歩行者の行動予測は、都市環境に適した支援型および自律走行システムの設計において重要な課題である。インテリジェントなシステムは、歩行者の意図や背後にある動機を理解し、今後の行動を予測できるべきである。これまで、スマートドライビングの文脈における歩行者行動予測に関する研究を目的とした公開データセットはわずかしか存在しなかった。こうした背景から、本研究では歩行者の意図推定（Pedestrian Intention Estimation, PIE）を目的とした新たな大規模データセットを提案する。交通シーンにおける歩行者の意図に関する人間の基準データを取得するため、大規模な人間実験を実施した。さらに、歩行者の横断意図を推定するモデルおよび将来の軌道を予測するモデルを提案した。本研究で開発した意図推定モデルは79％の精度を達成し、提案データセット上で、最新の手法を26％上回る性能を示した。また、観測された運動情報と歩行者の意図を組み合わせることで、軌道予測の精度が向上することも示した。本データセットおよびモデルは、http://data.nvision2.eecs.yorku.ca/PIE_dataset/ にて公開されている。