Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.
Inscriptions closes à cette réunion.
9 personnes membres du GdR ISIS, et 26 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 80 personnes.
Organisateurs:
Paola GOATIN et Julien PETTRE, Inria (paola.goatin@inria.fr, julien.pettre@inria.fr)
Descriptif. La foule se définit comme le rassemblement de nombreuses personnes en même lieu. La nature sociale de l'homme, ainsi que son mode de vie, lui fait prendre fréquemment part à la foule, comme par exemple lors de ses déplacements, ses loisirs culturels et sportifs, ou sa participation à des événements collectifs. La modélisation de la foule consiste à expliquer le déplacement de chacun dans ce contexte afin de simuler le mouvement collectif. Les applications sont nombreuses: urbanisme, conception des lieux destinés à accueillir le public, planification et gestion du trafic piéton. Le calcul du mouvement collectif peut également servir des applications à l'animation graphique et le trucage de films. Le modèle peut enfin servir à tester des hypothèses sur le comportement humain.
Dans cette journée d?animation du GDR ISIS, l'objectif est de réunir les nombreux acteurs et disciplines qui s'intéressent à la modélisation et à la simulation de la foule. Notre objectif est d'initier ou de prolonger un dialogue entre les sciences du numériques, des mathématiques et de la physique qui s'intéressent toutes à ces questions, tout en permettant une présentation des dernières avancées dans les différents domaines.
Appel à contribution. Nous attendons des contributions tant pratiques que théoriques sur: l'étude du comportement des foules, la modélisation de la foule à proprement parler, les outils de simulation, les applications.
Merci de soumettre titre, résumé (10-15 lignes), nom du présentateur, affiliation, biographie courte par envoi direct de mail aux organisateurs avant le 22 octobre 2018.
Orateurs invités:
- Bertrand Maury, Univ. Paris Sud, ENS
- Cécile Appert-Rolland, Univ. Paris Sud, LPT
Début 10h
10h-10h15 Introduction
10h15-11h Présentation invité 1
Cecile Appert-Rolland (Laboratoire de Physique Théorique, Université Paris Sud) : Experiments as a source of inspiration for model development
11h-11h25 Présentation soumise 1
Jennifer Vandoni (Laboratoire SATIE, Université Paris Sud) : Extraction par vision de métadonnées de dynamique de foule avec une prise en compte de leur fiabilité
11h25-11h50 Présentation soumise 2
Joël Savelli (Université de Bourgogne) : Plateforme d?animation comportementale de foules fondée sur la notion de contexte
11h50-12h15 Présentation soumise 3
Bertrand Duqueroie (THALES) : SE-Star, un simulateur de foule par THALES.
12h15-13h45 Pause déjeuner
13h45-14h30 Présentation invité 2
Bertrand Maury (Laboratoire de Mathématique d?Orsay, Ecole normale Supérieure de Paris) : Scale issues in crowd motion modeling
14h30-14h55 Présentation soumise 4
Ulrich Razafison (Laboratoire de Mathématiques de Besançon, Université de Franche-Comté)
Modélisation macroscopique de trafic piéton dans le contexte d'une évacuation de salle
14h55-15h20 Présentation soumise 5
Abderrahmane Habbal (Université Côte d'Azur, Inria, CNRS) : Modeling avoidance dynamics by Fokker-Planck constrained Nash games
15h20-15h45 Présentation soumise 6
Nicolas Bain (Laboratoire de Physique, ENS Lyon) : Hydrodynamics of polarized crowds
15h45-16h Pause
16h-16h25 Présentation soumise 7
Bertrand Luvison (LVIC, CEA LIST) : La compréhension des comportements de foules par vision : Approches holistiques VS atomistes
16h25-16h50 Présentation soumise 8
David Wolinski (ONHYS) : ONHYS, an Industrial Perspective on Crowd Simulation Research
Fin de la journée
Experiments as a source of inspiration for model development
There is more and more interest for pedestrian modeling, however we are still lacking full knowledge of pedestrian behavior throughout all the scales (from individuals to crowds, from low to high densities, etc). Complementary to measurements in real environment, which now become possible but remain a hard task, experiments allow to control the parameters of the flow and to replicate several times the same conditions in order to acquire enough statistics. In this talk I will present several types of experiments, realized between 2009 and 2017 in the frame of the projects PEDIGREE, PEDINTERACT, and PERCEFOULE, and show how the analysis of the data can drive the development of models. We shall in particular consider one- or two- dimensional flows in corridors at low and medium densities and make the link with agent-based and macroscopic models. In a second part we shall consider the passage of an intruder in a high density static crowd and discuss how our observations question classical pedestrian models.
