Simulation du comportement de suivi dans une foule de piétons à travers l'expérience, l'analyse et la modélisation

par Samuel Lemercier

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Stéphane Donikian.

Soutenue en 2012

à Rennes 1 .


  • Résumé

    La simulation réaliste de foule est un problème ouvert et difficile à cause de la multitude d'informations qui sont prises en compte par un humain pour déterminer sa trajectoire de marche. Dans cette thèse nous cherchons à modéliser puis à simuler de manière aussi réaliste que possible les interactions de suivis entre individus se déplaçant dans les foules. Nous proposons une approche en trois grandes étapes. Dans un premier temps, nous constituons une base de données cinématiques pour observer le comportement de suivi lors du déplacement de groupes de piétons à partir d'un procédé expérimental original utilisant la technologie de capture de mouvements optoélectronique. Le traitement des données acquises requiert le développement d'une méthode spécifique de reconstruction des données brutes. La base de données ainsi obtenue représente le premier résultat de notre travail. Dans un deuxième temps, nous proposons une analyse détaillée de ces données. Nous mettons en évidence d'une part, la nature des interactions locales entre les sujets, et d'autre part les phénomènes globaux qui émergent de la combinaison de ces interactions dont en particulier la formation de vague de vitesses qui se propagent. Cette analyse constitue notre deuxième résultat majeur et conduit à notre troisième et dernier résultat : un modèle numérique d'interaction locale de suivi que nous calibrons sur les données expérimentales acquises. Les résultats de simulation sont finalement évalués quant à leur capacité à reproduire les phénomènes macroscopiques observés et analysés. Enfin, nous montrons des cas d'usage pratique de notre modèle.

  • Titre traduit

    Simulating following behavior in a pedestrian crowd throughout experimentation, analysis and modeling


  • Résumé

    Realistic crowd simulation is an open and challenging problem due to the high quantity of information that is taken into account by a human to determine his walking trajectory. In this thesis, we aim at modeling and simulating the following interactions between individuals moving in crowds. We propose an approach in three major steps. Firstly, we build up a kinematic database to observe following behaviors during pedestrian groups movement from an original experimental process using motion capture. Acquired data treatment requires to develop a specific reconstruction method of the raw data. The obtained database is our first result. Secondly, we propose a detailed analysis of these data. We highlight both the nature of the local interactions between participants and the global patterns that emerge from the combination of these interactions, in particular, the formation of propagating speed waves. This analysis is our second major result and leads up to our third and last result : a numerical model of following behavior between pedestrians calibrated on our experimental data. Simulation results are evaluated on their capacity to reproduce the macroscopic patterns we have observed and analyzed. We finally show different applications of our model.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (IX-107 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 99-107

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2012/28
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