視線に基づくサブゴールを用いた歩行者の行動モデル

ＤＩＣＯＭＯ 2005 視線に基づくサブゴールを用いた歩行者の行動モデル ○柳沢豊山田辰美，平田圭二，佐藤哲司ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所

背景 • 歩行者の軌跡を分析し，行動（移動）の意味を理解しようとする研究が進んでいる． • 建築物内での動線の最適化 • 店舗内を移動する来客の行動分析 • 空港や駅構内での防災・防犯シミュレーション • 地形が歩行者の移動経路にどのような影響を与えるか？歩行者モデルの構築

従来のモデル • 地形と他の歩行者から受けるローカルな力に基づき，歩行者の移動方向と速度を決める． • 電磁気を帯びた粒子の動きに基づくモデル • 流体の運動に基づくモデル • Social Force Model: 地形からの斥力と，他の歩行者から受ける引力／斥力に基づくモデル[Helbing95] 歩行者の移動経路を説明するモデルとしてある程度有効

ゴール地点へ向かう単位ベクトル 現在の速度ベクトル定数 Social Force Model （SFM） • 歩行者に働く力を4つの独立した力の和で与えるモデル． • ゴール地点から受ける引力: F1 • 障害物から受ける斥力: F2 • 他の歩行者から受ける斥力: F3 • 他の歩行者から受ける引力: F4 現在位置 PG Pt F1: 引力＝ (V0et – vt ) / τ ゴール地点一定速度まで加速し，その後は等速運動をする．

障害物からの最短距離 障害物からの向き（単位ベクトル） Social Force Model （SFM） • 歩行者に働く力を4つの独立した力の和で与えるモデル． • ゴール地点から受ける引力: F1 • 障害物から受ける斥力: F2 • 他の歩行者から受ける斥力: F3 • 他の歩行者から受ける引力: F4 障害物 d vr ゴール地点 F2: 斥力＝ vrU e-d/R R, Uは定数障害物に近いほど強い斥力を受ける．

Social Force Model （SFM） • 歩行者に働く力を4つの独立した力の和で与えるモデル． • ゴール地点から受ける引力: F1 • 障害物から受ける斥力: F2 • 他の歩行者から受ける斥力: F3 • 他の歩行者から受ける引力: F4 障害物対向歩行者に近づくほど強い斥力を受ける． F3: 斥力ゴール地点対向歩行者

Social Force Model （SFM） • 歩行者に働く力を4つの独立した力の和で与えるモデル． • ゴール地点から受ける引力: F1 • 障害物から受ける斥力: F2 • 他の歩行者から受ける斥力: F3 • 他の歩行者から受ける引力: F4 障害物順行歩行者一定の引力を受ける． F4: 引力ゴール地点対向歩行者

直線移動 障害物（点）障害物（線） Social Force Model （SFM）シミュレータ

問題点 • 従来モデルでは，スタート地点とゴール地点の間に障害物があると，スタックが生じる． • ローカルミニマム問題スタート地点ゴール地点障害物なし

障害物からの斥力と，ゴール地点からの引力が均衡する障害物からの斥力と，ゴール地点からの引力が均衡する問題点 • 従来モデルでは，スタート地点とゴール地点の間に障害物があると，スタックが生じる． • ローカルミニマム問題スタート地点ゴール地点障害物あり

解決法 • 実際の歩行者はどうやって回避するのか？

ゴール地点 現在位置解決法カフェ「ペパーミント」ある日の風景

解決法 通常は目的地への最短距離を進む到着！

ゴール地点 障害物面現在位置解決法ある日の翌日の風景

解決法 ゴール地点を中心に，視界内を左右に走査して障害物の切れ目を探す．

サブゴール地点の追加 解決法

解決法 • 歩行者の視界(視点)から，障害物を避け得る仮のゴール（サブゴール）地点を設定する． • アプローチ • ステップ１：実際の歩行者がどこにサブゴール地点を決めているかを実験的に求める． • ステップ２：実験で得た歩行者の位置と視界，障害物との関係から，サブゴール地点決定ルールを得る．