[1] J. Fehrenbach, J. Narski, J. Hua, S. Lemercier, A. Jeli?, C. Appert-Rolland, S. Donikian, J. Pettré, and P. Degond, Time-delayed Follow-the-Leader model for pedestrians walking in line, Networks and Heterogeneous Media, 10 (2015) 579-608, arXiv:1412.7537, hal-01097882
[2] S. Motsch, M. Moussaid, E. Guillot, M. Moreau, J. Pettré, G. Theraulaz, C. Appert-Rolland, and P. Degond, Modeling crowd dynamics through coarse-grained data analysis, Math. Biosci. Eng. 15 (2018) 1271.
[3] A. Nicolas and M.N. Kuperman and S. Ibánez and S. Bouzat and C. Appert-Rolland, Mechanical response of dense pedestrian crowds to the crossing of intruders, Submitted, hal-01889447v1, arXiv:1810.03343.
Cécile Appert-Rolland is "directrice de recherche" at CNRS, in the Laboratory of Theoretical Physics of Paris-Sud University. Her research is focused on transport problems, ranging from road traffic flow, pedestrian dynamics, and intracellular transport. Her approach is two-fold: on the one hand, studying simple toy models to understand basic mechanisms; on the other hand, developing more realistic models inspired by data analysis.
Extraction par vision de métadonnées de dynamique de foule avec une prise en compte de leur fiabilité.
Les nombreux modèles de flux piétonniers développés à partir des années 2000 nécessitent des validations et des calibrations précises comme étapes préalables à leur utilisation en simulation. Les vidéos enregistrées dans des espaces publiques congestionnés représentent la source idéale pour des métadonnées de dynamique macroscopiques et microscopiques (trajectoires, densités etc.) mais leur extraction automatique est notoirement difficile. Notre présentation passera en revue les avancées réalisées dans le cadre du projet ANR MOHICANS concernant la detection de piétons dans des videos de foules à une seule vue et multi-camera. Finalement, nous présentons un dataset multi-camera qui sera bientôt disponible à la communauté de recherche et qui a comme but de faciliter la collaboration entre les chercheurs en modélisation et les traiteurs d'images.
Jennifer Vandoni, doctorante au Laboratoire SATIE, Université Paris Sud, travaille dans le cadre du projet ANR JCJC MOHICANS (Towards Modelling High-density Crowds for Assisting Planning and Safety).
Plateforme d'animation comportementale de foules fondée sur la notion de contexte
Nous souhaitons présenter une plateforme dédiée au développement d'applications dans le domaine de l'animation comportementale de foules qui a été développée au Le2i Dijon dans le cadre d'une thèse (2011), d'un post doc (actuellement), et de plusieurs projets tutorés de master II. L'idée qui fonde le modèle est que l'autonomie d'un agent virtuel au sein d'une foule est illusoire. Son comportement à un instant donné est fonction, d'une part, de la pression de son environnement et de son état, et d'autre part de ses caractéristiques propres (sa «personnalité»). Dans le modèle, dans une perspective proche du modèle des smart-objects, chaque élément de pression sur les comportements (événement, situation, objectif,?) est matérialisé par un contexte qui contient les comportements qu'il est pertinent de faire adopter par les agents sous son influence. En fonction de paramètres appelés attributs de caractères, l'agent a des tendances qui lui permettent d'accompagner les pressions des contextes qui influent sur lui ou au contraire d'y résister. La pression des contextes sur les agents est modulable en fonction de leur force, ce qui permet de prendre dynamiquement le contrôle sur les agents ou, au contraire, de laisser leur «personnalité» s'exprimer. Nous souhaitons ainsi prendre en compte les exigences de réalisme microscopique (pertinence du comportement de l'agent à son échelle) et de réalisme macroscopique (pertinence du comportement émergent d'une foule d'agents par rapport à un scénario : contraintes globales prédéfinies ou ajoutées dynamiquement par un opérateur).
