Une gestion réaliste du temps et de l'espace dans les simulations de foules
Philippe Mathieu Benoit Lacroix
philippe.mathieu@lifl.fr, lacroix.benoit@gmail.com Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille - Equipe SMAC
http://www.lifl.fr/SMAC/
XIIIème Forum Systèmes & Logiciels pour les NTIC dans le transport 31 janvier 2008
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1 Présentation
2 Le temps et l'espace dans les simulations de foules
3 Propositions
4 Discussion & Conclusion
1 Présentation
2 Le temps et l'espace dans les simulations de foules
3 Propositions
4 Discussion & Conclusion
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Notre problématique :
mesurer l'inuence des variations microscopiques dans les simulations de foules, et les confronter à la réalité Objectif : répondre aux questions du type
Quelle inuence a l'ajout d'une porte de sortie dans un bâtiment ?
Quelles sont les conséquences d'une personne se déplaçant lentement au sein d'un ux dense ?
Domaines d'application :
amélioration des aménagements urbains simulation d'évacuation de bâtiments
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Un problème multiple et complexe
Un problème impactant tous les aspects de la simulation
Au niveau de la prise en compte de l'espace déplacements
modélisation des piétons modélisation de l'environnement Au niveau de la gestion du temps
Au niveau de la conception de la simulation
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1 Présentation
2 Le temps et l'espace dans les simulations de foules
3 Propositions
4 Discussion & Conclusion
Aperçu de plateformes existantes
Dans le contexte de la simulation de piétons Nombreuses plateformes développées :
Micro-pedsim [Teknomo 02] : simulation microscopique de ux en espace ouvert
Legion [Still 00] : simulation de foules basée sur le principe du moindre eort
ViCrowd [Musse & Thalman 01] : simulation de foules d'humains en réalité virtuelle
Opensteer [Reynolds 99] : simulation par association de
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Dans le contexte de la simulation de piétons Nombreuses plateformes développées :
Micro-pedsim [Teknomo 02] : simulation microscopique de ux en espace ouvert
Legion [Still 00] : simulation de foules basée sur le principe du moindre eort
ViCrowd [Musse & Thalman 01] : simulation de foules d'humains en réalité virtuelle
Opensteer [Reynolds 99] : simulation par association de comportements élémentaires
Aperçu de plateformes existantes
Dans le contexte de la simulation de piétons Nombreuses plateformes développées :
Micro-pedsim [Teknomo 02] : simulation microscopique de ux en espace ouvert
Legion [Still 00] : simulation de foules basée sur le principe du moindre eort
ViCrowd [Musse & Thalman 01] : simulation de foules d'humains en réalité virtuelle
Opensteer [Reynolds 99] : simulation par association de
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Dans le contexte de la simulation de piétons Nombreuses plateformes développées :
Micro-pedsim [Teknomo 02] : simulation microscopique de ux en espace ouvert
Legion [Still 00] : simulation de foules basée sur le principe du moindre eort
ViCrowd [Musse & Thalman 01] : simulation de foules d'humains en réalité virtuelle
Opensteer [Reynolds 99] : simulation par association de comportements élémentaires
La prise compte de l'espace
Choisir ou élaborer un modèle de déplacements : prendre en compte les obstacles
permettre des points d'arrêts et des zones d'attente éviter les phénomènes d'instabilité ( frétillements ) obtenir diérents comportements (reculer pour laisser le passage. . .)
