Da Modelagem de Plantas a Dinâmica de Multidões: Um Modelo de Animação Comportamental Bio-Inspirado

Tese de Doutorado

(indexada pela 1ªvez em 16/12/2013)

Nome: Alessandro de Lima Bicho
Instituição: UNICAMP - Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Programa: Engenharia de Computação e Automação Industrial
Orientador: Leo Pini Magalhães
Ano: 2009
País: Brasil

Resumo

Este trabalho apresenta um método para simulação de multidões baseado no algoritmo de colonização do espaço. Este algoritmo foi originalmente proposto para modelar padrões de nervuras em folhas vegetais e de ramificações em árvores. A técnica baseia-se na competição por espaço entre nervuras ou ramificações durante o crescimento vegetal. Adaptado à simulação de multidões, o algoritmo de colonização do espaço visa simular a competição por espaço durante o movimento dos pedestres. Vários comportamentos observados em multidões reais, tais como evitar colisões, variar a velocidade de deslocamento do pedestre em função da densidade populacional e formar vias (lanes) de pedestres, nas quais o pedestre seguirá aquele imediatamente a sua frente, cuja direção e sentido são similares, são propriedades do algoritmo. O modelo de simulação de multidões proposto também caracteriza-se pela simplicidade de implementação, robustez e eficência computacional, permitindo, de acordo com o ambiente de simulação adotado, o controle interativo da multidão simulada.

Palavras-chave: multidões, comportamento humano - métodos de simulação, animação por computador, simulação (computadores), computação gráfica

Abstract

This work presents a method for crowd simulation based on the biologically-motivated space colonization algorithm. This algorithm was originally introduced to model leaf venation patterns and the branching architecture of trees. It operates by simulating the competition for space between growing veins or branches. Adapted to crowd modeling, the space colonization algorithm focuses on the competition for space among moving agents. Several behaviors observed in real crowds, including collision avoidance, relationship of crowd density and speed of agents, and the formation of lanes in which people follow each other, are properties of the algorithm. The proposed crowd modeling method is simple to implement, robust, computationally efficient, and suited to the interactive control of simulated crowds.

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