title: Utilizing Inertial Sensors as an Extension of a Camera Tracking System for Gathering Movement Data in Dense Crowds
Creators: name: Schumann, Jette
Publisher: name: Bergische Universität Wuppertal
Year: 2022
Subjects: Pedestrian Dynamics
Tracking System
Inertial Sensors

description: The understanding of pedestrians' movement is crucial for the safe design of public facilities and venues, especially in crowded situations. However, some observed processes and influencing factors in crowds cannot be described in detail yet. Laboratory pedestrian experiments offer the possibility to specifically vary these factors in order to investigate their influence on the movement of the crowd. Typically, camera systems are used for data capturing in pedestrian experiments but show difficulties in very crowded scenarios as occlusions may occur. Therefore, a hybrid tracking system was designed with the aim of improved and extended data capturing in laboratory pedestrian experiments. For this purpose, an existing overhead camera system was extended by a system of inertial measurement units worn by the participants. The main focus here was on trajectory reconstruction for wheelchair users and capturing the rotation of the participants' upper bodies in dense crowds. To this end, several methods for processing inertial and camera data have been implemented in order to derive the position and rotational data of the participants. Furthermore, methods for fusion of both data have been developed to provide a uniform database and also to improve the accuracy of the tracking methods. The hybrid tracking system was used in several studies to capture different movement processes. As a result, a software framework was developed for the automatic processing, validation, and analysis of the captured data. The applied position tracking approaches have been found to be sufficient for particular data sets only indicating the need for further methods restricting the drift. Methods for calculating the rotation of the upper body showed promising results and contribute to an extended deep analysis of crowd dynamics in future experiments.
description: Für eine sichere Gestaltung von Gebäuden und Veranstaltungsorten ist das Verständnis der Bewegung von Fußgängern von entscheidender Bedeutung. Die Dynamik von Menschenmengen wird von vielen Faktoren beeinflusst, deren Zusammenhänge noch nicht vollständig beschrieben werden können. Kontrollierte Fußgängerstudien bieten die Möglichkeit, einzelne Faktoren gezielt zu variieren und zu untersuchen. Bei derartigen Experimenten werden oft Kamerasysteme zur Datenerfassung eingesetzt. Diese Technik weist in Szenarien mit hohen Dichten Grenzen auf, da es zu Verdeckung der zu erfassenden Bewegungen kommen kann. Mit dem Ziel einer verbesserten und erweiterten Datenerfassung in Laborstudien mit Fußgängern wurde ein hybrides Tracking-System entwickelt. Ein Kamerasystem wurde um inertiale Sensoren erweitert, um Trajektorien von Rollstuhlfahrern und die Rotation des Oberkörpers in dichten Menschenmengen zu erfassen. Verschiedene Methoden zur Verarbeitung von Inertial- und Kameradaten wurden implementiert, um Positions- und Rotationsdaten der Probanden herzuleiten. Es wurden Methoden zur Fusion beider Datensätze entwickelt, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen und die Genauigkeit der Tracking-Methoden zu verbessern. Das hybride Tracking-System wurde in mehreren Studien eingesetzt, in welchen verschiedenartige Bewegungsabläufe erfasst wurden. Für die automatische Verarbeitung, Validierung und Analyse der erfassten Daten wurde ein Software-Framework entwickelt. Die Methoden zur Positionsrekonstruktion haben sich für ausgewählte Datensätze als ausreichend erwiesen. Eine Weiterentwicklung der Methoden ist notwendig, um Abweichungen weiter einzuschränken und übergreifend gute Ergebnisse erzielen zu können. Die Methoden zur Berechnung der Rotation des Oberkörpers zeigten vielversprechende Ergebnisse und tragen in zukünftigen Experimenten zu einer tiefgreifenden Analyse der Dynamik von Menschenmengen bei.