Интересное сегодня
Влияние пренатального воздействия СИОЗС на развитие мозга и ...
Введение Новые исследования показывают, что пренатальное воздействие селективных ингибиторов обратно...
Как младенцы в 6 месяцев используют синхронность для распозн...
Раннее распознавание коммуникативных сигналов у младенцевСпособность человека адаптировать неязыковы...
Как понять, что дружба увяла?
Дружба: ключ к здоровой и полноценной жизниД friendships are key to a healthy and rewarding life, an...
Как превратить бесполезное размышление в продуктивное: страт...
Продуктивное и бесполезное размышление – как брат и сестра. Между ними лишь небольшие различия, одна...
Как справиться с политическим хаосом: практические советы дл...
Введение В современном мире быть в курсе политических событий может быть утомительным. Ситуация част...
Исследователи обнаружили биомаркер мозга, предсказывающий на...
Исследователи из Университета Рочестера обнаружили биомаркер мозга, который может предсказывать нача...
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.