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Exploring patterns of movement suspension in pedestrian mobility

Abstract:

One of the main tasks in analyzing pedestrian movement is to detect places where pedestrians stop, as those places usually are associated with specific human activities, and they can allow us to understand pedestrian movement behavior. Very few approaches have been proposed to detect the locations of stops in positioning data sets, and they often are based on selecting the location of candidate stops as well as potential spatial and temporal thresholds according to different application requirements. However, these approaches are not suitable for analyzing the slow movement of pedestrians where the inaccuracy of a nondifferential global positioning system commonly used for movement tracking is so significant that it can hinder the selection of adequate thresholds. In this article, we propose an exploratory statistical approach to detect patterns of movement suspension using a local indicator of spatial association (LISA) in a vector space representation. Two different positioning data sets are used to evaluate our approach in terms of exploring movement suspension patterns that can be related to different landscapes: players of an urban outdoor mobile game and visitors of a natural park. The results of both experiments show that patterns of movement suspension were located at places such as checkpoints in the game and different attractions and facilities in the park. Based on these results, we conclude that using LISA is a reliable approach for exploring movement suspension patterns that represent the places where the movement of pedestrians is temporally suspended by physical restrictions (e.g., checkpoints of a mobile game and the route choosing points of a park). Exploración de patrones de paradas en los movimientos de peatones Una de las tareas principales en el análisis de movimiento de peatones es la detección de los lugares donde se detienen, ya que dichos lugares por lo general están asociados a determinadas actividades humanas. El análisis de dichas paradas (movement suspension) nos puede permitir comprender el comportamiento del movimiento de los peatones. Muy pocos enfoques han proponen la detectación de la ubicación de las paradas y su almacenamiento en bases de datos de posicionamiento. Lo más común es que los estudios de este tipo se basen en la selección de ubicaciones de paradas potenciales, así como en umbrales espaciales y temporales potenciales de acuerdo con los requisitos especificados por diferentes aplicaciones. Sin embargo, estos métodos no son adecuados para analizar movimientos lentos de peatones. Los sistemas de posicionamiento global (GPS) de tipo no diferencial, que son los de uso más común, sufren de inexactitudes tan graves que la selección de los umbrales adecuados se puede ver seriamente comprometida. En este artículo se propone un enfoque estadístico explorativo para la detección de patrones de paradas en el movimiento peatonal mediante el uso del indicador local de asociación especial (local indicator of spatial association-LISA) dentro del marco de un modelo espacial vectorial. Para dicho propósito, se utilizan dos bases de datos de ubicaciones de paradas diferentes para evaluar el enfoque propuesto. El objetivo es explorar los patrones de paradas y su relación con diferentes tipos de paisaje o contexto: los participantes de un juego móvil al aire libre en un paisaje urbano; y los visitantes de un parque natural. Los resultados de ambos experimentos muestran que los patrones de paradas se encuentran en lugares como los puestos de control en el juego, y en las diferentes atracciones e instalaciones en el parque natural. En base a estos resultados, se concluye que el uso de LISA constituye un método fiable para descubrir patrones de paradas en el movimiento de peatones que es representativo de los lugares (paisajes) en donde la circulación de los peatones es suspendida temporalmente debido a las restricciones físicas (como son por ejemplo, los puestos de control de un juego y la ruta seleccionada en la visita al parque natural). © 2011 The Ohio State University.