グループ歩行者の存在を考慮した歩行者行動モデル

摘要

本稿では，レーザセンサを用いて計測した歩行者行動モニタリングデータから，まず，どの様な特徴量がグループ検出に有効であるかを丹念に探るために，閾値を用いたグループ検出を試みた。このプロセスを経て構成•抽出した特徴量を用いて，検出モデルの推定を容易にし精度を高めるために，機械学習法のひとつであるSupport Vector Machine (SVM)とRandom Forestを用いて，グノレープ歩行者を検出する方法について検討した。さらに，グループ歩行者の存在を考慮した歩行者行動モデルを構築し，計測データを用いてモデル推定を行い，モデルの検証およびモデルを用いた空間評価を試みた。具体的な成果は以下のとおりである。