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Wir haben unseren Beitrag „Situational Adaptive Motion Prediction for Firefighting Squads in Indoor Search and Rescue“ auf der ICRA im Workshop Long-Term Human Motion Prediction vorgestellt.<\/p>\n
Die Brandbek\u00e4mpfung ist eine komplexe, aber wenig automatisierte Aufgabe. Um die ergonomischen und sicherheitsrelevanten Risiken f\u00fcr die Feuerwehrleute zu minimieren, k\u00f6nnten Roboter in einem kollaborativen Ansatz eingesetzt werden. Um Mensch-Roboter-Teams bei der Brandbek\u00e4mpfung zu erm\u00f6glichen, fehlen noch wichtige Grundlagen. Unter anderem muss der Roboter die menschliche Bewegung vorhersagen, da Verdeckungen allgegenw\u00e4rtig sind. In dieser Arbeit schlagen wir eine neuartige Methode zur Bewegungsvorhersage f\u00fcr Feuerwehrtrupps im Innenangriff vor. Die Pfade der Trupps werden mit einem optimalen graphenbasierten Planungsansatz generiert, der die Taktik der Feuerwehrleute darstellt. Die Pfade werden pro Raum generiert, was eine dynamische lokale Anpassung der Pfade ohne globale Neuplanung erm\u00f6glicht. Die Bewegung einzelner Agenten wird mit einer Modifikation des Headed Social Force Models simuliert. Wir bewerten die Machbarkeit der Pipeline mit einem neuartigen Datensatz, der aus echtem Filmmaterial generiert wurde, und zeigen die rechnerische Effizienz.<\/p>\n