Data-Driven Reachability Analysis of Pedestrians Using Behavior Modes

In this paper, we present a data-driven approach for safely predicting the future state sets of pedestrians. Previous approaches to predicting the future state sets of pedestrians either do not provide safety guarantees or are overly conservative. Moreover, an additional challenge is the selection or identification of a model that sufficiently captures the motion of pedestrians. To address these issues, this paper introduces the idea of splitting previously collected, historical pedestrian trajectories into different behavior modes for performing data-driven reachability analysis. Through this proposed approach, we are able to use data-driven reachability analysis to capture the future state sets of pedestrians, while being less conservative and still maintaining safety guarantees. Furthermore, this approach is modular and can support different approaches for behavior splitting. To illustrate the efficacy of the approach, we implement our method with a basic behavior-splitting module and evaluate the implementation on an open-source data set of real pedestrian trajectories. In this evaluation, we find that the modal reachable sets are less conservative and more descriptive of the future state sets of the pedestrian

Datadriven Nåbarhetsanalys av Fotgängare som Använder Beteendelägen : Reducerar Konservativiteten i Datadriven Fotgängarpredicering Genom att Integrera Deras Beteende

Predicting the future state occupancies of pedestrians in urban scenarios is a challenging task, especially considering that conventional methods need an explicit model of the system, hence introducing data-driven reachability analysis. Data-driven reachability analysis uses data, inherently produced by an unknown system, to perform future state predictions using sets, generally represented by zonotopes. These predicted sets are generally more conservative than model-based reachable sets. Therefore, is it possible to cluster previously recorded trajectory data based on the expressed behavior and perform the predictions on each cluster to still be able to provide safety guarantees? The theory behind data-driven reachability analysis, which can handle input noise and model uncertainties and still provide safety guarantees, is quite recent. This means that previous implementations for predicting pedestrians are theoretically probabilistic and would not be appropriate to implement in actual systems. Thus, this thesis is not the first of its kind in predicting the future reachable sets for pedestrians using clustered behavioral data, but it is the first work that provides safety guarantees in the process. The method proposed in this thesis first labels the historically recorded trajectories into the behavior also referred to as mode, the pedestrian expressed, which is done by simple conditional statements. This is done offline. However, this implementation is designed to be modular enabling easier improvements to the labelling system. Then, the reachable sets are computed for each behavior separately, which enables a potential motion planner to decide on which modal sets are relevant for specific scenarios. Theoretically, this method provides safety guarantees. The outcomes of this method were more descriptive reachable sets, meaning that the predicted areas intersected areas that it reasonably should, and did not intersect areas it reasonably should not. Also, the volume of the zonotopes for the modal sets was observed to be smaller than the volume of the implemented baseline, indicating fewer over-approximations and less conservative predictions. These results enable more efficient path planning for Connected and Autonomous Vehicles (CAVs), thus reducing fuel consumption and brake wear.Att predicera framtida tillstånd för fotgängare i urbana situationer är en utmaning, speciellt med tanke på att konventionella metoder behöver uttryckligen en modell av systemet, därav introduceringen av datadriven nåbarhetsanalys. Datadriven nåbarhetsanalys använder data, naturligt producerad av ett okänt system, för att genomföra framtida tillståndspredicering med hjälp av matematiska set, generellt representerade av zonotoper. Dessa predicerade sets är generellt sett mode konservativa än modellbaserade nåbara set. Därmed, är det möjligt att dela upp historiskt inspelade banor baserat på det uttryckta beteendet och genomföra prediceringar på varje kluster och bibehålla säkerhetsgarantier? Teorin bakom datadriven nåbarhetsanalys, som kan hantera brus i indatat och modellosäkerheter och bibehålla säkerhetsgarantier, är väldigt ny. Detta betyder att tidigare implementationer för att predicera fotgängare är, teoretiskt sett, probabilistiska och är inte lämpliga att implementera i riktiga system. Därmed, detta examensarbete är inte det första som predicerar framtida nåbara set för fotgängare genom att använda kluster för beteendedatat, men den är det första arbetet som bibehåller säkerhetsgarantier i processen. Den introducerade metoden i detta examensarbete rubricerar först de tidigare inspelade banorna baserat på beteendet, även kallat läget, som fotgängaren uttrycker, vilket är gjort genom simpla betingade påståenden. Detta görs offline. Dock, denna implementation är designad till att vara modulär vilket underlättar förbättringar till rubriceringssystemet. Fortsättningsvis, beräknas de nåbara seten för varje beteende separat, vilket möjliggör att en potentiell rörelseplanerare kan avgöra vilka beteendeset som är relevanta för specifika scenarion. Teoretiskt sett så ger denna metod säkerhetsgarantier. Resultaten från denna metod var först och främst mer beskrivande nåbara set, vilket betyder att de predicerade områdena korsar områden som de rimligtvis ska korsa, och inte korsar område som de rimligen inte ska korsa. Dessutom, volymen på zonotoperna for beteendeseten observerades att vara mindre än volymen för baslinjeseten, vilket indikerar lägre överskattningar och mindre konservativa prediceringar. Dessa resultat möjliggör mer effektiv rörelseplanering för uppkopplade och autonoma fordon, vilket reducerar bränsleförbrukningen och bromsslitage

