Réponse rapide
Une simulation de foule explore densité, trajectoires, occlusions, arrêts et changements de direction avant la présence de personnes réelles. Elle permet de chercher blocages et distances insuffisantes dans des variantes nombreuses, mais les agents simulés ne comprennent ni ne négocient toujours comme des humains. Les conclusions doivent donc être limitées aux hypothèses et complétées sur le terrain.
Représenter espace et diversité
La scène décrit portes, couloirs, zones d’attente et obstacles ; les agents varient vitesse, destination, groupe, hésitation et priorité. Les capteurs simulés ajoutent bruit, délai et occlusion. Les métriques couvrent séparation, confort, temps de passage, arrêts et collisions évitées.
Explorer les croisements difficiles
Les cas incluent sortie de groupe, personne immobile, enfant qui court, fauteuil, foule compacte et changement de sens. Le robot doit rendre son intention lisible, ralentir et trouver un repli quand la prédiction devient incertaine. Les essais physiques commencent avec observateurs, périmètre réduit et arrêt indépendant.
Laisser place à la négociation humaine
Une personne peut interpréter un signal, coopérer, refuser le passage ou changer d’avis. Un modèle trop régulier favorise une stratégie intrusive ou fragile. Les résultats sont rapportés avec les profils simulés et vérifiés auprès de publics variés dans le lieu réel.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST