Empirical Findings from an Ascending Stair Evacuation Exercise in a Subway Station

Crowd simulations have proven to be a valuable numerical tool for evacuation analysis. There is series of research and empirical evacuation studies for infrastructures and buildings. In contrast to research on evacuation via descending stairs, little attention has been given to ascending stairs, but they are an important criterion, especially in subway stations with high passenger frequencies. In this paper, we present the findings from an evacuation exercise in a subway station with long ascending stairs. The empirical findings showed an increasing walking time on the ascending stairs during evacuation. Also, the flow rate differs with higher flow rates at the beginning of the stairs and lower values at the end of the stairs. The mechanism behind these results has still to be investigated, but the findings already provide an interesting basis for modelling and validating evacuation simulations over long ascending stairs

Collision Avoidance in a Multi-Agent System

Zsfassung in dt. SpracheThe aim of collision avoidance is to find a path to an object's target without colliding with other static or moving obstacles.Furthermore, the length of this path should be minimized while still ensuring there is no crash with other objects. The demand for such a system is huge, as collision avoidance is essential for most robots but also for applications like autonomous vehicles.This master's thesis goal is to design, to implement and to evaluate a collision avoidance algorithm for a multi-agent system with quickly moving objects. The obvious choice was to reuse an existing robot soccer framework from the IHRT institute of the Vienna University of Technology. While the IHRT has a long and successful tradition in playing robot soccer, the current system is lacking a proper collision avoidance module. Additionally - and even more important - robot soccer serves as a prime example for a multi-agent system because it needs intelligent interaction between robots.The algorithm itself is divided in two parts: First we try to find information about the next collision for each robot and categorize it into one of three possible types (head-on, perpendicular or angular collision). Using this information, the algorithm aims to prevent the anticipated collision by using one of two strategies: The path of an individual robot is modified by either changing its direction or its speed.The system is evaluated with two robots moving on predetermined and random paths. We count the number of collisions and calculate the average speed with and without using the collision avoidance module.Thus we find out whether the proposed algorithm works well and where its drawbacks are.Das Ziel von Kollisionsvermeidung ist es einen Pfad zum Ziel eines Objektes zu finden ohne mit anderen statischen bzw. beweglichen Hindernissen zu kollidieren.Zusätzlich soll dieser Pfad möglichst kurz sein ohne jedoch das Risiko einzugehen, mit anderen Objekten zu kollidieren. Der Bedarf an ein solches System ist hoch, da die meisten Roboter eine Kollisionsvermeidung benötigen, aber auch andere Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeuge profitieren davon.Das Ziel dieser Diplomarbeit ist es, einen Algorithmus zur Kollisionsvermeidung in einem Multiagentensystem zu entwerfen, zu implementieren und zu testen. Die Wahl fiel darauf, ein existierendes Roboterfußball-Framework des IHRT Instituts der Technischen Universität Wien als Basis dafür zu verwenden. Denn obwohl das IHRT eine lange und erfolgreiche Tradition im Roboterfußballspielen hat, fehlt bisher ein ordentliches Kollisionsvermeidungsmodul. Außerdem - und noch viel wichtiger - kann man Roboterfußball als Paradebeispiel für ein Multiagentensystem ansehen da es intelligente Kommunikation zwischen den einzelnen Robotern benötigt.Der Algorithmus wird dazu in zwei Teile gespalten: Als erstes versuchen wir müglichst viele Informationen uber die nächste Kollision zu erhalten und kategorisieren diese in drei unterschiedliche Kollisionstypen (frontal, rechtwinkelig oder schräg). Auf Grund dieser Informationen versucht der Algorithmus die bevorstehende Kollision mit Hilfe von zwei Strategien zu vermeiden: Wir verändern den Pfad von einzelnen Robotern indem wir entweder deren Richtung oder deren Geschwindigkeit ändern.Das System wird evaluiert, indem man zwei Roboter auf vordefinierte bzw. zufällige Pfade schickt. Nun zählen wir die Anzahl der Kollision und berechnen die Durchschnittsgeschwindigkeit sowohl mit ein- als auch ausgeschalteter Kollisionsvermeidung. Dadurch können wir herausfinden, ob der vorgeschlagene Algorithmus gut funktioniert und wo es noch Probleme gibt.6

Contents

A context sensitive code completio

Assisted by

Object tracking is the complex task to follow a given object in a video stream. This paper describes an algorithm which combines an optical flow based feature tracker with color segmentation. The aim is to build a feature model and reconstruct lost feature points when they are lost due to occlusion or tracking errors. These feature points are tracked from one frame to another with the Lucas & Kanade optical flow algorithm. Additionally, we segment each frame with the Felzenszwalb-Huttenlocher graph-based segmentation algorithm. Optical flow and segmentation are then combined to track an object in a video scene. By using this strategy, also occlusion and slight rotation or deformation can be handled. The tracker is then evaluated on an artificial video sequence with moving balls but also on real-world sequences of a moving person. For all video sequences, ground truth data is available and compared to our results.

Abschlussbericht

Lenz G, Bauer D, Eder L, et al. CO-Exist. Wien: Österreichischer Verkehrssicherheitsfond; 2015