Datadriven Nåbarhetsanalys av Fotgängare som Använder Beteendelägen : Reducerar Konservativiteten i Datadriven Fotgängarpredicering Genom att Integrera Deras Beteende

Predicting the future state occupancies of pedestrians in urban scenarios is a challenging task, especially considering that conventional methods need an explicit model of the system, hence introducing data-driven reachability analysis. Data-driven reachability analysis uses data, inherently produced by an unknown system, to perform future state predictions using sets, generally represented by zonotopes. These predicted sets are generally more conservative than model-based reachable sets. Therefore, is it possible to cluster previously recorded trajectory data based on the expressed behavior and perform the predictions on each cluster to still be able to provide safety guarantees? The theory behind data-driven reachability analysis, which can handle input noise and model uncertainties and still provide safety guarantees, is quite recent. This means that previous implementations for predicting pedestrians are theoretically probabilistic and would not be appropriate to implement in actual systems. Thus, this thesis is not the first of its kind in predicting the future reachable sets for pedestrians using clustered behavioral data, but it is the first work that provides safety guarantees in the process. The method proposed in this thesis first labels the historically recorded trajectories into the behavior also referred to as mode, the pedestrian expressed, which is done by simple conditional statements. This is done offline. However, this implementation is designed to be modular enabling easier improvements to the labelling system. Then, the reachable sets are computed for each behavior separately, which enables a potential motion planner to decide on which modal sets are relevant for specific scenarios. Theoretically, this method provides safety guarantees. The outcomes of this method were more descriptive reachable sets, meaning that the predicted areas intersected areas that it reasonably should, and did not intersect areas it reasonably should not. Also, the volume of the zonotopes for the modal sets was observed to be smaller than the volume of the implemented baseline, indicating fewer over-approximations and less conservative predictions. These results enable more efficient path planning for Connected and Autonomous Vehicles (CAVs), thus reducing fuel consumption and brake wear.Att predicera framtida tillstånd för fotgängare i urbana situationer är en utmaning, speciellt med tanke på att konventionella metoder behöver uttryckligen en modell av systemet, därav introduceringen av datadriven nåbarhetsanalys. Datadriven nåbarhetsanalys använder data, naturligt producerad av ett okänt system, för att genomföra framtida tillståndspredicering med hjälp av matematiska set, generellt representerade av zonotoper. Dessa predicerade sets är generellt sett mode konservativa än modellbaserade nåbara set. Därmed, är det möjligt att dela upp historiskt inspelade banor baserat på det uttryckta beteendet och genomföra prediceringar på varje kluster och bibehålla säkerhetsgarantier? Teorin bakom datadriven nåbarhetsanalys, som kan hantera brus i indatat och modellosäkerheter och bibehålla säkerhetsgarantier, är väldigt ny. Detta betyder att tidigare implementationer för att predicera fotgängare är, teoretiskt sett, probabilistiska och är inte lämpliga att implementera i riktiga system. Därmed, detta examensarbete är inte det första som predicerar framtida nåbara set för fotgängare genom att använda kluster för beteendedatat, men den är det första arbetet som bibehåller säkerhetsgarantier i processen. Den introducerade metoden i detta examensarbete rubricerar först de tidigare inspelade banorna baserat på beteendet, även kallat läget, som fotgängaren uttrycker, vilket är gjort genom simpla betingade påståenden. Detta görs offline. Dock, denna implementation är designad till att vara modulär vilket underlättar förbättringar till rubriceringssystemet. Fortsättningsvis, beräknas de nåbara seten för varje beteende separat, vilket möjliggör att en potentiell rörelseplanerare kan avgöra vilka beteendeset som är relevanta för specifika scenarion. Teoretiskt sett så ger denna metod säkerhetsgarantier. Resultaten från denna metod var först och främst mer beskrivande nåbara set, vilket betyder att de predicerade områdena korsar områden som de rimligtvis ska korsa, och inte korsar område som de rimligen inte ska korsa. Dessutom, volymen på zonotoperna for beteendeseten observerades att vara mindre än volymen för baslinjeseten, vilket indikerar lägre överskattningar och mindre konservativa prediceringar. Dessa resultat möjliggör mer effektiv rörelseplanering för uppkopplade och autonoma fordon, vilket reducerar bränsleförbrukningen och bromsslitage

