Transcript Higashino Lab.

Higashino Lab.
障害物の存在する空間における
レンジスキャナを用いた
人流モデル化手法の提案
和田 悠佑†，中村 嘉隆‡，東野 輝夫†
†大阪大学
大学院情報科学研究科
‡公立はこだて未来大学 システム情報科学部
Higashino Lab.
研究背景

センサ技術の発展


実世界の事象をデジタルデータとして収集・解析
物理システムと情報システムを結合させるサイバーフィジ
カルシステム (CPS) への注目


CPS の例: 道路に設置したセンサからの情報による渋滞回避
人流のセンシングの重要性



2011/7/7
人の移動パターンに合わせた新しいサービス
都市計画，ショッピングモール計画
避難誘導計画，混雑の解消
DICOMO2011シンポジウム
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Higashino Lab.
研究目的
センサによる計測データを利用した
地下街の広場などの空間における
リアリティのある人流モデルの作成

特に，個々の歩行者の軌跡ではなく，群単位の歩行
者の移動をモデル化することを目指す

2011/7/7
歩行者群を対象としたアプリケーションへの利用
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人流モデルの利用例

デジタルサイネージによる避難誘導計画

デジタルサイネージ:
通路や広場の壁に設置された
平面ディスプレイ



平時は広告等の情報表示
災害時は避難路情報の表示
人流モデルの利用


2011/7/7
避難誘導のシミュレート
誘導用サイネージの設置位置の検討
DICOMO2011シンポジウム
デジタルサイネージ
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人流計測方法

カメラを用いた手法



RFID タグを用いた手法



撮影画像から歩行者を抽出し，それに基づき人流を計測
プライバシの問題から設置に制限がかかる
歩行者に RFID タグを持たせ，それを観測することで計測
計測環境構築のためのコストが大きい
出入口での入出量計測による手法

計測された入出量に基づき人流を推測


2011/7/7
歩行者の移動経路に偏りがある可能性
立ち止まっている人 (滞留者) の検出不可
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LRS を用いた人流計測方法

メリット

1 台で広範囲をスキャン可能


計測データサイズが小さい



センサに対する角度と距離
UTM-30LX
北陽電機株式会社
プライバシ侵害のおそれが少ない
データの差分を使った簡単な行動追跡が可能


半径30m，計測角270°，25ms/scan
滞留者も検出可能
デメリット

個々の歩行者の特徴の検出はできない


2011/7/7
歩き方，服の色等の情報
障害物に弱く，個々の歩行者の厳密な動線取得が難しい
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地下街での実測実験 (1/2)

地下街の広場での実測実験


大阪市北区「Whity うめだ」
レンジスキャナ 4 台を用いた同期計測

2011/7/7
歩行者の腰あたりの高さに，地面と水平に設置
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地下街での実測実験 (2/2)
約 33m
黄色のエリアが歩
行者が通る場所

オレンジ色の図形
が LRS を表す
約26m


2011/7/7
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円形の部分が
LRS のレーザ射
出部を表す
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レンジスキャナの計測データ

計測データ




計測時刻
1 秒毎の歩行者の位置座標
歩行者に割り当てられた ID
LRS での行動追跡



スキャンデータの差分から同一人物を判断
行動追跡に成功すれば ID によって人の移動がわかる
行動追跡に失敗したところで ID は消滅

2011/7/7
同一人物を再び発見しても，別 ID が割り当てられる
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実験データの解析


行動追跡に成功しているのは数秒
30% ～ 40% が 1 秒間だけの観測 (追跡失敗)


柱などの障害物の影響
歩行者自体も障害物となる

2011/7/7
腰の位置を狙って計測したので，人の陰の影響が大きい
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モデル化へのアプローチ


全歩行者が完全に観測されているわけではない
各個人の完全な動線でなく，人流の傾向を把握する
観測領域をいくつかの区画 (セル) に分割
セル内の歩行者群の特徴を捉える
セル毎の人口密度の分布に着目
2011/7/7
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生成する人流モデルについて

