Интересное сегодня
Как эмоции влияют на восприятие: исследование чувствительнос...
Введение Многочисленные исследования подтверждают значительное влияние эмоциональных состояний на ко...
Влияние отношения к ИИ на психическое здоровье
Введение Быстрые темпы развития технологий сильно влияют на человеческую жизнь. Искусственный интелл...
Как перейти от тревожной привязанности к безопасной: руковод...
Что такое тревожная привязанность? Люди с тревожным стилем привязанности испытывают сильную потребно...
Влияние ментальных образов и мотивации на результаты тяжелоа...
Введение Различные переменные могут влиять на результаты в спорте, одной из которых являются ментал...
Обратный эффект конгруэнтности (RCE) при взгляде: влияние эт...
В нашей повседневной жизни различные направленные сигналы направляют наше внимание и действия. Напри...
Как знание о теле формирует восприятие движений
Введение Способность воспринимать движения человека крайне важна для навигации в динамическом социал...
Навигация является основополагающей частью нашей повседневной жизни. Подумайте о распространенном опыте прогулки по переполненному пути в парке или через многолюдный торговый центр. В каждом случае человеку необходимо успешно обойтись с пространством, которым он делит с другими, избегая одиночных и групповых пешеходов, а также физических барьеров, таких как скамейки или киоски.
Чтобы оценить поведение пешеходов, мы записывали их взаимодействия на заснятых участках дорожек в городских условиях. Используя алгоритмы глубокого обучения, мы определяли траектории движения пешеходов и просили независимых оценщиков охарактеризовать ситуации, когда двое пешеходов приближались друг к другу с противоположных концов. Мы обнаружили, что уменьшение расстояния между подходящими пешеходами и меньший размер толпы предсказывали повышенную вероятность отклонения от пути движения.
Наши результаты подчеркивают, что поведение пешеходов больше зависит от уникальных личных характеристик и situational factors, чем это считается в традиционных лабораторных условиях. Эти выводы важны для понимания взаимодействия пешеходов в реальных условиях и имеют значения для разработки планирования городов и алгоритмов для автономных роботов.