視線に基づくサブゴールを用いた 歩行者の行動モデル

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1 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

2 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． 地形が歩行者の移動経路にどのような影響を 与えるか？
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

3 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

4 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 現在の速度ベクトル ゴール地点へ向かう単位ベクトル 定数 現在位置 PG Pt F1: 引力 ＝ (V0 et – 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．

5 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 障害物からの最短距離 障害物からの向き （単位ベクトル） 障害物 d vr ゴール地点 F2: 斥力 ＝ vr U e -d/R R, U は定数 障害物に近いほど強い斥力を受ける．

6 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

7 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

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

9 問題点 障害物なし 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

10 問題点 障害物あり 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
障害物からの斥力と，ゴール地点からの引力が均衡する スタート地点 ゴール地点 障害物あり

11 解決法 実際の歩行者はどうやって回避するのか？

12 解決法 カフェ「ペパーミント」 ゴール地点 現在位置 ある日の風景

13 解決法 通常は目的地への 最短距離を進む 到着！

14 解決法 障害物面 ゴール地点 現在位置 ある日の翌日の風景

15 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．

16 解決法 サブゴール地点の追加

17 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．

18 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 ＝ (V0 et – vt ) / τ F2 ＝ vr U e -d/R

19 実験の概要 実験環境：5m x 20m の空間に歩行路を用意． 被験者：年齢20~30歳の男女10名
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

20 実験環境 歩行軌跡の取得 視点の取得 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
眼球運動計測装置を被験者に装着し，視点を取得

21 位置センサ 実験環境 カメラ 外壁

22 軌跡データ 障害物なし 障害物あり

23 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？ V0 = 1.08 (m/s) τ = 0.1 (s)
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 = (s) 参考： Helbing らの値 V0 = 1.34 (m/s) τ= (s) F1 ＝ (1.08 et – vt ) / 0.1

24 視点データの取得 眼球運動計測装置 EMR-8B © 2005 nac Image Technology., Inc 注視点

25 視点データ（障害物無し） 注視点(視線) 障害物なし

26 視点データ（障害物あり） 注視点(視線) 障害物あり

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

28 視点データの取得 作業用ツール データを手動で取得 現在位置 注視点

29 視点と軌跡の関係 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 （誤差の少ない6人分のデータを分析） 注視点 ゴール地点 注視点
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）

30 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）． スタート地点 ゴール地点
端点外側 0.8~1.2m の 地点へ向かう（サブゴール）

31 視点と軌跡の関係（3） スタート地点 ゴール地点 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）

32 視点と軌跡の関係（備考） スタート地点 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．
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．

33 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．

34 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 = (m) 参考： Helbing らの値 R = (m) F2 ＝ vr 10 e -d/0.1 ほぼ一致

35 歩行者シミュレーション 導入後 サブゴール 導入前

36 まとめ 障害物を自然に回避できる歩行者モデルを提案 今後の展開 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
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．