群単位の歩行者の移動傾向のモデル


適当な大きさのセルごとに分割したモデル


障害物による計測不能部分が，人流モデル全体に影響を
与えてはならない
滞留者のモデル


人流制御等の目的には，個人単位の移動軌跡は重要で
ない
広場等の大きな空間では通路等より立ち止まる人が多く，
人流の傾向が異なる
人流は移動方向と流量をフロー形式で表現
2011/7/7
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提案手法 アルゴリズム
1. フローの経路候補設定
2. 人口密度を用いた経路決定
3. 移動方向を用いたフロー算出
2011/7/7
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提案手法 - 経路候補の設定
1. 観測領域をセルで分割
2. 出入口となるセルを指定
3. 二つの出入口セルに対し、考
えられる経路を全て算出


歩行者は廻り道しない
歩行者は隣接するセルへ移動

2011/7/7
ここでは，簡単に上下左右に動くもの
とする
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Higashino Lab.
提案手法 アルゴリズム
1. フローの経路候補設定
2. 人口密度を用いた経路決定
 人口密度: 位置データを用いて歩行者数をカウント
3. 移動方向を用いたフロー算出
2011/7/7
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提案手法 - 滞留者の算出
1. セル内に現れる歩行者を一
定期間カウント
滞留
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2. 基準となる速度 v を設定し，
v 以下の速度で移動する人
を滞留者として取り出す
 ここでは v = 20cm/s と設定
 計測期間における滞留者の
平均人数をセル毎に表示する
2011/7/7
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提案手法 - 経路の決定 (貪欲法)
1. 経路一本を歩行者一人の移動
に対応させ，密度の高いセル
を通る経路候補を経路として
決める


人口数 0 以下のセルを通る経路
は可能な限り選ばない
歩行者は経路上の移動中，各セ
ルで 1 度観測されると仮定
2. 決定した経路を取り除いた密
度を考え， 1. の動作を繰り返
し，全てのセルの人口数を 0
に近づける
2011/7/7
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Higashino Lab.
提案手法 アルゴリズム
1. フローの経路候補設定
2. 人口密度を用いた経路決定
3. 移動方向を用いたフロー算出
 移動方向: 位置データの差分を用いて判定
2011/7/7
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経路の向きの算出方法
1. 経路が通る各セル内の歩行
者の数を移動方向別にカウ
ント
2. 歩行者の移動方向割合に基
づいて、経路の向きの割合
を決定
2011/7/7
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実測データの例 1

セルからセルへの移動方向と流量をフローで表現

矢印の方向:
人流の向き

矢印の太さ:
人流の流量

滞留数:
計測時間の平均値
朝 10 分間の計測の平均 1 分間のフロー
2011/7/7
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実測データの例 2

矢印の方向:
人流の向き

矢印の太さ:
人流の流量

滞留数:
計測時間の平均値
夕方 10 分間の計測の平均 1 分間のフロー
2011/7/7
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人流モデルの可視化

2011/7/7
生成したフローに基づく，歩行流の再現
(MobiREAL Animator を利用)
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性能評価 (1/2)

擬似的にシナリオデータを生成して提案手法のモデ
ル化を評価

シナリオデータ

実測データをモデルに歩行者を発生させる


全歩行者に対して完全な行動追跡ができていると仮定


2011/7/7
ここでは，朝のデータを用いる
シナリオで発生させた歩行者の移動と，提案手法で生成した人流
モデルを比較
マップの大きさ，出入口セルの位置は実験データと同じ
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Higashino Lab.
性能評価 (2/2)

入口から出口まで移
動する歩行者を発生



シナリオデータをモ
デル化し，比較


2011/7/7
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矢印の向き:
歩行者の移動方向
矢印の太さ:
歩行者数に対応
OD 別の流量
(Origin-Destination)
歩行者の経路
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評価結果 (OD 別流量の比較)

起点から終点へ向かう歩行者人数を比較
シナリオデータ
シナリオデータで発生
させた歩行者の人数と
モデル化によって生成
されるフローの流量を
比較する．
10人発生
生成モデル
流量: 8
右図の例では，再現率
は 80 % と表現する

全体の再現率は平均 80.69 %
2011/7/7
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Higashino Lab.
評価結果 (移動経路の比較)

OD が一致する歩行者が通ったセルを比較
シナリオデータ
生成モデル
シナリオデータで発生
させた歩行者が通るセ
ルとモデル化によって
生成されるフローが通
るセルを比較する．
右図の例では，一致率
は 67 % と表現する

全体の一致率は平均 80.79 %
2011/7/7
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モデル化の失敗について

