Att spåra människor är viktigt för robotar som ska interagera med människor. Majoriteten av inflygningar spårar människor i närheten av roboten självständigt. Men människor bildar vanligtvis grupper som splittras och slås samman. Dessa gruppbildningsprocesser återspeglar sociala relationer och interaktioner som vi försöker känna igen i detta dokument. I detta syfte utgör vi problemet med gruppspårning som ett rekursivt multihypotes modell urvalsproblem där vi hypothesize över båda, uppdelningen av spår i grupper (modeller) och associationen av observationer till spår (tilldelar). Modellhypoteser som inkluderar uppdelning, sammanslagning och fortsättningshändelser genereras först på ett datadrivet sätt och sedan valideras med hjälp av de sannolikheter för tilldelning som är beroende av respektive modell. Observationer hittas genom klusterpunkter från en laserområde finder och associerade till befintliga gruppspår med hjälp av den minsta genomsnittliga Hausdorff avstånd. Vi föreslår vidare en metod för att uppskatta antalet personer i de enskilda grupperna. Experiment med en mobil robot visar att tillvägagångssättet på ett korrekt sätt kan återställa social gruppering av människor med avseende på den grundläggande sanningen. Resultaten visar också att spårningsgrupper är klart effektivare än att spåra människor separat. Vårt system körs i realtid på en typisk stationär dator.
Lau m.fl. REF spår grupper av människor i 2D spänna data och från en mobil robot.
Multi-model Hypothesis Group Tracking and Group Size Estimation
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Social Robotics', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Engineering', 'Computer Science']}