Moving Agent Pedestrians Through Space and Time

Abstract

The choreography of pedestrian movement is important to many domains of interest, particularly in the geographical sciences. Agent-based models have become a popular tool for simulating movement, allowing experimentation with scenarios in computer models that might not be amenable to real-world investigation. The fidelity of agent-based movement models is naturally most acute when the models driving their synthetic characters reproduce the geography of their behaviors appropriately: by placing people in the right places, at the right times, doing the right things, in the right contexts. Most simulation environments for moving agent pedestrians, however, rely on simple, abstract physical heuristics to drive synthetic characters and they focus on generating plausible coarse-grained movement patterns, which might not always map to real-world pedestrian behavior. Moreover, existing approaches often produce serious mechanical artifacts in simulation. I contend that agent-based models of pedestrian movement can benefit more fully from a comprehensive infusion of realistic movement behavior and I present the case for, and proven usefulness of, a geographic engine for driving synthetic actors in simulation. Whereas many existing approaches use particle physics, my approach is sourced in theory and observation, modeling lower, medium-, and higher level behavioral geographies for perceiving and sorting objects, route planning and wayfinding, orientation and locomotion, physical steering, mediating interactions, and determining the space and time for scheduling and realizing activities, with the results that the scheme that I present can automatically generate realistic-looking and realistic-behaving synthetic pedestrians for experimentation.

La coreografía de la circulación de peatones es importante para muchos campos de interés, particularmente en las ciencias geográficas. Los modelos basados en agentes se han convertido en una herramienta popular para la simulación de movimientos, permitiendo la experimentación con escenarios en los modelos de computadora que puedan no ser sujetos a la investigación en el mundo real. La fidelidad de los modelos de agentes basados en el movimiento es naturalmente más precisa cuando los modelos que conducen sus personajes sintéticos reproducen adecuadamente la geografía de sus comportamientos: mediante la colocación de personas en los lugares adecuados, en los tiempos adecuados, haciendo las cosas correctas, en el contexto correcto. Sin embargo, la mayoría de los entornos de simulación para la movilización de los agentes peatonales confían en una simple, abstracta heurística física para manejar los personajes sintéticos y se centran en generar plausibles indicadores de patrones de movimiento, que puedan no siempre trazar el comportamiento de peatones en la vida real. Es más, los enfoques actuales a menudo producen importantes artefactos mecánicos en la simulación. Sostengo que los modelos basados en agentes de movimientos de los peatones pueden beneficiarse aún más, de una completa infusión del funcionamiento de movimientos realistas y así presento el caso para, y comprobada utilidad de, una máquina geográfica para conducir actores sintéticos en la simulación. Mientras que muchos enfoques existentes usan la física de partículas, mi enfoque tiene su origen en la teoría y la observación de bajo, medio y alto nivel de modelado de geografías del comportamiento para la percepción y selección de objetos, la planificación y señalización de rutas, la orientación y locomoción, dirección física, interacciones mediadoras, y la determinación del espacio y tiempo para la programación y realización de actividades, con los resultados que el esquema que presento puede automáticamente generar peatones sintéticos de aspecto y comportamiento realista para la experimentación.

[Materiales suplementarios están disponibles para este artículo. Ir a la edición en línea del editor de Annals of the Association of American Geographers para la siguiente información complementaria gratuita: La película 1 que se hace referencia en el texto, que ilustra algunos de los datos de captura de movimiento utilizados en el modelo y muestra el funcionamiento de las simulaciones para varios escenarios.]

Key Words:

• agent-based model
• animation
• behavioral geography
• geosimulation
• movement

关键词:

• 基于智能体的模型
• 动画
• 行为地理学
• 地理模拟
• 运动

Palabras claves:

• modelo basado en agentes
• animación
• geografía del comportamiento
• geosimulación
• movimiento

Acknowledgments

This material is based in part on work supported by the National Science Foundation under grant numbers 1002517, 0643322, and 0624208. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this material are those of the author and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. The author is grateful in particular to Thomas Baerwald and Cheryl Eavey and their colleagues at the National Science Foundation for all of their support.

[Supplementary materials are available for this article. Go to the publisher's online edition of the Annals of the Association of American Geographers for the following free supplemental resource(s): Movie 1 referenced in the text, which illustrates some of the motion capture data used in the model and shows the simulations running for various scenarios.]