Datensatz mit realen 3D-Bewegungsdaten blinder Menschen für Modelltraining

Die meisten Datensätze und Modelle zum Verständnis menschlicher Bewegungen beziehen nur sehende Menschen ein. Es fehlen solide Daten darüber, wie blinde Fußgänger auf Straßen und Gehwegen navigieren und führen zu Lücken bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Das Versäumnis kann autonome Fahrzeuge daran hindern, die Bewegungen von blinden Fußgängern sicher vorherzusagen.

Forschende der University of Maryland und der Boston University haben deshalb BlindWays erstellt, einen Datensatz mit realen 3D-Bewegungsdaten blinder Menschen inklusiver detaillierter Beschreibungen der Bewegungsabläufe in Textform.

Um die Authentizität von BlindWays zu gewährleisten, setzten die Forscher ein tragbares Bewegungserfassungssystem mit 18 Sensoren ein, um die Bewegungen des Körpers und der Mobilitätshilfen zu erfassen. Die Forscher arbeiteten mit Menschen aus der Blindengemeinschaft zusammen, um sicherzustellen, dass die für die Studie verwendeten Routen genau das widerspiegeln, was blinde Fußgänger in einer städtischen Umgebung erleben. Sie entwarfen acht Stadtrouten mit realen Herausforderungen wie Treppen, unebenem Pflaster und belebten Gehwegen.

Die blinden Teilnehmer navigierten auf diesen Strecken mit Stöcken oder Blindenhunden. Zusätzlich zu den 3D-Bewegungsdaten sammelten die Forscher detaillierte schriftliche Beschreibungen, wie sich die Teilnehmer bewegten und mit ihrer Umgebung und ihren Navigationshilfen interagierten.

Die Beschreibungen sind auch entscheidend für das Training von Modellen, die Sprache und Bewegung kombinieren. Indem die Texteingabe optimiert wird, kann getestet werden, ob die Modelle realistische Bewegungsszenarien für blinde Fußgänger genau simulieren können.

Die bisherigen Forschungsergebnisse sind ermutigend: In einigen Fällen konnten die Vorhersagefehler um über 80 % reduziert werden. Es gibt jedoch noch Herausforderungen, vor allem bei kritischen Szenarien wie Überqueren oder Abbiegen, wo Fehler noch zu häufig vorkommen.

Die Forschenden planen, den BlindWays-Datensatz zu verbessern und zu erweitern, z.B. um Daten zu Rollstuhlfahrer, Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen oder Menschen mit neurodiversen Erkrankungen. (jr)

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