This study is about the investigation of the walking environment of the First Experimental Elementary School in Shapingba District of Chongqing City and the Zaozilanya Elementary School in Yuzhong District and the analysis of the pedestrian's consciousness. The improvement plan is obtained by comparing and analyzing the walking environment around the school. The survey results are as follows. According to the survey results of the walking environment around the school, the sidewalks of the two schools are relatively narrow, and there are more pedestrians crossing the road. There is a phenomenon of parking in both schools. The phenomenon of parking in Zaozilanya Elementary School is even more serious. In investigating the most important elements of the school's pedestrian environment, the setting of the signpost, the setting of the crosswalk and signal lights, the setting of the fence, the setting of the vehicle's deceleration facilities, and the control of the school gate are all necessary. Therefore, in order to create a safe and comfortable improvement plan for the surrounding environment of the school, first of all, in the improvement of the facilities around the school, the setting of the fence, the setting of the speed bump, the improvement of the crosswalk and the signal light. Second, in terms of restrictions, the scope of protection around the school needs to be expanded, and restrictions on parking and restrictions on vehicle traffic need to be implemented. Third, in terms of education and publicity, it is not only necessary to provide safety guidance for students to go to school, but also to provide drivers with driving safety education and publicity.
This paper discusses the method of vision based sensor fusion system for biped robot walking. Most researches on biped walking robot have mostly focused on walking algorithm itself. However, developing vision systems for biped walking robot is an important and urgent issue since biped walking robots are ultimately developed not only for researches but to be utilized in real life. In the research, systems for environment recognition and tele-operation have been developed for task assignment and execution of biped robot as well as for human robot interaction (HRI) system. For carrying out certain tasks, an object tracking system using modified optical flow algorithm and obstacle recognition system using enhanced template matching and hierarchical support vector machine algorithm by wireless vision camera are implemented with sensor fusion system using other sensors installed in a biped walking robot. Also systems for robot manipulating and communication with user have been developed for robot.
Currently, big data and open data, together with traditional measured data, have come to constitute a new data environment, expanding new technical paths for quantitative analysis of the street environment. Streets provide precious linear public space in high-density residential areas. Pedestrian activities are the main body of street vitality. In this paper, 441 street segments were selected from 21 residential districts in high-density downtown area of Shanghai as cases, to quantitatively evaluate the influencing factors of pedestrian activities. Bivariate analysis was performed, and the results showed that street vitality was not only correlated with a highly populated environment, but also with other factors. In particular, the density of entrances and exits of residential properties, the proportion of walkable areas, and the density of retail and service facilities, were correlated with the vitality of street segments. The magnitudes of correlation between the street environmental factors and the pedestrian traffic differed across various trip purposes. Segment connectivity factors were more correlated with walking for leisure than for transportation. While public transportation factors were mainly correlated with walking for transportation, vehicular traffic factors were negatively correlated with walking for leisure.
Background: The method of measuring the walking function of patients with chronic stroke differs depending on patients walking capability and environmental conditions. Objects: This study aimed to demonstrate the influences of walking capacity and environmental conditions on the results of short- and long-distance walk tests in patients with chronic stroke. Methods: Forty patients with chronic stroke volunteered for this study, and allocated to group-1 (<.4m/s, household walking, $n_1=13$), group-2 (.4~.8m/s, limited community ambulation, $n_2=16$), and group-3 (>.8m/s, community ambulation, $n_3=11$) according to their walking capacity. The 10-meter walk test (10MWT) and 6-min walk tests, (6MWT) were used to compare the short- and long-distance walk tests results, which were randomly performed under indoor and outdoor environmental conditions. Results: The comparison of the results obtained under the indoor and outdoor conditions revealed statistically significant differences between the groups in the 6MWT and 10MWT (p<.05). Post-hoc tests' results showed significant differences between groups-1 and -2 and between groups-1 and -3 in the 10MWT, and between group-1 and -3 in the 6MWT. Furthermore, in group-2 the 10MWT and 6MWT results significantly differed between the indoor and outdoor conditions, and the values measured under the indoor and outdoor conditions significantly differed between 10MWT and 6MWT (p<.05). Group-3 showed a significant difference in 10MWT results between the indoor and outdoor conditions (p<.05). Conclusion: These findings suggest that the results of the short- and long-distance walk tests may differ depending on the walking capacity of patients with chronic stroke and the environmental condition under which the measurement is made, and these effects were greatest for the patients with the limited community ambulation capacity.
Researches on biped robot walking have been mostly focusing on walking on even surfaces. Therefore, robot walking has been only realized on pre-specified spaces with pre-specified movements according to the previous researches. In this paper a walking system for a biped robot using fuzzy system and neural networks to overcome those constraints. The system enables biped walking to be possible in various environments and with more complicated obstacels. For the purpose, a walking robot should recognize its surrounding environment and determine its movement. In the proposed system, a robot dynamically generates its walking trajectories of each joint by using neural networks when facing new obstacle such as stairs, and it maintains its walking stability by using closed loop fuzzy control system which manipulates the waist joints.
