Space and Time Constrained Task Scheduling for Crowd Simulation

Crowd simulation, through the generation of realistic pedestrian ows and densities, has a great potential as a validation tool for urban planning or design of public buildings. In macroscopic simulations approaches, agents are modelled such as their behaviour mimics human's one in similar situations. As a consequence, realistic macroscopic phenomena are expected to emerge from the sum of all agents decisions. When performing an intended activity, people decisions and behaviour mainly consist in scheduling tasks that compose this activity, planning paths between locations where these tasks should be performed, navigating along the planned paths and performing the scheduled tasks. In this paper, we focus on the task scheduling process. This task scheduling process aims at selecting where, when and in which order several tasks, representing the intended activity, should be performed. The proposed model handles spatial and temporal constraints relating to the environment and to the agent itself. Personal preferences, characterizing the agent, are also taken into account. Produced task schedules are optimized on the long term and exhibit adequate choices of locations and times with respect to the agent intended activity and its environment. We conducted an experiment that shows that our algorithm produces task schedules which are representative of human's ones. Once computed, these task schedules are relaxed and used to drive a microscopic crowd simulation in which observable ows of pedestrians emerge from the scheduled individual activities. Such simulations are easy to produce and do not require the use of a complex decisional model.La simulation de foule, à travers la génération de flux et de densités de piétons réalistes, possède un grand potentiel en tant qu'outil de validation d'aménagements urbains. Les approches microscopiques visent à modéliser des agents virtuels dont le comportement imite celui d'humains se trouvant dans des situations similaires. En conséquence, l'apparition de phénomènes macroscopiques doit résulter de la somme des décisions des agents. Les décisions et comportements des personnes effectuant une activité consistent principalement à ordonnancer les tâches qui constituent cette dernière, planifier des chemins entre les lieux où les tâches doivent être effectuées, naviguer le long de ces chemins et effectuer ces tâches. Dans cet article, nous nous focalisons sur le processus d'ordonnancement de tâches. Ce processus vise à sélectionner où, quand et dans quel ordre des tâches, représentant une activité désirée, doivent être effectuées. Le modèle proposé gère les contraintes temporelles et spatiales associées à l'environnement et à l'agent lui-même ainsi que les préférences personnelles qui caractérisent l'agent. Les ordonnancements de tâches calculés sont optimisés sur la durée et démontrent des choix de lieux et d'horaires en adéquation avec l'activité de l'agent et son environnement. Nous avons effectué une expérience qui a démontré que notre algorithme produit des ordonnancements de tâches représentatifs de ceux effectuées par des humains. Après une phase de relaxation des contraintes temporelles associées à l'ordonnancement, ce dernier est utilisé pour diriger un modèle microscopique de simulation de foule. Des flots et densités de piétons réalistes émergent des activités individuelles. Ces simulations sont aisées à produire et ne nécessitent pas d'utiliser de modèle décisionnel complexe, permettant ainsi de peupler rapidement et de manière réaliste des environnements complexes

Studying the Use of Fuzzy Inference Systems for Motor Imagery Classification

International audienceThis paper studies the use of Fuzzy Inference Systems (FISs) for motor imagery classification in EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs). The results of the four studies achieved are promising as, on the analysed data, the used FIS was efficient, interpretable, showed good capabilities of rejecting outliers and offered the possibility of using a priori knowledge

A Real-time Cinematography System for 3D Environments

International audienceNous proposons une méthode temps-réel d'automatisation de la construction d'un film à partir d'une liste d'éléments bas-niveau (eg. actions/mouvements des personnages, mouvement des objets). Notre système calcule des points de vue appropriés sur ces éléments, et effectue des coupures de montage selon des conventions cinématographiques définies par l'utilisateur et le style. Les points de vue sont sélectionnés dans des régions spécifiques de l'environnement (les volumes directeurs) en utilisant l'intersection de volumes de visibilité et de volumes sémantiques (partitions des points de vue définies autour des personnages principaux selon des placements caractéristiques de la cinématographie). Nous raisonnons ensuite sur ces volumes directeurs pour choisir où positionner la caméra, et quand effectuer des coupures étant donnés des règles de continuité cinématographiques. Les problèmes de visibilité dû à des occultants dynamiques sont gérés par un échantillonnage local basé sur des rendus. En construisant une partition en points de vue annotés qui gèrent la visibilité, nous proposons une représentation haut-niveau et un moyen de raisonner sur le processus de montage. Cela représente une approche originale et expressive qui associe la planification du positionnement et des sauts de la caméra, qui contraste avec les techniques existantes qui sont pour la plupart procédurales et ne prennent pas en compte la visibilité dynamique dans le montage

