Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61539
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorPizzanu Kanongchaiyos-
dc.contributor.authorSaran Sillapaphiromsuk-
dc.contributor.otherChulalongkorn University. Faculty of Engineering-
dc.date.accessioned2019-02-26T13:59:33Z-
dc.date.available2019-02-26T13:59:33Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61539-
dc.descriptionThesis (Ph.D.)--Chulalongkorn University, 2018-
dc.description.abstractการหาเส้นทางการเดินในระยะยาวรวมกับการหลบหลีกสิ่งกีดขวางรอบๆ เป็นวิธีทั่วไปที่ถูกนำมาใช้ในการจำลองการเคลื่อนไหวของตัวตนจำลองจากตำแหน่งหนึ่งไปยังอีกตำแหน่งหนึ่ง โดยไม่ให้เกิดการชนกันระหว่างตัวตนจำลองกับวัตถุในฉากและระหว่างตัวตนจำลองด้วยกันเอง วิธีนี้สามารถให้ผลการจำลองที่ดีในสถานการณ์ที่ผู้คนสามารถเดินได้หลายทิศทาง แต่ในสถานการณ์ที่ผู้คนถูกจำกัดทิศทางการเดินให้เหลือเพียงหนึ่งหรือสองทิศทางนั้น ปรากฏว่าตัวตนจำลองมีลักษณะการเดินที่ผิดธรรมชาติ เช่น เดินเข้าไปติดและอยู่นิ่งระหว่างตัวตนจำลองสองตัวที่เดินสวนมาหรือเดินเข้าไปในพื้นที่ที่แออัดหรือมีกลุ่มคนเยอะๆ ทั้งๆที่ยังมีเส้นทางเดินที่ทำให้ตัวตนจำลองสามารถเดินหลบหลีกไปได้ ลักษณะเช่นนี้เกิดขึ้นบ่อยและเห็นได้ชัดในสถานการณ์แบบสองทิศทาง งานวิจัยนี้จึงได้เสนอขั้นตอนในการหาเส้นทางในระยะสั้นเพื่อขจัดความบกพร่องของพฤติกรรมการเดินของตัวตนจำลองในสถานการณ์แบบสองทิศทางนี้ขึ้น โดยใช้สมการพลังงานทางชีวกลศาสตร์ของการเดินเข้ามาเป็นตัวแปรที่บังคับให้ตัวตนจำลองมีความฉลาดในการเลือกเส้นทางในระยะสั้นได้ ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์สมการพลังงานนั้น ช่วยบ่งบอกลักษณะของการเลือกเส้นทางการเดินที่ดีที่สุด โดยคำนึงถึงความเร็วที่ใช้เพื่อให้ประหยัดพลังงานที่สุด พร้อมๆ กับถึงจุดหมายปลายทางให้เร็วที่สุดด้วย นอกจากนี้ยังพบว่าการนำวิธีที่เสนอนี้ไปใช้ในสถานการณ์แบบหลายทิศทางนั้น ตัวตนจำลองสามารถหาเส้นทางที่เหมาะสมกว่าเมื่อเทียบกับวิธีก่อนอีกด้วย ยกตัวอย่าง เช่น ตัวตนจำลองสามารถเดินแทรกเข้าไปในช่องแคบๆ ของขบวนพาเหรดได้ เป็นต้น-
dc.description.abstractalternativeIn traditional crowd simulation, global path planning (GPP) and local collision avoidance (LCA) have been used to advance pedestrians toward their own goals without colliding. However, we found that using those methods in bidirectional flow can force a pedestrian to get stuck among the incoming people, walk through the congestion, and unintentionally occupy in a dense area, although more comfortable passageways are available. These behaviors are usually produced and simply noticeable. For this reason, the explicit metabolic-energyminimal short-term path planning (MEM) is proposed and added between GPP and LCA to achieve more behavioral fidelity. For energy analysis, the optimal control theory with the objective energy function from the study of biomechanics is employed and finally leads to the very useful optimal walking characteristics for pedestrians. The simulation results show that the pedestrians with MEM can adapt their moving to avoid the congestion, resulting in more promising lane changing and overtaking behaviors. Even though MEM is mainly developed to deal with the artifacts in bidirectional flows, it can be extended with a little modification and produce significant behavioral improvement in multi-directional case.-
dc.language.isoen-
dc.publisherChulalongkorn University-
dc.relation.urihttp://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.153-
dc.rightsChulalongkorn University-
dc.subjectการวิเคราะห์วิถีวิกฤต-
dc.subjectCritical path analysis-
dc.subject.classificationComputer Science-
dc.titleExplicit Energy-Minimal Short-Term Path Planning for Collision Avoidance in Bidirectional Crowd Simulation-
dc.title.alternativeการหาเส้นทางการเดินในระยะสั้นที่มีประสิทธิภาพบนพื้นฐานทางชีวกลศาสตร์ของการเดิน สำหรับการหลบหลีกในฝูงชนแบบสองทิศทาง-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameDoctor of Philosophy-
dc.degree.levelDoctoral Degree-
dc.degree.disciplineComputer Engineering-
dc.degree.grantorChulalongkorn University-
dc.subject.keywordการจำลองกลุ่มคน-
dc.subject.keywordชีวกลศาสตร์ของการเดิน-
dc.subject.keywordการหาเส้นทางการเดิน-
dc.subject.keywordCROWD SIMULATION-
dc.subject.keywordBIDIRECTIONAL FLOW-
dc.subject.keywordPATH PLANNING-
dc.subject.keywordMETABOLIC ENERGY-
dc.identifier.DOI10.58837/CHULA.THE.2018.153-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5471452421.pdf3.49 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.