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Diérents modèles de déplacement existent, par exemple : le plus court chemin
analogie avec les gaz ou les uides [Hoogendoorn & Bovy 00]
Utilisation des modèles d'écoulement les automates cellulaires [Blue & Adler 98]
Règles dénissent les déplacements et l'occupation des cellules les modèles de forces
Magnetic Force Model, Social Force Model basés sur l'application de forces [Helbing & Molnar 95]
La prise en compte de l'espace
La modélisation des piétons : choisir des critères signicatifs
au niveau des caractéristiques individuelles : la taille des personnes [Pheasant 98]
l'espace personnel [Sommer 69]
la vitesse de déplacement les perceptions
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Diérentes façons de prendre en compte le temps :
Simulation temps réel : déroulement sans référence avec la réalité
Simulation temps exact : sortie en phase avec ce qui se passerait dans la réalité
Simulation temps simulé : existence d'une transformation permettant de passer au temps exact
Etre en mesure d'assurer un rythme à la simulation : prise en compte d'événements temporels (alarmes. . .) reproduction de situations réelles (ux)
La conception de la simulation
Simulation exacte, pas seulement réaliste porte sur des phénomènes réels
validée par rapport à des données observées Validation macroscopique
ux, vitesse, densité [Fruin 71]
diculté de transposer le contexte [Still 00]
Validation microscopique au niveau des comportements
reproduction de phénomènes réels d'auto-organisation émergence de les dans les ux multi-directionnels utilisation inéquitable des sorties d'une pièce dicile à automatiser
Assurer la reproductibilité
stockage des graines aléatoires utilisées
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Chaque application prend en compte divers aspects Mais jamais la totalité :
gestion du temps gestion des obstacles
gestion des activités, des attentes simulation miscroscopique et validation
Voilà donc notre objectif
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Déplacements :
Logique à trois niveaux (pas encore implémentée) :
stratégique : détermination des objectifs globaux ( prendre le métro )
tactique : détermination des objectifs locaux ( aller à tel point en utilisant tel modèle de déplacement )
résolution locale : application de l'action déterminée ( calcul du point suivant )
Utilisation de diérents modèles de déplacement : en fonction des circonstances
suivi de chemin ou
modèle qui reste à déterminer dans les les et les zones d'attente
Notre approche - Prise en compte de l'espace
Modélisation des piétons :
attribution de prols pour les agents
caractérisques variables au niveau microscopique : la taille de l'agent
la distance de vision la vitesse maximale
et la taille de l'espace personnel Modélisation de l'environnement :
statique pour l'instant gestion des obstacles
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La gestion du temps :
Utilisation du temps simulé :
permet l'accélération ou le ralentissement de la simulation évite certaines problématiques non pertinentes dans notre cadre développement d'un ordonnanceur spécique
Introduction de la notion de sources : permettent de rythmer la simulation fonctionnement par phases temporelles La validation :
Validation macroscopique :
mesure des ux, densités et vitesses évaluation par rapport à la littérature
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Discussion
Prise en compte de l'espace :
Changement de système de placement / déplacement au cours de la simulation
Evolution de l'environnement (interactivité. . .) Gestion du temps :
Optimisation de la vitesse
Ajout d'une gestion évènementielle Validation :
Validation à partir de données réelles
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Dans les simulations de foules Temps et espace cruciaux
Critères qui nécessitent des approches multiples Aujourd'hui solution ad hoc pour chacun des cas Leur association étant un problème dicile Les applications potentielles représentant un domaine particulièrement riche.
Merci de votre attention.
26 microsimulation. Transportation Research Record 1644, 29-36, 1998.
Helbing D. & Molnar P. Social force model for pedestrian dynamics. Physical Review E 51(5), 4282-4286, 1995.
Teknomo, K. Microscopic Pedestrian Flow Characteristics : Development of an Image Processing Data Collection and Simulation Model. PhD Thesis, Tohoku University Japan, Sendai, 2002.
Still, G.K. Crowd Dynamics. PhD Thesis, University of Warwick, 2000.
Reynolds, C. W. Steering Behaviors For Autonomous Characters. Game Developers Conference, Miller Freeman Game Group, San Francisco, California, 763-782, 1999.
Klupfel H. & Meyer-Konig T. Characteristics of the PedGo software for crowd movement and egress simulation. In : E. Galea, Pedestrian and Evacuation Dynamics, CMS Press, University of Greenwich, London, 331-340, 2003.
Daamen, W. Modelling Passenger Flows in Public Transport Facilities. PhD Thesis, Delft University, 2004.
Musse S. & Thalmann D. A Behavioral Model for Real Time Simulation of Virtual Human Crowds IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol.7, No2, 152-164, 2001.
Fruin, J.J. Pedestrian Planning and Design. Metropolitan Association of Urban Designers and Environmental Planners, New York, 1971.
Pheasant, S. Bodyspace. Taylor & Francis, 1998.
Sommer, R. Personal Space : The Behavioral Basis of Design. Prentice Hall, 1969.