Värdet av kompetensutveckling : En analys av SATS GETIN-utbildning med fokus på dess kompetensmål och ekonomiska påverkan

Att mäta och värdera kompetensutveckling på företag blir en allt vanligare företeelse även om det fortfarande inte är allmänt vedertaget. SATS Sports Club AB är ett företag på den Skandinaviska träningsmarknaden. Det är ett utbildningsorienterat företag men gör själv inte någon uppföljning på sina utbildningar. I det här arbetet har vi kartlagt en utbildning på SATS (GETIN-utbildningen). Vi har definierat kompetensmålet med utbildning, vilket sorts värde som detta mål bidrar med och vilka affärsmål som påverkas av detta. Vårt syfte är att ge SATS en inblick i hur de kan arbeta med kompetensmätning i sin organisation. Vi ämnar även lägga grunden för en fullständig kompetensmätning av SATS GETIN-utbildning. Vi har kommit fram till att kompetensmålet med GETIN-utbildningen är ”att öka de nyanställdas servicekvalitet och förbättra deras kundbemötande.”. Vi kommer också fram till att utbildningen leder till ekonomisk vinst för SATS. De viktigaste affärsmålen som påverkas av utbildningen anser vi vara ökad kundretention, ökad personalretention samt nya kunder via rekommendationer

Practice makes perfect? : En studie av praktikens betydelse för anställningsbarhet

Abstract The aim of this study is to examine and analyze the advantages and limitations of practicum at the HR-program at Uppsala university in the years of 1986-1995 through summarized practicum reports, while focusing on learning in relation to academically based employability. This approach is used to further understand the influence practicum has on employability in relation to the three objectives of higher education. The three objectives are; the usefulness-, competitive- and literate perspective.   The study partly contains an account of the students own experiences and thoughts regarding the practicum as well as a summary and an analysis of the content of said practicum in relation to the education and academically based employability. The research questions of this study seeks to answer the motives and background of the practicum and also the benefits and limitations that comes with it. The data of this study consist of individual summary reports that the students have made in connection to the semester in which the practicum took place. The summaries contain some of the tasks that the students performed but also an account of the students own thoughts and experiences of their practicum.   Method: The data collection method consists of qualitative content analysis and a semi-structured interview.   The results show that the students believe that the practicum has contributed to improve their own employability by providing better capabilities and a deeper understanding of their professional field. The results of the study also show that a big part of the practicum has involved informal learning as well as adaptive- and development learning which has contributed to the development of the students. The conclusion is that the practicum has been important to the students as it has contributed to their personal development and also improved their employability

Practice makes perfect? : En studie av praktikens betydelse för anställningsbarhet

Abstract The aim of this study is to examine and analyze the advantages and limitations of practicum at the HR-program at Uppsala university in the years of 1986-1995 through summarized practicum reports, while focusing on learning in relation to academically based employability. This approach is used to further understand the influence practicum has on employability in relation to the three objectives of higher education. The three objectives are; the usefulness-, competitive- and literate perspective.   The study partly contains an account of the students own experiences and thoughts regarding the practicum as well as a summary and an analysis of the content of said practicum in relation to the education and academically based employability. The research questions of this study seeks to answer the motives and background of the practicum and also the benefits and limitations that comes with it. The data of this study consist of individual summary reports that the students have made in connection to the semester in which the practicum took place. The summaries contain some of the tasks that the students performed but also an account of the students own thoughts and experiences of their practicum.   Method: The data collection method consists of qualitative content analysis and a semi-structured interview.   The results show that the students believe that the practicum has contributed to improve their own employability by providing better capabilities and a deeper understanding of their professional field. The results of the study also show that a big part of the practicum has involved informal learning as well as adaptive- and development learning which has contributed to the development of the students. The conclusion is that the practicum has been important to the students as it has contributed to their personal development and also improved their employability

Deep Reinforcement Learning for the Popular Game tag

Reinforcement learning can be compared to howhumans learn – by interaction, which is the fundamental conceptof this project. This paper aims to compare three differentlearning methods by creating two adversarial reinforcementlearning models and simulate them in the game tag. The threefundamental learning methods are ordinary Q-learning, Deep Qlearning(DQN), and Double Deep Q-learning (DDQN).The models for ordinary Q-learning are built using a table andthe models for both DQN and DDQN are constructed by using aPython module called TensorFlow. The environment is composedof a bounded square with two obstacles and two agents withadversarial objectives. The rewards are given primarily basedon the distance between the agents.By comparing the trained models it was established that onlyDDQN could solve the task well and generalize, whilst both theQ-model and DQN had more serious flaws. A comparison ofthe DDQN model against its average reward trends establishedthat the model still improved regardless of the constant averagereward.Conclusively, DDQN is the appropriate choice for this adversarialproblem whilst Q-learning and DQN should be avoided.Finally, a constant average reward can be caused by bothagents improving at a similar rate rather than a stagnation inperformance.Förstärkande inlärning kan jämföras medsättet vi människor lär oss, genom interaktion, vilket är denfundamentala idéen med detta projekt. Syftet med denna rapportär att jämföra tre olika inlärningsmetoder genom att skapatvå förstärkande motståndarinlärningsagenter och simulera demi spelet kull. De tre fundamentala inlärningsmetoderna är Qlearning,Deep Q-learning (DQN) och Double Deep Q-learning(DDQN).Modellerna för vanlig Q-learning är konstruerade med hjälpav en tabell och modellerna för både DQN och DDQN är byggdamed en Python modul, TensorFlow. Miljön är uppbyggd av enbegränsad kvadrat med två hinder och två agenter med motsattamål. Belöningarna ges baserat på avståndet mellan agenterna.En jämförelse mellan de tränade modelerna visade på attenbart DDQN kunde spela bra och generalisera sig, medan bådeQ-modellen och DQN-modellen hade mer allvarliga problem.Genom en jämförelse för DDQN-modellerna och deras genomsnittligabelöning visade det sig att DDQN-modellen fortfarandeförbättrade sig, oavsett det konstanta genomsnittet.Sammanfattningsvis, DDQN är det bäst lämpade valet fördenna motpart simulering medan vanlig Q-learning och DQNborde undvikas. Slutligen, ett konstant belöningsgenomsnitt orsakasav att agenterna förbättras i samma takt snarare än attde stagnerar i prestanda.Kandidatexjobb i elektroteknik 2021, KTH, Stockhol

Värdet av kompetensutveckling : En mätning av SATS GETIN-utbildning med fokus på reaktioner, kunskapsintag och överförda kompetenser

