Proximity Queries for Crowd Simulation Using Truncated Voronoi Diagrams

Gyves, Oriam De; Toledo, Leonel; Rudomín, Isaac

doi:10.1145/2522628.2522657

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“…Hoff et al [11] presenta una técnica de detección de colisiones geométrica, rasterizando imágenes y tratando pixeles sobre-escritos como colisiones. De Gyves et al [4] presenta una técnica basada en diagramas de Voronoi truncado para realizar búsquedas de proximidad de manera eficiente en el GPU. Esta técnica es capaz de superar en desempeño a otras similares, resultando en simulaciones con miles de agentes en tiempo real, utilizando hardware de nivel consumidor.…”

Section: Trabajo Relacionadounclassified

“…En esta fase del sistema, utilizamos la técnica de diagramas de Voronoi truncado de De Gyves et al [4]. Esta técnica demostró ser eficiente para el cálculo de búsquedas de proximidad en el GPU, aun cuando este sea considerado como entry-level (nivel básico).…”

Section: Trabajo Relacionadounclassified

“…De Gyves et al [4] hace un estudio sobre diferentes técnicas para calcular el diagrama. En este trabajo presentamos los algoritmos para generar el diagrama de Voronoi truncado utilizando el procesador gráfico.…”

Section: Trabajo Relacionadounclassified

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Simulación de grandes multitudes con dinámica de grupos

Gyves¹,

Toledo²,

Rivalcoba³

et al. 2014

RCS

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Resumen. La simulación de multitudes ha sido utilizada para crear ambientes urbanos vibrantes e inmersivos, en donde miles agentes virtuales se comportan como peatones reales. Muchos investigadores se han enfocado en simulaciones constituidasúnicamente de agentes individuales, sin embargo, en la realidad las multitudes están conformadas no solo de individuos, sino también de pequeños grupos de peatones que viajan juntos. En este trabajo presentamos un sistema que permite simular grandes multitudes, en el hardware gráfico, que además integra la noción de formación de pequeños grupos de agentes. Utilizamos una modificación de la técnica de fuerzas sociales para que los agentes naveguen en el ambiente virtual. Identificamos enésta un error de formulación que ocasiona que los agentes se atoren bajo circunstancias específicas y proponemos una solución. Los resultados experimentales muestran un cambio en la dinámica de la multitud, y el sistema completo es capaz de simular grandes multitudes de manera interactiva.Palabras clave: Simulación, grandes multitudes, dinámica de grupos. IntroducciónPlaneación urbana, educación, seguridad y entretenimiento, entre otras, son algunas de las aplicaciones de la simulación de multitudes hoy en día [3]. Aplicaciones de este tipo pueden utilizarse en lugares públicos para detectar el comportamiento anormal de la población, como en un partido de fútbol o en el sistema subterráneo de una ciudad. Por otro lado, la industria del cine las ha utilizado para crear escenas de grandes batallas o invasiones. Este trabajo se centra en aplicaciones que requieren simulaciones en tiempo real, como el primer ejemplo, por lo que es importante la optimización de los algoritmos utilizados.Estaárea ha sido estudiada por diversos investigadores en la actualidad, sin embargo, es sólo recientemente que se comenzaron a estudiar los grupos que se forman dentro de una multitud. Las simulaciones microscópicas son aquellas que se enfocan en estudiar el comportamiento de los individuos dentro de una multitud. Tradicionalmente, este tipo de simulaciones ha consideradó unicamente a los peatones de manera aislada, es decir, que no tienen ningún tipo de relación con algún otro peatón de la multitud. En la realidad, una multitud

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Section: Trabajo Relacionadounclassified

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Simulación de grandes multitudes con dinámica de grupos

Gyves¹,

Toledo²,

Rivalcoba³

et al. 2014

RCS

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“…Octrees). Other structures include the Voronoi diagram, which can be used to limit the search area and accelerate neighbourhood detection using GPUs [4,22]. Beyond identifying neighbours, centroidal particle dynamics can also utilize Voronoi diagrams to compute each entity's response to violations of its personal space [11].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Context-sensitive Personal Space for Dense Crowd Simulation

Hesham

Wainer

2017

Proceedings of the 2017 Symposium on Simulation for Architecture and Urban Design (SimAUD 2017)

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Real-time simulation of dense crowds is finding increased use in event planning, congestion prediction, and threat assessment. Existing particle-based methods assume and aim for collision-free trajectories. That is an ideal-yet not overly realistic-expectation, as near-collisions increase in dense and rushed settings compared to typically sparse pedestrian scenarios. This paper presents a method that evaluates the immediate personal space area surrounding each entity to inform its pathing decisions. While personal spaces have traditionally been modeled as having fixed radii, they actually often change in response to the surrounding context. For instance, in cases of congestion, entities tend to share more of their personal space than they normally would, simply out of necessity (e.g. leaving a concert or boarding a train). Likewise, entities travelling at higher speeds (e.g. strolling, running) tend to expect a larger area ahead of them to be their personal space. We illustrate how our agent-based method for local dynamics can reproduce several key emergent dense crowd phenomena; and how it can be efficiently computed on consumer-grade graphics (GPU) hardware, achieving interactive frame rates for simulating thousands of crowd entities in the scene.

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“…In the context of Lagrangian crowds, the Voronoi tessellation has been used to accelerate spatial queries like nearest neighbour search [21], [66], or developing a navigation mesh for global path planning [67].…”

Section: Voronoi Diagrams In Prior Artmentioning

confidence: 99%

Centroidal Particle Dynamics: An Explicit Model of Pedestrian Personal Space for the Simulation of Short-Range Collision-Avoidance and Emergent Motion Patterns in Dense Crowds

Hesham¹

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Computer simulation of dense crowds is finding increased use in event planning, congestion prediction, and threat assessment. State-of-the-art particle-based crowd methods assume and aim for collision-free trajectories. That is an idealistic yet not overly realistic expectation, as near-collisions increase in dense and rushed settings compared to typically sparse pedestrian scenarios. We propose Centroidal Particle Dynamics (CPD), a method that explicitly models the compressible personal space area surrounding each entity (~0.8m-1.0m radius) to inform its local pathing and collision avoidance decisions. While personal space has traditionally been modeled as a fixed radius, the reality is that it often changes in response to the surrounding context. For instance, in cases of congestion, entities tend to share more of their personal space than they normally would, simply out of necessity (e.g. passing through a crowded gate or boarding a train). Likewise, entities travelling at higher speeds (e.g. strolling, running) tend to expect a larger area ahead of them to be their personal-unoccupied-space. We illustrate how our proposed agent-based method for local dynamics can reproduce several key emergent dense crowd phenomena at the microscopic level (e.g. emergent lane formation in bidirectional flow and arching near congested gateways) with higher congruence to real trajectory data and with more visually convincing collision avoidance paths than the existing state-of-the-art. We further show how CPD can be efficiently computed on consumer-grade graphics hardware (GPU), achieving interactive frame rates when simulating thousands of crowd entities in the scene, thus making it suitable and ready-for-use in our target applications of entertainment and interactive media projects (i.e. film, gaming, and educational media). Lastly, we discuss crowd motion validation, and how to increase confidence in CPD, potentially making it also suitable for use in safety-critical applications, including urban design, evacuation analysis, and crowd safety planning.

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Proximity Queries for Crowd Simulation Using Truncated Voronoi Diagrams

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Simulación de grandes multitudes con dinámica de grupos

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