Champ d’Interaction : Une Nouvelle Méthode Intuitive pour Esquisser des Comportements Collectifs

Vous êtes cordialement invités à venir assister à la soutenance de thèse d'Adèle COLAS, équipe VIRTUS, le vendredi 18 novembre 2022 à 14h30 en salle Métivier
 

Champ d’Interaction : Une Nouvelle Méthode Intuitive pour Esquisser des Comportements Collectifs
 

La simulation en temps réel de foules humaines a de nombreuses applications. Dans une simulation de foule typique, chaque personne ("agent") dans la foule se déplace vers un but tout en adhérant à des contraintes locales. De nombreux algorithmes existent pour des tâches locales spécifiques de "pilotage" telles que l’évitement des collisions ou le comportement de groupe. Cependant, ils ne s’étendent pas facilement à des types de comportement complètement nouveaux et ont également tendance à se concentrer uniquement sur la vitesse d’un agent sans contrôler explicitement son orientation. Cette thèse présente une nouvelle méthode basée sur des esquisses pour modéliser et simuler de nombreuses interactions pour les agents dans une foule. Le concept de champ d’interaction (CI) est central : un champ vectoriel qui décrit les vitesses ou les orientations que les agents doivent utiliser autour d’un agent ou d’un obstacle "source" donné. Un champ d'interaction peut aussi changer dynamiquement en fonction de paramètres, comme la vitesse de marche de l'agent source. Les CIs peuvent être facilement combinés avec d'autres aspects de la simulation de foule, tels que l'évitement des collisions. Après l'état de l'art, ce manuscrit détaille le concept théorique et pratique associé aux CIs. Nous présentons également un outil intuitif qui calcule un CI à partir de croquis d’entrée. Nous illustrons ensuite les capacités des CIs avec plusieurs scénarios interactifs et nous évaluation notre interface graphique avec une étude utilisateur. Un dernier chapitre explore ensuite les possibilités d'étendre l'approche à la Réalité Virtuelle et présente une une preuve de concept. Globalement, notre nouvelle méthode permet d'enrichir facilement toute simulation de foule basée sur des agents avec de nouvelles interactions entre agents.