複数の移動経路が重なりあってできた人口密度分
布から，元の経路を算出する戦略に問題がある

現在の戦略:
「人口密度の高いセルを優先して繋いで経路選択」
モデル化
元の経路と違
う経路
残る人口密度
分布に影響
シナリオデータ
2011/7/7
生成モデル
DICOMO2011シンポジウム
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Higashino Lab.
改善案

グリーディ法の戦略の改善



経路の選び方が，全セルの人口密度を 0 に近づけるため
の最適解から遠い
戦略を改善することで，最適解へ近づける
LRS による行動追跡データの利用

提案手法では，経路選択時に歩行者の軌跡を活用してい
ない

2011/7/7
行動追跡データを参照して正しい経路を選ぶ
DICOMO2011シンポジウム
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Higashino Lab.
まとめ

広場における人流のモデル化手法の提案



性能評価


レンジスキャナを用いた計測
完全な行動追跡が可能でなくてもモデル化可能
擬似生成したシナリオを平均 81 % の精度でモデル化
今後の課題


2011/7/7
モデル化精度の向上
より少ない LRS での計測を実現
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補足
2011/7/7
DICOMO2011シンポジウム
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生成モデルの使用例
100 人
通過
100 人
通過



通路と違い，入出量だけ
では歩行者の移動の偏り
はわからない
サイネージによる情報提
供では，各個人を特定し
て動線を得る意味が薄い
人流モデルを利用


100 人
通過
2015/4/13
サイネージ設置位置
歩行者群への避難誘導
100 人
通過
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Higashino Lab.
関連研究 (1)

“複数のレーザレンジスキャナを用いた歩行者トラッキン
グとその信頼性評価”, 中村克行(東京大学) 他, 2005





歩行者のトラッキング ――― 精度 81 %
歩行者の検出 ――― 精度ほぼ 100 %
レンジスキャナ 6 台
20m * 30m が計測領域 (柱等はなし)
“レーザスキャナを用いた群衆の追跡および流動の可視
化”, 帷子 京市郎(東京大学) 他, 2007



2011/7/7
歩行者の OD 評価 ――― 精度 81.2 %
レンジスキャナ 8 台
計測領域 60m * 30m
DICOMO2011シンポジウム
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Higashino Lab.
関連研究 (2)
2011/7/7
DICOMO2011シンポジウム
34
Higashino Lab.
性能評価 (2/2)




2015/4/13
特別研究報告
朝の実測データが
モデル
矢印に添うように歩
行者が移動
提案手法を用いて
フローを作成し，モ
デル化
シナリオデータと生
成モデルの流量を
比較し，再現率を
評価
35
Higashino Lab.
評価結果


セル単位での処理による誤認識の発生
全体の再現率は平均82.93%
2015/4/13
特別研究報告
36
Higashino Lab.
まとめ

地下街における人流のモデル生成手法の提案



性能評価


レンジスキャナを用いた計測
完全なトラッキングでなくてもモデル化可能
仮想シナリオに対し，82.9 % の精度で正しく再現
今後の課題


人流モデル化の精度の改善
避難誘導のシミュレーションシステムの構築
2015/4/13
特別研究報告
37
Higashino Lab.
性能評価 その2 (1/2)

夕方の実測データをモデルにしたシナリオデータ
2011/7/7
DICOMO2011シンポジウム
38
Higashino Lab.
性能評価 その2 (2/2)


セル単位での処理による誤認識の発生
全体の再現率は平均82.90%
2011/7/7
DICOMO2011シンポジウム
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Higashino Lab.
まとめ

地下街における人流のモデル生成手法の提案



性能評価


レンジスキャナを用いた計測
完全な行動追跡が可能でなくてもモデル化可能
仮想シナリオに対し，平均 82.9 % の精度で正しく再現
今後の課題


2011/7/7
セルの設定の改善
人流モデル化の精度の改善
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不必要になったスライド
2011/7/7
DICOMO2011シンポジウム
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サイネージ設置位置の検討
100 人
通過
100 人
通過

通路と違い，広場では
入出量の計測だけで
は，設置位置を検討で
きない


100 人
通過
2011/7/7
100 人
通過
人の移動に偏りがある
かも知れない
レンジスキャナでは，
更に立ち止まっている
人も検出可能

DICOMO2011シンポジウム
混雑回避等の目的には
重要な情報
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Higashino Lab.
評価結果


出入口とセルの位置関係による誤認識の発生
全体の再現率は平均82.93%

2011/7/7
概ね正しく再現できているが，改善の必要性あり
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