A review of classification algorithms for EEG-based brain–computer interfaces

In this paper we review classification algorithms used to design brain–computer interface (BCI) systems based on electroencephalography (EEG). We briefly present the commonly employed algorithms and describe their critical properties. Based on the literature, we compare them in terms of performance and provide guidelines to choose the suitable classification algorithm(s) for a specific BCI

Humanoïdes virtuels, réaction et cognition : une architecture pour leur autonomie.

Living beings are characterized by their relationship with their environment. They can perceive, act and decide. Behavioral animation uses this architecture to model autonomous entities, similar to living beings, populating virtual environments. In this thesis, we propose an architecture to describe virtual humans behavior. First, we study the relationship between virtual humans and their environment through the navigation process. We propose a spatial subdivision algorithm extracting topological properties from the geometry of the environment. This information is used to create a hierarchical path-planning algorithm. Then, a navigation algorithm, inspired by studies on pedestrian behavior, is proposed to simulate in real time crowds composed of several hundreds of autonomous entities. Secondly, we study reactive and cognitive behaviors. We propose a reactive model, which is able to handle automatically the synchronization and adaptation of several parallel behaviors. The cognitive model is therefore able to select actions to achieve a given goal. This model is based on an object oriented language used to describe the interactions offered by the environment. Different applications have been realized to validate the models in the field of crowd simulation, interactive fiction and virtual cinematography.Les êtres vivants sont caractérisés par leur rapport avec l'environnement dans lequel ils évoluent. Ils sont dotés de capacités de perception, d'action et de décision. L'animation comportementale s'inspire de cette architecture pour peupler des environnements virtuels avec des entités autonomes à l'image des organismes vivants. Dans ce domaine, il est un être vivant qui retient particulièrement l'attention : l'être humain. Dans cette thèse, nous proposons une architecture pour la description du comportement des humanoïdes virtuels. Dans un premier temps, nous étudions la relation entre l'humanoïde et son environnement dans le cadre de la navigation. Nous proposons un système de subdivision spatiale permettant d'extraire des propriétés topologiques à partir d'un environnement géométrique. Ces informations sont ensuite utilisées pour créer un algorithme de planification de chemin hiérarchique. Nous proposons, dans la continuité, un algorithme de navigation s'inspirant d'études sur le comportement piétonnier et permettant de simuler, en temps réel, des foules composées de plusieurs centaines de piétons. Dans un second temps, nous étudions les composantes réactives et cognitives du comportement. Nous proposons un modèle réactif dont la propriété est de synchroniser et d'adapter automatiquement le déroulement simultané de plusieurs comportements. Le modèle cognitif peut alors exploiter cette propriété pour choisir des actions permettant à l'humanoïde de réaliser un but. Ce modèle se base sur un langage orienté objet permettant de décrire le monde sous la forme des interactions qu'il offre aux humanoïdes. Différentes applications ont validé les travaux réalisés dans cette thèse : simulation de foule, fiction interactive et cinématographie virtuelle

