Le projet MAGS développe une plateforme de géosimulation basée sur des agents logiciels pour simuler des comportements de foule en milieu urbain. Financé par Geoide et divers partenaires, il intègre des fonctionnalités avancées telles que la modélisation 3D, la gestion du trafic et des comportements cognitifs des agents. Après trois ans de recherche, le logiciel MAGS est maintenant opérationnel et offre des perspectives pour des analyses comportementales complexes et des simulations multi-échelles.

1. Le projet MAGS Une plate-forme de géosimulation à base d’agents logiciels Directeur : Bernard Moulin Université Laval Bilan des résultats

2. This project is currently financed by Geoide, the Canadian Network of Centers of Excellence in Geomatics and RDDC Valcartier (Team: Y. Van Chestein, D. Gouin, M. Pigeon, D. Thibault + M. Bélanger) Other partners: Alberta Sustainable Resource and Development, Quebec SOPFEU, Center for Spatial Analysis (Mc Master Univ.), CRAD (Univ. Laval), Ville de Québec (Service de police), Sûreté du Québec, Ministère des transports du Québec

3. L’équipe Walid Ali (PhD en cours) Nabil Sahli (PhD en cours) Walid Chaker (Professionnel de recherche, PhD) Miguel Proulx (MSc en cours) Bruno Bergeron (MSc en cours) Jimmy Perron (MSc 2003, Professionnel de recherche) Jimmy Hogan (Professionnel de recherche) Patrick Pelletier (MSc 2003) Fouad Belafkir (MSc 2004) Azzedine Kabli (MSc 2005) Mondher Bouden (MSc 2004) Frédérick Legault (MSc 2003)

4. Contexte du projet MAGS Simulation de comportements de foule en milieu urbain Environnement géographique virtuel 3D Des milliers de personnages Des comportements complexes Des caractéristiques cognitives Des événements spatiaux Simulation temps réel 3D Problématique  Aucun système ne permet actuellement d’intégrer toutes ces fonctionnalités

5. Le projet MAGS (1/2) Étape de développement du prototype MAGS Analyse du projet Conception de l’architecture UML Acquisition et traitement des données géographiques (GIS, modèle 3D, photos aériennes) Développement du module de visualisation 3D Conception des agents ayant des propriétés cognitives Module de navigation Module de perception et de mémorisation de l’environnement Module comportemental des agents

6. Le projet MAGS (2/2) Conception d’un module de gestion de trafic routier Conception d’une approche et d’un outil pour la spécification des comportements Conception d’une approche et d’un outil pour la spécification des scénarios Conception d’un module de simulation de gaz Conception d’un module de gestion de la physique Conception d’un module de modification en temps réel de l’environnement Exploration d’une architecture pour l’interopérabilité des simulations (HLA) Réflexions pour effectuer des simulations multi-échelles (Projet MUSCAMAGS)

7. ??? MAGS Controller Environment Particle module Physical module Graphic Engine Interface Agents Behaviour Perception Memory Navigation Taffic control Network ??? Initialisation files ??? Preparation suite Scenario and behaviour editor Environment Preparation suite 2D/3D visualisation preparation suite Scenario files Environment files Graphic 2D/3D files Architecture globale de MAGS Designer 3D specialist

8. Environnement de simulation Acquisition et traitement des données G I S Data Aerial. Photo Terrain model Veg etation Modèle 3D et textures Carte des obstacles Carte des routes Carte des objects Carte des élévations Données sources Traitements Environnement MAGS 3DS Max GeoMedia Logiciels propriétaires

9. Environnement de simulation Acquisition et traitement des données Données de bases de la simulation (Québec) Modèle 3D format Directx (Model3D.x) Carte des élévations Carte des routes Cartes des obstacles Carte de localisation des agents statiques (bâtiments) Photo aérienne

10. Module de visualisation 3D Basé sur la technologie DirectX

11. Module de visualisation 3D Démo

12. Module de visualisation 3D Visualisation de milliers d’agents animés Visualisation de systèmes de particules Exploration : « volumétrique fog » pour la visualisation d’un système de particules

13. Les Agents Navigation Memory Objectif 1 Obj 1.1 Obj 1.2 Action 1 Action 2

14. La navigation La navigation des agents dans l’environnement 3D

15. La navigation Navigation performante Démo : 7000 Agents en temps réel

16. La navigation 3 Modes de navigation : 1 2 3 4 5 Ok Obstacle Agent’s current Position C : « obstacle avoidance » “ Ariane Thread” B : from « following a path » to “obstacle avoidance” Destination A : « following a path » 1 3 4 2 5 1

