Mags Project

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Information about Mags Project
Technology

Published on November 23, 2009

Author: effrem

Source: slideshare.net

Description

La plateforme MAGS, développée à l'université Laval, est un outil de géosimulation permettant de simuler des milliers d'agents dans un environnement géographique 2D/3D. Les applications du simulateur sont nombreuses: simulation de foule, d'évacuation, simulation de consommateurs, simulation de trafic routier, ainsi que la simulation de l'intervention lors de feux de forêts.

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)

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

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

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)

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

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

Basé sur la technologie DirectX

Module de visualisation 3D Démo

Démo

Module de visualisation 3D Visualisation de milliers d’agents animés Visualisation de systèmes de particules Exploration : « volumétrique fog » pour la visualisation d’un système de particules

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 des agents dans l’environnement 3D

La navigation Navigation performante Démo : 7000 Agents en temps réel

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

3 Modes de navigation :

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

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

Mécanisme simple et rapide : Calcul des « lines of sight »

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

Modèle de mémoire d’un agent

Ref : Mémoire de Jimmy Perron

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

Démo : modifications temps réel de l’environnement

Ref. Mémoire de Azzedine Kabli (en cours de rédaction)

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 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)

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

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 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)

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