DUTRA, Teófilo Bezerra. Gradient-Based Steering for Vision-Based Crowd Simulation Algorithms. 2015. 122 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Vitor Campos (vitband@gmail.com) on 2016-09-28T21:38:15Z No. of bitstreams: 1 2015_tese_tfdutra.pdf: 18611468 bytes, checksum: efc5f80ee6b8df68191af2bca394a07a (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2016-09-28T22:54:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_tese_tfdutra.pdf: 18611468 bytes, checksum: efc5f80ee6b8df68191af2bca394a07a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-28T22:54:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_tese_tfdutra.pdf: 18611468 bytes, checksum: efc5f80ee6b8df68191af2bca394a07a (MD5) Previous issue date: 2015 / Most recent crowd simulation algorithms equip agents with a synthetic vision component for steering. They offer promising perspectives by more realistically imitating the way humans navigate according to what they perceive of their environment. In this thesis, it is proposed a new perception/motion loop to steer agents along collision free trajectories that significantly improves the quality of vision-based crowd simulators. In contrast with previous solutions - which make agents avoid collisions in a purely reactive way - it is suggested exploring the full range of possible adaptations and to retain the locally optimal one. To this end, it is introduced a cost function, based on perceptual variables, which estimates an agent’s situation considering both the risks of future collision and a desired destination. It is then computed the partial derivatives of that function with respect to all possible motion adaptations. The agent adapts its motion to follow the steepest gradient. This thesis has thus two main contributions: the definition of a general purpose control scheme for steering synthetic vision-based agents; and the proposition of cost functions for evaluating the dangerousness of the current situation. Improvements are demonstrated in several cases. / Alguns dos algoritmos mais recentes para simulação de multidão equipam agentes com um sistema visual sintético para auxiliá-los em sua locomoção. Eles oferecem perspectivas promissoras ao imitarem de forma mais realista a forma como os humanos navegam de acordo com o que eles percebem do seu ambiente. Nesta tese, é proposto um novo laço de percepção/ação para dirigir agentes ao longo de trajetórias livres de colisões que melhoram significativamente a qualidade dos simuladores de multidão baseados em visão. Em contraste com abordagens anteriores - que fazem agentes evitarem colisões de maneira puramente reativa - é sugerida a exploração de toda gama de adaptações possíveis e a retenção da que for ótima localmente. Para isto, é introduzida uma função de custo, baseada em variáveis de percepção, que estima a situação atual do agente considerando tanto os riscos de futuras colisões como o destino desejado. São então computadas as derivadas parciais dessa função com respeito a todas adaptações de movimento possíveis. O agente adapta seu movimento de forma a seguir o gradiente descendente. Esta tese possui assim duas principais contribuições: a definição de um esquema de controle de propósito geral para a orientação de agentes baseados em visão sintética; e a proposição de funções de custo para avaliar o perigo da situação atual. As melhorias obtidas com o modelo são demonstradas em diversos casos.

Made available in DSpace on 2015-03-05T13:56:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 30 / Nenhuma / Este trabalho apresenta um modelo de percepção de dados não visíveis (por exemplo, olfativas e auditivas) para humanos virtuais baseado em informações puramente geométricas existentes em ambientes virtuais. Esta proposta procurou contextualizar vários tópicos de pesquisa no que diz respeito a agentes autônomos em ambientes virtuais e suas capacidades de percepção. Procurou-se, através da área da visão sintética, encontrar métodos que pudessem ser generalizados para que outros sentidos pudessem ser simulados. O objetivo principal deste modelo é possibilitar que o agente possa identificar diferentes ocorrências de eventos dentro de um ambiente virtual, no que diz respeito às informações não necessariamente visuais, como por exemplo, a presença de cheiros ou barulhos. Para o modelo, foram buscados métodos que proporcionem um bom desempenho computacional e que sejam facilmente generalizados e implementados de maneira a prover métodos de percepção a multidões de humanos virtuais / This work presents a perception data model which deals with not visible information (such as hearing and smelling). This model is based on geometric information that exists in the virtual environment. This proposal also identifies several research topics related to autonomous agents in virtual environments and their perception abilities. Investigations in synthetic vision area allows to find methods that could be generalized in order to be used for other sensors. Therefore, the main objective of this model is to allow to the agents the possibility of identifying different events, into a virtual environment, not necessarily visual data. For instance, the presence of smell and noise. In addition, we propose methods which aims to provide a good computational performance and which can be generalized and implemented in a way that they can provide the perception methods to virtual human beings.