17. La perception et la mémorisation Démo d’une traversée de route à l’aide de la perception

18. La perception Mécanisme simple et rapide : Calcul des « lines of sight » A Height Map Hauteur visible Pour être perçu à cette position, un agent doit avoir une élévation minimum de 30 mètres Bâtiment 0 0 0 15 20 25 30 ... h= 10 h= 20 h= 15 5

19. La perception et la mémorisation Modèle de mémoire d’un agent Ref : Mémoire de Jimmy Perron Retention Rehearsal and Retention Update lost Recall Filter Perception Environment Perceptual Memory Working Memory Long Term Memory Lost

20. La mémoire Mécanisme de rétention simulant celui chez l’humain Valeur d’activation : A = ln(n / √T) où n est le nombre de répétition et T est le temps écoulé depuis l’acquisition de l’élément

21. Les comportements Démo d’un amuseur public Ref. Mémoire de Patrick Pelletier

22. Les comportements Organisés sous forme d’objectifs Composition d’un objectif : - Règles d’activation - Corps : Actions ou objectifs - Règles de complétion

23. Les comportements Activation des objectifs Recurrent

24. Les comportements Exécution des objectifs

25. Les comportements Complétion des objectifs

26. Gestion du trafic routier Démo de l’interaction entre MAGS et le module de gestion de trafic AIMSUN

27. Gestion du trafic routier AIMSUN simule le trafic routier Transfert des positions des véhicules via réseau Interpolation et visualisation des véhicules dans MAGS et simulation des piétons

28. Spécification des comportements

29. Spécification des comportements Interface utilisateur permettant : De créer les objectifs Les règles d’activation Les actions Les règles de complétion De créer les états statiques et dynamiques (ex. l’âge, le sexe, la faim, la fatigue, le niveau de stress…) De créer des profils d’agents liant des objectifs

30. Spécification des Scénarios Ref. Mémoire de Fouad Bellakir Démo

31. Spécification des Scénarios Interface utilisateur permettant : De spécifier l’environnement à utiliser De créer des agents à un moment dans le temps D’affecter des comportements (profils) à ces agents De positionner ces agents dans l’environnement

32. Module de gestion des gaz Ref. Mémoire de Mondher Bouden Démo

33. Module de gestion des gaz Module de particules basés sur le modèle de Reeves (1983) pouvant simuler en temps réel : Explosion Feu Fumée Gaz inerte

34. Module de physique Démo de résolution des contraintes physiques

35. Module de physique Intégration de la bibliothèque gratuite ODE (Open Dynamic Engine) Le module physique permet : La représentation vectorielle de l’espace en 3D Les agents sont physiquement représentés par des capsules 3D L’environnement est représenté par un ensemble de triangles (Mesh) Le calcul vectoriel d’intersections et de collisions La résolution des contraintes physiques Le calcul des forces résultantes suite aux événements physiques (collisions, gravité, forces de déplacement, etc) dans l’espace 3D

36. Modification de l’environnement Démo : modifications temps réel de l’environnement Il est possible durant la simulation d’ajouter, supprimer et manipuler (translation, rotation, redimensionnement) n’importe quel objet 3D dans le format .X (DirectX) Ref. Mémoire de Azzedine Kabli (en cours de rédaction) Exemple : des arbres plantés durant la simulation

37. Les Applications Aide à l’aménagement d’espaces géographiques Simulation de comportements de foule Planification des interventions lors de feux de forêt Simulation des comportements des consommateurs dans les centres commerciaux

38. Aide à l’aménagement d’espaces Démo : Contrôle de sécurité d’une foule de 2000 personnes à l’entrée d’un site

39. Simulation de foule

40. Simulation de foule Démo : Dispersion d’une foule à l’aide de gaz lacrymogène

41. Planification des interventions lors de feux de forêt Démo

42. Aide à l’aménagement intérieur Démo : Consommateurs dans un centre commercial

43. Utilisation du système MAGS MAGS fonctionne sous Windows XP avec la technologie DirectX 9.0 Le Logiciel et sa documentation sont disponibles sur le CD dans le répertoire \MAGS\ Consulter le guide de l’utilisateur pour l’utilisation de MAGS (Ouvrir le guide)

44. Conclusion MAGS a nécessité 3 ans de recherche et développement : 6 maîtrises 3 professionnels de recherche 10 stagiaires 115 430 lignes de code sources C++ 131 classes Des bibliothèque externes : DirectX, AIMSUN, ODE, CxImage, MFC

45. Conclusion et perspectives MAGS a montré qu’il est possible d’utiliser la Géosimulation comme un outil d’aide à la décision Le futur de MAGS Les méthodes et les outils d’analyses Des modèles comportementaux plus complexes Des simulations à plusieurs échelles (MUSCAMAGS)