In this dissertation, we propose graph based prediction map of human for robot navigation. The prediction of motions of human beings is very important for autonomous robots in dynamic environment. Previous researches of prediction of human motions summarized into 2 classes: grid based motion prediction and trajectory based motion prediction. Since the previous methods have a too many computation problem, we need to design more simplified model to predict model in real-time. Therefore, we assume that human beings have reason to move around the space as follows: 1. human beings stay to achieve specific goal, and 2. human beings move along the shortest path. By using these assumptions, we firstly design a graph model that includes information of human motion prediction.
The time complexity of the human motion prediction map is faster than that of others in terms of finding future position of human beings. Besides, our method could guarantee real-time.
인간 움직임에 대한 예측은 동적인 환경에서 로봇이 자율 주행을 하는데에 꼭 필요한정보이다. 기존의 연구는 2 가지 방식으로 이루어 졌다: 격좌 지도 중심의 인간 움직임 예측 연구와 경로 집단을 바탕으로한 인간 움직임 예측 연구가 존재하였다. 하지만, 이러한 방식은 실시간에 인간의 움직임을 예측을 할 수 없다는 중대한 단점을 가지고 있었다. 따라서 우리는 실시간에 인간 움직임을 예측할 수 있는 새로운 간략화된 모델을 제안할 필요성이 생기게 되었다. 본 논문에서는 인간의 움직임에는 목적성이 있다는 가설을 통해 간략화된 그래프 방식의 인간 움직임 예측을 제안하였다. 우리가 정의한 인간의 움직임의 목적성에 대한 가설은 다음과 같다. 첫째, 인간이 어느 장소에서 자신의 욕구를 성취하기 위해서 머무른다. 이러한 장소를 사건 노드라고 정의 한다. 둘째, 사건 노드 사이의 이동은 최단 거리를 기반으로 행해진다. 이러한 이동을 전이 경로라고 명명한다. 우리는 이러한 사건 노드와 전이 경로를 추출해 낸후, 이러한 데이터를 바탕으로 인간 움직임 예측 지도를 구현하였다.
우리가 제안한 인간 움직임 예측 지도는 전이 경로를 찾는 측면에서 기존의 방식들과 비교해서 실시간에 표현된다는 속도의 우월성을 가지고 있다. 또한, 활용가능한 어플리케이션들을 제안함으로서 해당 움직임 예측 지도의 필요성을 역설하였다.