Joël Savelli : MCF en informatique à l'université de Bourgogne. Travaille sur le sujet de l'animation comportementale avec Irène Foucherot (même profil) au sein de l'équipe modélisation géométrique du Le2i dirigée par Christian Gentil (l'équipe sera bientôt affiliée au LIB Dijon). Titulaire d'une thèse en intelligence artificielle (1993). Encadrant de la thèse de Hakim Soussi (2011) intitulée « Développement d'un modèle global, paramétrable, pour la gestion des foules d'agents en animation comportementale. »
SE-Star, un simulateur de foule par THALES.
Au sein d'un laboratoire de recherche du groupe THALES, nous développons depuis plusieurs années un moteur de simulation de foule dénommé SE-Star. Grâce à ce moteur nous sommes en mesure de simuler les déplacements de plusieurs dizaines de milliers de personnes en temps réel, c'est à dire de manière interactive. Chaque agent est alors simulé individuellement, après une phase de modélisation d'archétypes de comportements. Ce logiciel a été utilisé dans plusieurs contextes liés à la sécurité. Le premier usage est l'aide au dimensionnement d'infrastructures du type gare ou aéroport. Avec un mode édition qui permet de changer les positions d'équipements tels que les escalators ou barrières à ticket, il est possible de lancer des simulations d'agencements alternatifs et d'en évaluer leur qualité. Un autre usage consiste en l'entrainement d'opérateurs de supervision (serious game). Dans ce cas, des incidents sont insérés dans une simulation couplée à un système de supervision. L'apprentie opérateur doit alors détecter et résoudre les incidents en utilisant ces outils de travails habituels, tels qu'un mur d'images.
Bertrand DUQUEROIE (THALES) Ingénieur de recherche diplômé de Telecom Bretagne, il a rejoint le groupe THALES en 2007. Après plusieurs années de travaux en modélisation du comportement appliqués notamment à l'Aide à la Décision Multicritères, il s'est spécialisé dans la simulation de foule depuis 2014.
Alexandre KAZMIEROWKI (THALES) Ingénieur de recherche diplômé de Telecom ParisTech, il a rejoint le groupe THALES en 2015. Il est spécialisé dans la simulation de foule et plus précisément dans les algorithmes de navigation.
Jean-Benoît BONNE (THALES) Ingénieur de recherche responsable intégration. Après plusieurs années de travaux dans le domaine des mathématiques 3D pour l?informatique, appliqués à l?industrie automobile puis à la simulation pour l'entraînement, il travaille désormais sur la simulation de foule, en particulier sur les aspects visualisation 3D au sein du groupe THALES.
Scale issues in crowd motion modeling
In the last two decades a tremendous number of models have been proposed to reproduce the motion of human crowds. Those approaches range over various scales, from the microscopic setting in which each individual is represented and followed in their motion, to the macroscopic approach which considers the crowd as a continuum. Each of those approaches has a specific domain of tractability, validity & relevance, which makes it difficult to elaborate a unified approach which would satisfactorily reproduce all observed phenomena at a reasonable cost, based on parameters which can be estimated in a realistic way. We shall describe some strategies which can be carried out to couple the different levels of descriptions, in order to deploy, for each subpart of the overall domain, the appropriate scale of representation.
