По теме
Как узнать, продлятся ли отношения: новый подход к динамике ...
Узнайте о новом научном подходе к оценке прочности отношений. Исследования показывают, что колебания...
Дисфория чувствительности к отвержению и СДВГ: как построить...
Глубокое исследование того, как дисфория чувствительности к отвержению (ДЧО) влияет на романтические...
Как правильно несоглашаться: 3 способа вести конструктивный ...
Узнайте 3 научно обоснованных способа выражать несогласие без конфликтов и обид. Разбор исследований...
Психология игнорирования: почему люди пропадают и как это по...
Исследование Университета Нью-Йорка раскрывает истинные причины, по которым люди практикуют игнориро...
Искусственный интеллект и будущее отношений: как меняется лю...
Узнайте, как искусственный интеллект трансформирует современные романтические отношения, как молодеж...
Почему сострадание не всегда укрепляет отношения: новые науч...
Узнайте, почему сострадание не всегда является ключом к укреплению любви. Разбираем исследование о с...
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.