Nástroj pro modelování pohybu lidí a generování dat pro vývoj sledovacích algoritmů

Abstract

Získávání dat pro vývoj a testování algoritmů pro sledování lidského pohybu je obtížné a nákladné. Dobrou alternativou by místo toho bylo modelování lidského pohybu a generování dat. Avšak složitost lidského chování činí vytvoření modelu lidského pohybu výzvou. Z mnoha různých přístupů, které tento problém řeší, byla jako hlavní algoritmus pro vytvoření programu pro generování simulačních dat pro testování sledovacího algoritmu vybrána forma modelu sociálních sil. Vstup sledovacího algoritmu má podobu projekcí pohybujících se lidí na zem. Výhoda modelu spočívá v nabídce sady parametrů, které lze explicitně konfigurovat a v důsledku toho lze simulace lidského pohybu navrhovat s vyšší mírou rozmanitosti. Aby bylo možné simulovat i složité scénáře, je model lidského pohybu doprovázen algoritmem pravděpodobnostní cestovní mapy, který počítá proveditelné cesty prostředím zaplněným překážkami, následně vyhlazeny B-spline interpolací.Acquiring data for development and testing of human motion tracking algorithms is difficult and costly. A good alternative would be to model human motion and generate the data instead. However, the intrinsic complexity of the human behaviour makes it a challenge to develop a model of human motion. From many various approaches tackling this problem, the Headed Social Force Model has been chosen as the main algorithm for creation of a program for generating simulation data for the testing of a tracking algorithm that takes an input in the form of projections of humans moving thought the indoor environment onto the ground. The advantage of the Headed Social Force Model lies in offering a set of parameters that can be explicitly configured and as a result human motion simulations can be designed with a higher degree of variety. In order to simulate also complex scenarios, the human motion model is accompanied by a Probabilistic Roadmap algorithm that computes feasible paths through an environment cluttered with obstacles, which are subsequently smoothed out by B-spline interpolation.