報告内容 • SFM で必要な各種定数の取得（障害物なし／障害物あり歩行の軌跡取得） • 軌跡と視点の関係を調べる実験の実施（歩行時の注視点取得） • 実験的に得た数値をもとに，サブゴール地点を決めるルールを SFM に導入 F1 ＝ (V0et – vt ) / τ F2 ＝ vrU e-d/R

実験の概要 • 実験環境：5m x 20m の空間に歩行路を用意． • スタート地点とゴール地点を予め指示する． • 移動経路，速度等は指示しない． • 障害物がない場合とある場合で各4回ずつ移動 • 被験者：年齢20~30歳の男女10名 • 1パターン毎４回試行ｘ 10名＝ 40本の軌跡

実験環境 • 歩行軌跡の取得 • ＳＩＣＫ社製レーザースキャナｘ３台で足の位置を取得 • 東大柴崎研開発の計算ソフトで重心位置を計算 • 視点の取得 • 眼球運動計測装置を被験者に装着し，視点を取得

カメラ 外壁位置センサ実験環境

軌跡データ 障害物なし障害物あり

SFM のパラメータ取得 • 20回分の歩行軌跡の平均値を取得 • U と R は？ • サブゴール地点の決定ルールを得た後に計算 V0 = 1.08 (m/s) τ = 0.1 (s) 参考： Helbing らの値 V0 = 1.34 (m/s) τ= 0.5 (s) F1 ＝ (1.08 et – vt ) / 0.1

視点データ（障害物無し） 注視点(視線) 障害物なし

視点データ（障害物あり） 注視点(視線) 障害物あり

データ確認 と編集カメラ画像（位置確認用）注視点画像視点データの取得作業用ツール

注視点 現在位置データを手動で取得視点データの取得作業用ツール

ゴール地点 注視点視点と軌跡の関係（誤差の少ない6人分のデータを分析）注視点スタート地点ゴール地点移動開始前にゴール地点を見るサブゴール地点に関しても同様（方向を変更する前に次のサブゴール地点を見る）

スタート地点 ゴール地点視点と軌跡の関係（２）障害物スタート地点ゴール地点障害物の中心と左右の端点を見る（走査する）．端点外側 0.8~1.2m の地点へ向かう（サブゴール）

スタート地点 ゴール地点視点と軌跡の関係（3）サブゴールへ 2m 前後近づくと，ゴール地点を見る（ゴール地点をゴールに設定しなおす）

スタート地点 ゴール地点視点と軌跡の関係（備考）真のサブゴール地点？外壁面（進行方向の延長上）を注視することがある．サブゴール地点を外壁面上に設定している可能性あり → しかし，あたかも障害物のすぐ脇にサブゴールが設定されているかのように振舞う．

サブゴールの決め方（結論） • 現在位置とゴール地点との間に障害物がある時 • ゴール地点を中心に，左右に視界を調べ，障害物の切れ目を探す． • 障害物の端点から，外側に 1.0 m の点をサブゴール地点に設定する． • サブゴール地点に 2.0 m まで近寄ると，次のサブゴール地点を探す．

SFM のパラメータ取得～追加～ • ルール通りサブゴール地点を決定したとき，最も実際の軌跡に近くなるように U, R を決定． U = 10.0 (m2/s2) R = 0.1 (m) 参考： Helbing らの値 U = 10.0 (m2/s2) R = 0.2 (m) F2 ＝ vr10 e-d/0.1 ほぼ一致

サブゴール 導入後歩行者シミュレーション導入前

まとめ • 障害物を自然に回避できる歩行者モデルを提案 • サブゴール地点を設定する方法の導入 • サブゴール地点の決め方を実験的に取得 • 今後の展開 • 軌跡と地形から，注視点を逆推定する． • 例えば，特定の場所（案内板／広告）に目を向けさせたいとき，どのように障害物を配置すればよいかを推定する．

視線に基づくサブゴールを用いた 歩行者の行動モデル