# Une bibliothèque d'animations de mouvement piéton en libre accès pour la XR

Loïc Chomienne, Mehdi Pierron, Jean-Marie Pergandi, Alexandre Sanchez, Stéphane Caro, Nguyen-Thong Dang, Rémy Casanova, Gilles Montagne, Régis Lobjois, Anne-Hélène Olivier, et al.

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## To cite this version:

Loïc Chomienne, Mehdi Pierron, Jean-Marie Pergandi, Alexandre Sanchez, Stéphane Caro, et al. Une bibliothèque d'animations de mouvement piéton en libre accès pour la XR. XR 2025 - Colloque "XR en Mouvement", Jun 2025, Limoges, France. hal-05478807

HAL Id: hal-05478807

https://inria.hal.science/hal-05478807v1

Submitted on 27 Jan 2026

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# Une bibliothèque d'animations de mouvement piéton en libre accès pour la XR

## An Open-Access Library of Pedestrian Motion Animations for XR

### Loïc Chomienne

Univ Gustave Eiffel, COSYS-PICS-L, Marne-la-Vallée, France

### Medhi Pierron

Aix-Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France

### Jean-Marie Pergandi

Aix-Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France

### Alexandre Sanchez

Univ Gustave Eiffel, COSYS-PICS-L, Marne-la-Vallée, France

### Stéphane Caro

Univ Gustave Eiffel, COSYS-PICS-L, Marne-la-Vallée, France

### Nguyen-Thong Dang

Univ Gustave Eiffel, COSYS-PICS-L, Versailles, France

### Remy Casanova

Aix-Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France

### Gilles Montagne

Aix-Marseille Univ, CNRS, ISM, Marseille, France

### Régis Lobjois

Univ Gustave Eiffel, COSYS-PICS-L, Marne-la-Vallée, France

### Anne-Hélène Olivier

Univ Rennes, Inria, M2S, VirtUs, Rennes, France

### Martin Bossard

Univ Gustave Eiffel, COSYS-PICS-L, Marne-la-Vallée, France

URL : https://www.unilim.fr/rse2r/775

Licence : CC BY-NC-SA 4.0 International

**Résumé** : Le développement des technologies XR soulève des questions quant aux caractéristiques cinématiques des agents virtuels utilisés dans les protocoles de recherche. En effet, de nombreux travaux ont mis en évidence l'importance du mouvement biologique dans l'étude des processus perceptivo-moteurs (Orban de Xivry et al. 2010). Dans cette optique, le projet PERCEPT-PIETON cherche à mieux comprendre comment les piétons sont perçus par les usagers de la route en mouvement, en plaçant cette problématique au centre de ses questionnements via l'utilisation d'animations issues de captures de mouvement pour animer des avatars de piéton. Bien que de nombreuses études proposent en accès libre des données de marche ou de course (voir Scherpereel et al. 2023 pour un tableau récapitulatif), celles-ci se concentrent principalement sur le bas du corps pour des fins d'analyse biomécanique et ne disposent pas d'enregistrement précis des parties supérieures du corps (e.g., mouvements de
tête). A notre connaissance, aucune base de données en libre accès ne propose de capture du mouvement du corps entier incluant un large panel de participants (enfants, personnes âgées, etc.) et de comportements (inattentifs, pressés, hésitants, etc.). Pour combler ce manque, une campagne de capture du mouvement est en cours. Elle vise à recueillir les données de marche d'une cohorte de plus 100 participants afin de constituer une bibliothèque de mouvements de piétons. Munis d'une combinaison de capture du mouvement Xsens (capteurs inertiels), les participants réaliseront plusieurs conditions de marche *ex situ* (i.e., en situation de laboratoire) et *in situ* (i.e., traversée de chaussée en réalité virtuelle). Cette bibliothèque, qui sera mis en accès libre, proposera un large panel de mouvements de marche utiles aussi bien pour l'étude de la locomotion que pour l'animation d'agents virtuels. Une publication scientifique de type « data set » sera associée à cette bibliothèque en détaillant toute la méthodologie d'enregistrement. Cette étude s'intègre dans un projet financé par la Délégation à la Sécurité Routière visant plus globalement à comprendre les interactions entre les usagers de la route et les piétons (Bossard et al., 2024).

**Mots clés** : capture du mouvement, données libre accès, piéton, marche, mouvement biologique

**Abstract:** The development of XR technologies raises questions about the kinematic characteristics of virtual agents used in research protocols. Numerous studies have indeed highlighted the importance of biological motion in the study of perceptual-motor processes (Orban de Xivry et al., 2010). Against this backdrop, the PERCEPT-PIETON project seeks to enhance our understanding of how pedestrians are perceived by moving road users by centring its investigation around this issue and using motion-capture-based animations to bring pedestrian avatars to life. Although many studies provide open-access datasets of people walking or running (see Scherpereel et al., 2023, for a summary table), these datasets primarily focus on lower-body movement for biomechanical analysis and often lack precise recordings of the upper body (e.g. head movements). To our knowledge, no open-access database currently offers full-body motion capture that includes a wide range of participants (e.g. children and elderly individuals) and behaviours (e.g. inattentive, hurried or hesitant). To address this, a motion capture campaign is underway. The aim is to collect walking data from a cohort of over 100 participants in order to build a library of pedestrian movements. Participants will perform various walking conditions both *ex situ* (i.e. in a laboratory setting) and *in situ* (i.e. virtual reality street-crossing scenarios) while wearing an Xsens motion capture suit equipped with inertial sensors. This library will offer a wide variety of walking movements and will be made openly accessible. It will be useful for studying locomotion and for animating virtual agents. This library will be accompanied by a dataset-type scientific publication detailing the entire recording methodology. This study forms part of a project funded by the French Road Safety Delegation (Délégation à la Sécurité Routière) that aims to gain a broader understanding of interactions between road users and pedestrians (Bossard et al., 2024).

**Keywords:** motion capture, open-access data, pedestrian, walking, biological motion

Références

1. Orban de Xivry, J.-J., Coppe, S., Lefèvre, P., & Missal, M. (2010). *Biological motion drives perception and action*. Journal of Vision, 10(2):6, 1–11, http://journalofvision.org/10/2/6/, doi:10.1167/10.2.6.

2. Scherpereel, K., Molinaro, D., Inan, O. et al. (2023). *A human lower-limb biomechanics and wearable sensors dataset during cyclic and non-cyclic activities*. Sci Data 10, 924. https://doi.org/10.1038/s41597-023-02840-6

3. Bossard, C., Lobjois, R., Montagne, G., & Ziemkiewicz, C. (2024). *Pedestrians' motion Through the Eyes of Road Users*. In *Proceedings of the ACM Symposium on Applied Perception (SAP '24)*. Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3675231.3678870