了与车辆碰撞前的行人姿态，这些被称为“碰撞前姿势”。
2. 在调查避障行为对伤害风险和严重程度的影响时，本研究的实验数据可作为开发有限元（Finite Element, FE）和多体（Multi-Body, MB）人体模型和模拟碰撞过程中行人受伤风险的宝贵参考。

NOKOV度量动作捕捉系统获取车辆冲突中行人避让反应的动力学和运动学数据，包括行人的关节角度、移动速度和加速度等信息，可用于使用高精度人体数值模型分析行人受伤机制，此外还可以阐明真实事故中的行人受伤特征，并为预测行人轨迹和受伤风险提供数据。