Kompetensutveckling används mer och mer av företag i dagens samhälle. Det är dock fortfarande relativt ovanligt med utvärderingar av utbildningar. SATS är ett exempel på ett företag som arbetar med utbildning men inte har haft resurser/kunskap att göra uppföljningar på sin kompetensutveckling. Denna magisteruppsats kommer studera SATS GETIN-utbildning. Utbildningen skall genomföras av alla anställda på SATS och syftar till att introducera personalen till SATS värderingar, arbetsrutiner, historia med mera. Syftet är att mäta reaktionerna på, kunskapsintaget och beteendeförändringen hos deltagarna på SATS GETIN-utbildning till följd av utbildningen. Vidare syftar uppsatsen till att besvara vilka orsakssamband som finns mellan de olika stegen i utvärderingen. För att besvara syftet har empiriska mätningar genomförts i tre steg under och efter utbildningsdagen i fråga. Mätningarna har bestått av en kursutvärdering, två kunskapstest och en uppföljningsenkät med syfte att undersöka beteendeförändring till följd av utbildningen. Överlag var reaktionerna på GETIN-utbildningen väldigt positiva och en stor kunskapsökning skedde hos utbildningsdeltagarna. Beteendeenkäten visade att deltagarna ansåg att de framförallt ökat sin förmåga att ge träningsrådgivning och bemöta kunder. Beteendeförändringen var dock inte så stor som väntad. De ansåg att den viktigaste faktorn som påverkat deras kompetensökning var deras egen vilja att förbättras.Competency development is increasingly used by companies in today's society. However, it is still relatively uncommon in training evaluations. SATS is an example of a company putting emphasis on staff education but has not had the resources / knowledge to evaluate it afterwards. This master thesis will study the SATS GETIN education. The training will be implemented by all employees of SATS and aims to introduce staff to the SATS values, work practices, history and more.The purpose of the following essay is to measure the reactions to, the change in knowledge intake and behavioral changes in the daily work of training participants of the SATS GETIN-education. Furthermore, the paper seeks to answer the causal link between the various stages of evaluation. In order to answer the purpose of the study empirical measurements have been carried out in three stages during and after the training day in question. The measurements consisted of a course evaluation, two knowledge tests and a follow-up survey with the aim to investigate the behavior change as a result of the training. Overall, the reactions to the GETIN-education were very positive and a significant knowledge increase occurred among training participants. The behavior survey showed that participants felt that they mainly increased their capacity to give fitness advice and respond to customers. Behavior change was not as great as expected. The participants considered the main factor that influenced their skills-increase was their own desire to improve

Deep Reinforcement Learning for the Popular Game tag

Reinforcement learning can be compared to howhumans learn – by interaction, which is the fundamental conceptof this project. This paper aims to compare three differentlearning methods by creating two adversarial reinforcementlearning models and simulate them in the game tag. The threefundamental learning methods are ordinary Q-learning, Deep Qlearning(DQN), and Double Deep Q-learning (DDQN).The models for ordinary Q-learning are built using a table andthe models for both DQN and DDQN are constructed by using aPython module called TensorFlow. The environment is composedof a bounded square with two obstacles and two agents withadversarial objectives. The rewards are given primarily basedon the distance between the agents.By comparing the trained models it was established that onlyDDQN could solve the task well and generalize, whilst both theQ-model and DQN had more serious flaws. A comparison ofthe DDQN model against its average reward trends establishedthat the model still improved regardless of the constant averagereward.Conclusively, DDQN is the appropriate choice for this adversarialproblem whilst Q-learning and DQN should be avoided.Finally, a constant average reward can be caused by bothagents improving at a similar rate rather than a stagnation inperformance.Förstärkande inlärning kan jämföras medsättet vi människor lär oss, genom interaktion, vilket är denfundamentala idéen med detta projekt. Syftet med denna rapportär att jämföra tre olika inlärningsmetoder genom att skapatvå förstärkande motståndarinlärningsagenter och simulera demi spelet kull. De tre fundamentala inlärningsmetoderna är Qlearning,Deep Q-learning (DQN) och Double Deep Q-learning(DDQN).Modellerna för vanlig Q-learning är konstruerade med hjälpav en tabell och modellerna för både DQN och DDQN är byggdamed en Python modul, TensorFlow. Miljön är uppbyggd av enbegränsad kvadrat med två hinder och två agenter med motsattamål. Belöningarna ges baserat på avståndet mellan agenterna.En jämförelse mellan de tränade modelerna visade på attenbart DDQN kunde spela bra och generalisera sig, medan bådeQ-modellen och DQN-modellen hade mer allvarliga problem.Genom en jämförelse för DDQN-modellerna och deras genomsnittligabelöning visade det sig att DDQN-modellen fortfarandeförbättrade sig, oavsett det konstanta genomsnittet.Sammanfattningsvis, DDQN är det bäst lämpade valet fördenna motpart simulering medan vanlig Q-learning och DQNborde undvikas. Slutligen, ett konstant belöningsgenomsnitt orsakasav att agenterna förbättras i samma takt snarare än attde stagnerar i prestanda.Kandidatexjobb i elektroteknik 2021, KTH, Stockhol