Bertrand Maury est professeur au Laboratoire de Mathématique d?Orsay depuis 2003, en poste au DMA (Ecole normale Supérieure de Paris) depuis 2015. Il s?est initialement spécialisé dans le développement de méthodes numériques pour la résolution des équations de la mécanique des fluides, puis a étendu ses activités au transport optimal et à la modélisation en sciences du vivant, en particulier pour les mouvements de foules. Il a co-fondé une entreprise en 2016, Signactif, qui propose des solutions de signalétique dynamique en lien avec la modélisation prédictive de flux piétonniers, et poursuit en parallèle ses activités académiques sur le sujet.
Modélisation macroscopique de trafic piéton dans le contexte d'une évacuation de salle
Nous nous plaçons dans le cadre du trafic piéton et nous proposons un modèle macroscopique permettant de décrire la chute de capacité d'une sortie de salle lors d'une évacuation. Le point de départ de notre modèle repose sur les lois de conservation de la littérature qui décrivent le trafic (tel que LWR). La particularité ici réside dans le fait que la capacité de la sortie est décrite par une contrainte sur le flux, qui est supposée non locale dans le sens où cette contrainte dépend de la solution du modèle elle-même. La chute de capacité se produit pour les hautes densités de piétons exprimant la congestion de la sortie. Par des simulations numériques, nous montrerons que le modèle est capable de reproduire deux des effets paradoxales liés à la chute de capacité et qui ont déjà été observés et reproduits expérimentalement : l'effet ''Faster-Is-Slower" et une variante du "paradoxe de Braess". Nous présenterons également des extensions de ce modèle initial qui nous ont permis de reproduire d?autres effets tel que l?auto-organisation des individus. Ces travaux sont en collaboration avec Boris Andreianov, Carlotta Donadello et Massimiliano Rosini.
Ulrich Razafison, Laboratoire de Mathématiques de Besançon, Université de
Franche-Comté Courte biographie : Ulrich Razafison a soutenu sa thèse en 2004 sur l?étude théorique d?un modèle linéarisé (équations d?Oseen) des équations de Navier-Stokes décrivant des écoulements de fluides visqueux et incompressibles autour d?obstacles. Après quelques années de postdoc où il s?est tourné vers le développement de méthodes numériques et implémentation pour des problèmes issus de la chimie quantique ainsi que de la mécanique des fluides, il a été recruté comme maître de conférences à l?Université de Franche-Comté en 2009 où il a soutenu son HDR en 2015. Ses thèmes de recherche actuels concernent la simulation numérique de lois de conservation issues des problèmes de trafic piéton/routier et de la dynamique de population ainsi que l?analyse théorique de problèmes elliptiques en domaine non borné.
Modeling avoidance dynamics by Fokker-Planck constrained Nash games
A new approach to model pedestrians? avoidance dynamics based on a Fokker-Planck Nash game framework is presented. In this framework, two interacting pedestrians are considered, whose motion variability is modeled through the corresponding probability density functions (PDFs) governed by Fokker-Planck equations. Based on these equations, a Nash differential game is formulated, where the game strategies represent controls aiming at avoidance by minimizing appropriate collision cost functionals. Existence of Nash equilibria solutions is proved and characterized as solutions to an optimal control problem that is solved numerically. Results of numerical experiments are presented that compare the computed Nash equilibria to output of real experiments (conducted with humans) for 4 test cases.
Abderrahmane Habbal, Université Côte d'Azur, Inria, CNRS. A. Habbal is an Associate Professor es mathematics at Université Côte d'Azur. His fields of interest encompass analysis and control of systems governed by partial differential equations (PDEs), optimization theory and algorithms and PDE-constrained games. Application fields are related to (nonlinear) mechanics, inverse problems and mathematical biology.
