Trajectory Prediction for pedestrians in an urban scenario

Con l'avvento delle cosiddette "Smart Cities", diventa fondamentale per un sistema autonomo riuscire a capire e comprendere quello che accade nell'ambiente intorno ad esso, in particolare in luoghi urbani come città  e zone industriali; qui infatti si svilupperanno sempre di pi๠nei prossimi anni attività  di videosorveglianza intelligente e di circolazione di veicoli autonomi. In questo contesto saper prevedere il comportamento e il movimento delle persone, in particolare dei pedoni, ਠestremamente importante per poter prevenire incidenti. Questo compito non ਠsemplice in quanto il comportamento delle persone ਠmolto spesso imprevedibile, estremamente variabile (sia per quanto riguarda la direzione, sia per la velocità ) e il loro spazio di movimento ਠmolto ampio; inoltre i veicoli si muovono a una velocità  molto superiore rispetto ai pedoni, di conseguenza l'intervallo di tempo utile per elaborare le informazioni e agire diventa sottile. Questo lavoro di tesi si occupa di studiare i vari approcci disponibili al momento per affrontare il problema, analizzandone i pregi e i difetti. àˆ stato effettuato un primo tentativo utilizzando un lavoro già  presente in letteratura, modificandolo in modo da potersi meglio adattare al task di videosorveglianza, cioਠutilizzare sia le caratteristiche dei pedoni, sia quelle dell'ambiente per la predizione del movimento delle persone, in particolare analizzando come queste si comportano in presenza di ostacoli statici. Inoltre ਠstata progettata un'ulteriore soluzione in cui non solo vengono analizzati movimento e ostacoli nell'ambiente, ma anche gli oggetti dinamici presenti in esso. Lo scopo ਠquello di riuscire ad allenare un sistema composto da reti neurali in modo che riesca a imparare in quale zone le persone solitamente camminano e dove invece non si dirigono, in modo da poter generare traiettorie pi๠realistiche. Nel corso dell'elaborato si porrà  l'attenzione su pregi e difetti delle soluzioni proposte e su come queste possano essere migliorate.