In this paper, the dependency of energy efficiency on the walking/running pattern and the walking/running period is analyzed though simulations of walk, trot and gallop. A quadruped animal has its own original features in the walking pattern and the walking period for adaptation to the environment. The robot model used in the simulations has three active joints and one passive spring-loaded joint at each leg, which is based on the actual quadruped robot, HUNTER (Hanyang UNiversity TEtrapod Robot), developed in the lab. Also included is the dependency of energy efficiency on the walking period in trot.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1245-1246
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2022
Walkability is an indicator of how much pedestrians are willing to walk and how well a walking environment is created. As walking can promote pedestrians' mental and physical health, there has been increasing focus on improving walkability in different ways. Thus, plenty of research has been undertaken to measure walkability. When measuring walkability, there are many objective and subjective variables. Subjective variables include a feeling of safety, pleasure, or comfort, which can significantly affect perceived walkability. However, these subjective factors are difficult to measure by making the walkability index more reliant on objective and physical factors. Because many subjective variables are associated with human emotional states, understanding pedestrians' emotional states provides an opportunity to measure the subjective walkability variables more quantitatively. Pedestrians' emotions can be examined through surveys, but there are social and economic difficulties involved when conducting surveys. Recently, an increasing number of studies have employed physiological data to measure pedestrians' stress responses when navigating unpleasant environmental barriers on their walking paths. However, studies investigating the emotional states of pedestrians in the walking environment, including assessing their positive emotions felt, such as pleasure, have rarely been conducted. Using wearable devices, this study examined the various emotional states of pedestrians affected by the walking environment. Specifically, this study aimed to demonstrate the feasibility of monitoring biometric data, such as electrodermal activity (EDA) and heart rate variability (HRV), using wearable devices as an indicator of pedestrians' emotional states-both pleasant-unpleasant and aroused-relaxed states. To this end, various walking environments with different characteristics were set up to collect and analyze the pedestrians' biometric data. Subsequently, the subjects wearing the wearable devices were allowed to walk on the experimental paths as usual. After the experiment, the valence (i.e., pleasant or unpleasant) and arousal (i.e., activated or relaxed) scale of the pedestrians was identified through a bipolar dimension survey. The survey results were compared with many potentially relevant EDA and HRV signal features. The research results revealed the potential for physiological responses to indicate the pedestrians' emotional states, but further investigation is warranted. The research results were expected to provide a method to measure the subjective factors of walkability by measuring emotions and monitoring pedestrians' positive or negative feelings when walking to improve the walking environment. However, due to the lack of samples and other internal and external factors influencing emotions (which need to be studied further), it cannot be comprehensively concluded that the pedestrians' emotional states were affected by the walking environment.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.386-394
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2023
This study investigated changes in salivary cortisol, lactic acid, and heart rate along the route during walking exercise in a forest environment for the purpose of reducing stress. Walking exercise in a forest environment was conducted on a Hill Type (Distance: 800m, Average slope 25°, Altitude 112m) and Step Type (Distance: 800m, Average slope 25°, Altitude 114m) routes for 10 female college students in their 20s. The subjects were asked to walk at a speed of 60 bpm. The resulting changes in salivary cortisol, lactate, and average heart rate during exercise were compared and analyzed using Repeated Measurement two-way ANOVA, and the maximum heart rate during exercise and average heart rate at rest were compared and analyzed using paired t-test, and the following results were obtained. First, there was no significant difference in salivary cortisol depending on the type and period of the forest, but it tended to gradually decrease. Second, there was a significant difference in lactic acid depending on the type and period, and it was higher in Step Type. Third, there was a significant difference in the average heart rate during exercise, and it was higher in Step Type. Fourth, there was a significant difference in maximum heart rate during exercise, and it was higher in Step Type. Fifth, there was no significant difference in average heart rate during rest. In summary, walking exercise in a forest environment can be effective for stress reduction for female college students in their 20s, but it appears that forest routes should be selected according to physical strength level, and walking exercise in a forest environment for long periods of time is not recommended. For this purpose, it is suggested that it is appropriate to select the Hill Type route.
To implement Argentina tango dancer-like walking of the humanoid robot, a new trajectory generation scheme based on particle swarm optimization of the blending polynomial is presented. Firstly, the characteristics of Argentina tango walking are derived from observation of tango dance. Secondly, these are reflected in walking pose conditions and cost functions of particle swarm optimization to determine the coefficients of blending polynomial. For the stability of biped walking, zero moment point and reference trajectory of swing foot are also included in cost function. Thirdly, after tango walking cycle is divided into 3 stages with 2 postures, optimal trajectories of ankles, knees and hip of lower body, which include 6 sagittal and 4 coronal angles, are derived in consequence of optimization. Finally, the feasibility of the proposed scheme is validated by simulating biped walking of humanoid robot with derived trajectories under the 3D Simscape environment.
Owing to our rapidly aging society, accessibility evaluation to enhance the ease and safety of access to indoor and outdoor environments for the elderly and disabled is increasing in importance. Accessibility must be assessed not only from the general standard aspect but also in terms of physical and cognitive friendliness for users of different ages, genders, and abilities. Meanwhile, human behavior simulation has been progressing in the areas of crowd behavior analysis and emergency evacuation planning. However, in human behavior simulation, environment models represent only "as-planned" situations. In addition, a pedestrian model cannot generate the detailed articulated movements of various people of different ages and genders in the simulation. Therefore, the final goal of this research was to develop a virtual accessibility evaluation by combining realistic human behavior simulation using a digital human model (DHM) with "as-is" environment models. To achieve this goal, we developed an algorithm for generating human-like DHM walking motions, adapting its strides, turning angles, and footprints to laser-scanned 3D as-is environments including slopes and stairs. The DHM motion was generated based only on a motion-capture (MoCap) data for flat walking. Our implementation constructed as-is 3D environment models from laser-scanned point clouds of real environments and enabled a DHM to walk autonomously in various environment models. The difference in joint angles between the DHM and MoCap data was evaluated. Demonstrations of our environment modeling and walking simulation in indoor and outdoor environments including corridors, slopes, and stairs are illustrated in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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