Méthodes d'évaluation en extraction d'information ouverte

L’extraction d’information ouverte (OIE) est un domaine du traitement des langues naturelles qui a pour but de présenter les informations contenues dans un texte dans un format régulier permettant d’organiser, d’analyser et de réfléchir ces informations. De nombreux systèmes d’OIE existent et sont proposés, revendiquant des performances de plus en plus proches d’un idéal. Dans les dernières années, beaucoup de ces systèmes utilisent des architectures neuronales et leurs auteurs affirment être plus performant sur cette tâche que les méthodes précédentes. Afin d’établir ces performances et de les comparer les unes aux autres, il est nécessaire d’utiliser une référence. Celles-ci ont également évolué dans le temps et se veulent précises, objectives et proches de la réalité. Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle référence permettant de remédier à certaines limitations potentielles des méthodes d’évaluation actuelles. Cette référence comprend deux composantes principales soit une annotations manuelles de phrases candidates et une fonction permettant d’établir la concordance syntaxique entre différents faits extraits et annotés. De plus, nous proposons de nouvelles lignes directrice pour encadrer et mieux définir la tâche d’extraction d’information ouverte elle-même, ce qui permet de mieux quantifier et mesurer la quantité d’informations pertinentes extraites par les systèmes d’OIE. Nos expériences démontrent que notre référence suit de plus près ces lignes directrices que les références précédentes ,qu’elle parvient à mieux juger de la concordances entre les faits extraits et les faits annotés et qu’elle est plus souple dans son approche que la référence qui est à ce jour l’état de l’art. Notre nouvelle référence permet de tirer des conclusions intéressantes sur les performances réelles des systèmes d’extraction d'Information ouverte, notamment sur la réelle amélioration des systèmes plus récents par rapport aux méthodes classiques.Open Information Extraction (OIE) is a field of natural language processing whose aim is to present the information contained in a text in a regular format that allows that information to be organized, analyzed and reflected upon. Numerous OIE systems exist, claiming everincreasing levels of performance. In order to establish their performance and compare them, it is necessary to use a reference. These have also evolved over time, and are intended to be precise and objective, making it possible to identify the best-performing systems. In this thesis, we identify some of the limitations of current evaluation methods and propose a new benchmark to remedy them. This new benchmark comprises two main components : a manual annotation of candidate sentences and a function to establish syntactic concordance between different extracted and annotated facts. In addition, we propose new guidelines to frame and better define the open information extraction task itself, enabling us to better quantify and measure the amount of relevant information extracted by OIE systems. Our experiment shows that our benchmark follows these guidelines more closely than previous benchmarks, is better at judging the match between extracted and annotated facts, and is more flexible than the current state-of-the-art benchmarks. Our new benchmark allows us to draw some interesting conclusions about the actual performance of open information extraction systems. We show that the latest systems are not necessarily the best

Humanoïdes virtuels, réaction et cognition (une architecture pour leur autonomie)

L'animation comportementale cherche à peupler les environnements virtuels d'entités autonomes capables de percevoir, agir et décider de leurs actions. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une architecture pour la description du comportement d'humanoïdes virtuels qui se scinde en quatre composantes. Un modèle de subdivision spatiale extrait des propriétés topologiques de l'environnement 3d qui sont exploitées dans un algorithme de planification de chemin hiérarchique. Un modèle de navigation réactive permet de doter les humanoïdes de comportements de navigation inspirés d'études sur le comportement piétonnier. Un modèle réactif permet de décrire les comportements et offre des mécanismes de synchronisation et d'adaptation automatique de leur déroulement en parallèle. Enfin, un modèle cognitif permet de modéliser le monde sous la forme des interactions qu'il offre aux humanoïdes qui peuvent alors utiliser un mécanisme de sélection d'actions leur permettant de satisfaire un but.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

Automatic Orchestration of Behaviours through the management of Resources and Priority Levels

International audienceReproducing daily behaviours requires to be able to schedule behaviours depending on resources and priority constraints. A simple way is to say that behaviours which are using the same resources are mutually exclusive. This approach is not sufficient to obtain realism, as in the real life, humans are able to combine them in a more microscopic way. One way consists in a global speci cication of all behaviours in one model, integrating all possible combinations. This solution becomes rapidly too complex and has motivated the work presented in this paper. It consists in an extension of HPTS, our behavioural model which integrates several psychological requirements, by the introduction of resources and priority levels. In the contrary of some previous approaches, it is not necessary to specify exhaustively all behaviours that are mutually exclusive; this is done implicitly by attaching resources to nodes, preference values to transitions, and a priority function to each behaviour, and by using a scheduling algorithm at run-time

Crowd of virtual humans: a new approach for real time navigation in complex and structured environments

The navigation activity is an every day practice for any human being capable of locomotion. Our objective in this work is to reproduce this crucial human activity inside virtual environments. Putting together the high complexity of a realistic environment such as a city, a big amount of virtual humans and the real-time constraint requires to optimize each aspect of the animation process. In this paper, we present a suitable topological structuring of the geometric environment to allow fast path finding as well as an efficient reactive navigation algorithm for virtual humans evolving inside a crowd. 1