Space and Time Constrained Task Scheduling for Crowd Simulation
Résumé
Crowd simulation, through the generation of realistic pedestrian ows and densities, has a great potential as a validation tool for urban planning or design of public buildings. In macroscopic simulations approaches, agents are modelled such as their behaviour mimics human's one in similar situations. As a consequence, realistic macroscopic phenomena are expected to emerge from the sum of all agents decisions. When performing an intended activity, people decisions and behaviour mainly consist in scheduling tasks that compose this activity, planning paths between locations where these tasks should be performed, navigating along the planned paths and performing the scheduled tasks. In this paper, we focus on the task scheduling process. This task scheduling process aims at selecting where, when and in which order several tasks, representing the intended activity, should be performed. The proposed model handles spatial and temporal constraints relating to the environment and to the agent itself. Personal preferences, characterizing the agent, are also taken into account. Produced task schedules are optimized on the long term and exhibit adequate choices of locations and times with respect to the agent intended activity and its environment. We conducted an experiment that shows that our algorithm produces task schedules which are representative of human's ones. Once computed, these task schedules are relaxed and used to drive a microscopic crowd simulation in which observable ows of pedestrians emerge from the scheduled individual activities. Such simulations are easy to produce and do not require the use of a complex decisional model.
La simulation de foule, à travers la génération de flux et de densités de piétons réalistes, possède un grand potentiel en tant qu'outil de validation d'aménagements urbains. Les approches microscopiques visent à modéliser des agents virtuels dont le comportement imite celui d'humains se trouvant dans des situations similaires. En conséquence, l'apparition de phénomènes macroscopiques doit résulter de la somme des décisions des agents. Les décisions et comportements des personnes effectuant une activité consistent principalement à ordonnancer les tâches qui constituent cette dernière, planifier des chemins entre les lieux où les tâches doivent être effectuées, naviguer le long de ces chemins et effectuer ces tâches. Dans cet article, nous nous focalisons sur le processus d'ordonnancement de tâches. Ce processus vise à sélectionner où, quand et dans quel ordre des tâches, représentant une activité désirée, doivent être effectuées. Le modèle proposé gère les contraintes temporelles et spatiales associées à l'environnement et à l'agent lui-même ainsi que les préférences personnelles qui caractérisent l'agent. Les ordonnancements de tâches calculés sont optimisés sur la durée et démontrent des choix de lieux et d'horaires en adéquation avec l'activité de l'agent et son environnement. Nous avons effectué une expérience qui a démontré que notre algorithme produit des ordonnancements de tâches représentatifs de ceux effectuées par des humains. Après une phase de relaxation des contraintes temporelles associées à l'ordonnancement, ce dernier est utilisé pour diriger un modèle microscopique de simulation de foule. Des flots et densités de piétons réalistes émergent des activités individuelles. Ces simulations sont aisées à produire et ne nécessitent pas d'utiliser de modèle décisionnel complexe, permettant ainsi de peupler rapidement et de manière réaliste des environnements complexes.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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