Hydrodynamics of polarized crowds
Modeling massive crowd motion is central to situations as diverse as risk prevention in mass events and visual effects rendering in the motion picture industry. The difficulty to perform quantitative measurements in model experiments, however, has strongly limited our understanding of pedestrian flows. Here, we investigate the dynamics of crowds composed of tens of thousands of road-race participants in start corrals. Probing their dynamic response to boundary motion, we elucidate how information propagates through queuing crowds. We find that hybrid sound modes coupling density and speed waves freely propagate over system spanning scales, while orientational information is strongly overdamped over short distances. Building on these observations, we lay out a predictive active-hydrodynamic theory of polarized crowds. We expect this framework to hold beyond the specifics of pedestrians and apply to a broad class of massive groups of walking creatures.
Nicolas Bain, Laboratoire de Physique de l'ENS de Lyon: I am a PhD student in Physics at the ENS de Lyon, under the supervision of Denis Bartolo. My work currently focuses on the study of human crowds with an active matter physicist?s point of view. Prior to this project, I have studied the mingling transition in a system of two oppositely moving active liquids.
La compréhension des comportements de foules par vision : Approches holistiques VS atomistes
L'analyse des comportements de foule par vision par ordinateur est un problème qui est à l'étude depuis de nombreuses années mais qui peine à réellement aboutir tant la modélisation de celle-ci est complexe. La première difficulté venant bien souvent de la manière même de poser le problème à résoudre. Lorsque l'on cherche à définir le "comportement d'une foule", la foule est-elle une entité à part entière ? Où commence-t-elle ? Où finit-elle ? A-t-elle un comportement en tant que tel ou est-ce simplement la juxtaposition des comportements individuels des personnes qui l'a compose ? L'évolution des travaux de l'état de l'art montre que si historiquement deux écoles s'affrontaient, les atomistes qui partent de l'analyse individuelle pour l'étendre à la notion de foule et les holistiques qui considèrent la foule comme un tout et l'analyse ainsi, la tendance actuelle est plutôt de considérer le meilleur des deux approches. L'objectif de cette présentation est de présenter cette évolution dans l'analyse des comportements de foule notamment au travers des différents travaux qui ont été menés dans notre laboratoire. Ces travaux vont d?approches holistiques basées sur des descripteurs ad hoc cherchant à modéliser l?évolution spatio-temporelle de la foule, à des modélisations plus sémantiques des comportements de foule par le biais de réseaux de neurones en passant par une modélisation plus individuelle des personnes se déplaçant dans la foule.
Bertrand Luvison, Laboratoire de Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST : Bertrand Luvison a réalisé sa thèse en partenariat entre le LASMEA de Clermont-Ferrand et le CEA LIST. Il obtient le grade de docteur en vision pour la robotique de l'université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand en 2010 pour ses travaux sur la détection automatique d'événements anormaux dans des espaces publics. Il entame sa carrière de chercheur en vision par ordinateur au CEA LIST à la suite de sa thèse et est, depuis 2011, détaché dans le laboratoire commun Vision CEA/THALES. Il travaille dans ce cadre sur des problématiques de suivi de personne, d'analyse de l'activité de personne et de comportement de foule ainsi que sur les interactions personne-objet et personne-personne. En 2017, il participe aussi au laboratoire commun avec VALEO sur des thématiques de détection d'objet pour la perception des véhicules autonomes.
ONHYS, an Industrial Perspective on Crowd Simulation Research
In this talk, we will address recent advances in agent navigation at the level of collision avoidance, and offer an industrial perspective from the company Onhys. In large part, this will deal with the WarpDriver collision-avoidance algorithm for pedestrians, as well as its recent extension to vehicular traffic. We will then continue and conclude with the kinds of research and data interests we have at Onhys, and therefore that we would be eager to collaborate on.
David Wolinski has worked on crowd simulation first in academia for his doctorate at Inria Rennes, followed by a post-doc at the University of North Carolina, and has then transitioned to industry at the company Onhys.
Date : 2018-11-23
Lieu : Inria Saclay, salle Gilles Kahn
Thèmes scientifiques :
B - Image et Vision
Inscriptions closes à cette réunion.
(c) GdR IASIS - CNRS - 2024.