Mags Project

Le projet MAGS Une plate-forme de géosimulation à base d’agents logiciels Directeur : Bernard Moulin Université Laval Bilan des résultats

This project is currently financed by Geoide, the Canadian Network of Centers of Excellence in Geomatics and RDDC Valcartier (Team: Y. Van Chestein, D. Gouin, M. Pigeon, D. Thibault + M. Bélanger) Other partners: Alberta Sustainable Resource and Development, Quebec SOPFEU, Center for Spatial Analysis (Mc Master Univ.), CRAD (Univ. Laval), Ville de Québec (Service de police), Sûreté du Québec, Ministère des transports du Québec

L’équipe
Walid Ali (PhD en cours)
Nabil Sahli (PhD en cours)
Walid Chaker (Professionnel de recherche, PhD)
Miguel Proulx (MSc en cours)
Bruno Bergeron (MSc en cours)
Jimmy Perron (MSc 2003, Professionnel de recherche)
Jimmy Hogan (Professionnel de recherche)
Patrick Pelletier (MSc 2003)
Fouad Belafkir (MSc 2004)
Azzedine Kabli (MSc 2005)
Mondher Bouden (MSc 2004)
Frédérick Legault (MSc 2003)

Contexte du projet MAGS
Simulation de comportements de foule en milieu urbain
Environnement géographique virtuel 3D
Des milliers de personnages
Des comportements complexes
Des caractéristiques cognitives
Des événements spatiaux
Simulation temps réel 3D
Problématique  Aucun système ne permet actuellement d’intégrer toutes ces fonctionnalités

Le projet MAGS (1/2)
Étape de développement du prototype MAGS
Analyse du projet
Conception de l’architecture UML
Acquisition et traitement des données géographiques (GIS, modèle 3D, photos aériennes)
Développement du module de visualisation 3D
Conception des agents ayant des propriétés cognitives
Module de navigation
Module de perception et de mémorisation de l’environnement
Module comportemental des agents

Le projet MAGS (2/2)
Conception d’un module de gestion de trafic routier
Conception d’une approche et d’un outil pour la spécification des comportements
Conception d’une approche et d’un outil pour la spécification des scénarios
Conception d’un module de simulation de gaz
Conception d’un module de gestion de la physique
Conception d’un module de modification en temps réel de l’environnement
Exploration d’une architecture pour l’interopérabilité des simulations (HLA)
Réflexions pour effectuer des simulations multi-échelles (Projet MUSCAMAGS)

??? MAGS Controller Environment Particle module Physical module Graphic Engine Interface Agents Behaviour Perception Memory Navigation Taffic control Network ??? Initialisation files ??? Preparation suite Scenario and behaviour editor Environment Preparation suite 2D/3D visualisation preparation suite Scenario files Environment files Graphic 2D/3D files Architecture globale de MAGS Designer 3D specialist

Environnement de simulation Acquisition et traitement des données G I S Data Aerial. Photo Terrain model Veg etation Modèle 3D et textures Carte des obstacles Carte des routes Carte des objects Carte des élévations Données sources Traitements Environnement MAGS 3DS Max GeoMedia Logiciels propriétaires

Environnement de simulation Acquisition et traitement des données
Données de bases de la simulation (Québec)
Modèle 3D format Directx (Model3D.x)
Carte des élévations
Carte des routes
Cartes des obstacles
Carte de localisation des agents statiques (bâtiments)
Photo aérienne

Module de visualisation 3D
Basé sur la technologie DirectX

Démo

Visualisation de milliers d’agents animés
Visualisation de systèmes de particules
Exploration : « volumétrique fog » pour la visualisation d’un système de particules

Les Agents Navigation Memory Objectif 1 Obj 1.1 Obj 1.2 Action 1 Action 2

La navigation
La navigation des agents dans l’environnement 3D

La navigation
Navigation performante
Démo : 7000 Agents en temps réel

La navigation
3 Modes de navigation :
1 2 3 4 5 Ok Obstacle Agent’s current Position C : « obstacle avoidance » “ Ariane Thread” B : from « following a path » to “obstacle avoidance” Destination A : « following a path » 1 3 4 2 5 1

La perception et la mémorisation
Démo d’une traversée de route à l’aide de la perception

La perception
Mécanisme simple et rapide : Calcul des « lines of sight »
A Height Map Hauteur visible Pour être perçu à cette position, un agent doit avoir une élévation minimum de 30 mètres Bâtiment 0 0 0 15 20 25 30 ... h= 10 h= 20 h= 15 5

