L'étude et la modélisation d'interactions complexes pour la simulation de foule

Studying and modeling complex interactions for crowd simulation

• Auteur / Autrice : Julien Bruneau
• Direction : Julien Pettré
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 30/11/2016
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique) - LAGADIC

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réalité virtuelle

Simulation par ordinateur

Foules

Mots clés libres

Simulation de foule

Évitement de collision

Comportement humain

Crowd simulation

Collision avoidance

Human behavior

Résumé

Le but de la thèse est d’améliorer les simulations de foule dans des situations complexes. Notamment, de comprendre comment les êtres humains naviguent en évitant les collisions avec plusieurs personnes. Pour cela, des expériences furent menées avec l’aide de la réalité virtuelle avec des participants qui devaient naviguer dans un environnement peuplé de plusieurs individus. Les données récoltées durant ces expériences ont été analysées, notamment les trajectoires et les adaptations effectuées par les participants pour éviter des collisions. Le regard des participants a aussi été étudié pour comprendre comment un être humain choisie avec qui interagir. Ces analyses ont permis de mieux comprendre comment les êtres humains réagissent face à des situations complexes. Enfin, avec l’aide de ces analyses, des algorithmes ont été créés pour reproduire la navigation des êtres humains et simulé des foules avec de nombreux humains virtuelles se comportant comme des vrais êtres humains.

The goal of this thesis has been to improve crowd simulation for complex situations. Especially, we tried to understand how humans combine many interactions, during the avoidance of multiple targets for example, and to model this combination process. Some experiments have been performed using Virtual Reality with participants navigating through a heavy populated environment. Data have been recorded and analyzed, especially the trajectories and adaptations made by participants to avoid collisions. The gaze of the participants has also been studied to better understand how humans select the target to interact with. These analyses have helped us better understand how human interact during complex situations. Using these results, algorithms have been designed to reproduced human like navigation and simulate crowd with many virtual human acting like real one.