La perception et la mémorisation
Modèle de mémoire d’un agent
Ref : Mémoire de Jimmy Perron
Retention Rehearsal and Retention Update lost Recall Filter Perception Environment Perceptual Memory Working Memory Long Term Memory Lost

La mémoire
Mécanisme de rétention simulant celui chez l’humain
Valeur d’activation : A = ln(n / √T) où n est le nombre de répétition et T est le temps écoulé depuis l’acquisition de l’élément

Les comportements
Démo d’un amuseur public
Ref. Mémoire de Patrick Pelletier

Les comportements Organisés sous forme d’objectifs Composition d’un objectif : - Règles d’activation - Corps : Actions ou objectifs - Règles de complétion

Les comportements Activation des objectifs Recurrent

Les comportements Exécution des objectifs

Les comportements Complétion des objectifs

Gestion du trafic routier
Démo de l’interaction entre MAGS et le module de gestion de trafic AIMSUN

Gestion du trafic routier
AIMSUN simule le trafic routier
Transfert des positions des véhicules via réseau
Interpolation et visualisation des véhicules dans MAGS et simulation des piétons

Spécification des comportements

Spécification des comportements
Interface utilisateur permettant :
De créer les objectifs
Les règles d’activation
Les actions
Les règles de complétion
De créer les états statiques et dynamiques
(ex. l’âge, le sexe, la faim, la fatigue, le niveau de stress…)
De créer des profils d’agents liant des objectifs

Spécification des Scénarios
Ref. Mémoire de Fouad Bellakir
Démo

Spécification des Scénarios
Interface utilisateur permettant :
De spécifier l’environnement à utiliser
De créer des agents à un moment dans le temps
D’affecter des comportements (profils) à ces agents
De positionner ces agents dans l’environnement

Module de gestion des gaz
Ref. Mémoire de Mondher Bouden
Démo

Module de gestion des gaz
Module de particules basés sur le modèle de Reeves (1983) pouvant simuler en temps réel :
Explosion
Feu
Fumée
Gaz inerte

Module de physique
Démo de résolution des contraintes physiques

Module de physique
Intégration de la bibliothèque gratuite ODE (Open Dynamic Engine)
Le module physique permet :
La représentation vectorielle de l’espace en 3D
Les agents sont physiquement représentés par des capsules 3D
L’environnement est représenté par un ensemble de triangles (Mesh)
Le calcul vectoriel d’intersections et de collisions
La résolution des contraintes physiques
Le calcul des forces résultantes suite aux événements physiques (collisions, gravité, forces de déplacement, etc) dans l’espace 3D

Modification de l’environnement
Démo : modifications temps réel de l’environnement
Il est possible durant la simulation d’ajouter, supprimer et manipuler (translation, rotation, redimensionnement) n’importe quel objet 3D dans le format .X (DirectX)
Ref. Mémoire de Azzedine Kabli (en cours de rédaction)
Exemple : des arbres plantés durant la simulation

Les Applications
Aide à l’aménagement d’espaces géographiques
Simulation de comportements de foule
Planification des interventions lors de feux de forêt
Simulation des comportements des consommateurs dans les centres commerciaux

Aide à l’aménagement d’espaces Démo : Contrôle de sécurité d’une foule de 2000 personnes à l’entrée d’un site

Simulation de foule

Simulation de foule Démo : Dispersion d’une foule à l’aide de gaz lacrymogène

Planification des interventions lors de feux de forêt Démo

Aide à l’aménagement intérieur Démo : Consommateurs dans un centre commercial

Utilisation du système MAGS
MAGS fonctionne sous Windows XP avec la technologie DirectX 9.0
Le Logiciel et sa documentation sont disponibles sur le CD dans le répertoire MAGS
Consulter le guide de l’utilisateur pour l’utilisation de MAGS (Ouvrir le guide)

Conclusion
MAGS a nécessité 3 ans de recherche et développement :
6 maîtrises
3 professionnels de recherche
10 stagiaires
115 430 lignes de code sources C++
131 classes
Des bibliothèque externes : DirectX, AIMSUN, ODE, CxImage, MFC

Conclusion et perspectives
MAGS a montré qu’il est possible d’utiliser la Géosimulation comme un outil d’aide à la décision
Le futur de MAGS
Les méthodes et les outils d’analyses
Des modèles comportementaux plus complexes
Des simulations à plusieurs échelles (MUSCAMAGS)

Mags Project

by NSim Technology on Nov 23, 2009

Accessibility

Categories

Tags

Upload Details

Usage Rights

2 Embeds 9

Statistics

Mags Project — Presentation Transcript

http://www.slideshare.net	8
http://www.techgig.com	1