CREAR UNA RAMPA ESPIRAL DETALLADA EN RINO-6 (NO
Una multitud de peatones es un sistema complejo que muestra una rica variedad de comportamientos colectivos autoorganizados. Por ejemplo, cuando dos flujos de personas caminan en direcciones opuestas en una calle abarrotada, los peatones comparten espontáneamente el espacio disponible formando carriles de direcciones uniformes. Esta “autopista peatonal” es un ejemplo típico de patrón funcional autoorganizado, ya que aumenta la eficiencia del tráfico sin necesidad de control externo. En este trabajo, hemos realizado una serie de experimentos de laboratorio para determinar los mecanismos de comportamiento que subyacen a este patrón. En contraste con las predicciones teóricas anteriores, encontramos que la organización del tráfico realmente alterna en el tiempo entre estados bien organizados y desorganizados. Nuestros resultados demuestran que esta dinámica inestable se debe a las interacciones entre personas que caminan más rápido y más lento que la velocidad media de la multitud. Mientras que la eficiencia del tráfico se maximiza cuando todos caminan a la misma velocidad, la heterogeneidad de la multitud reduce los beneficios colectivos proporcionados por la segregación del tráfico. Este trabajo supone un paso adelante en la comprensión de los mecanismos de autoorganización de las multitudes, y abre el camino para la elaboración de estrategias de gestión destinadas a promover comportamientos colectivos inteligentes.
Tutorial del pez globo saltamontes (Tween Surfaces)
Los estudios recientes sobre simulación de peatones han logrado construir un comportamiento de navegación muy realista en muchas circunstancias. Sin embargo, cuando se reproducen las interacciones estrechas entre los peatones, el comportamiento replicado es a menudo poco natural y carece de semejanza humana. Una de las posibles razones es que los modelos actuales suelen ignorar los factores cognitivos del proceso de pensamiento humano. Otra razón es que muchos modelos intentan abordar el problema optimizando determinados objetivos. Por otro lado, en la vida real, los humanos no siempre toman las decisiones más optimizadas, sobre todo cuando interactúan con otras personas. Para mejorar el comportamiento de navegación en esta circunstancia, propusimos un modelo de interacción con peatones que utiliza el aprendizaje por refuerzo. Además, se incorpora un novedoso modelo de predicción cognitiva, inspirado en el sistema de predicción de la cognición humana. Esto ayuda al agente peatón de nuestro modelo a aprender a interactuar y predecir el movimiento en una práctica similar a la de los humanos. En nuestros resultados experimentales, cuando se compara con otros modelos, la trayectoria tomada por el agente de nuestro modelo no es la más optimizada en ciertos aspectos como la longitud de la trayectoria, el tiempo empleado y las colisiones. Sin embargo, nuestro modelo es capaz de demostrar un comportamiento de navegación más natural y parecido al de los humanos, especialmente en entornos de interacción complejos.
Introducción a la simulación de peatones en Grasshopper
La modelización de la dinámica de los peatones ha sido durante mucho tiempo uno de los objetivos clave de la investigación sobre el transporte y los estudios relacionados con el movimiento humano en las ciencias sociales. La modelización del flujo de peatones, especialmente en las ciudades, es una cuestión compleja, ya que implica el impacto del entorno construido en el movimiento individual del ser humano. Este libro seminal de Emiliano Cristiani, Benedetto Piccoli y Andrea Torsin proporciona los fundamentos teóricos para la modelización de la dinámica peatonal, centrándose en la base matemática de los principios del movimiento, y también se ofrecen casos de simulación sencillos como prueba de concepto.
El libro está organizado en dos partes. La parte I sirve principalmente como una breve introducción que pretende abarcar diversas características del movimiento de los peatones (lo que puede modelarse) e ilustra cómo estas características pueden representarse mediante simulaciones (lo que puede hacer la simulación). Se presentan tanto fotos del mundo real como simulaciones paramétricas virtuales para mostrar el patrón del flujo peatonal. La parte I dista mucho de ser una introducción exhaustiva a la fenología del movimiento peatonal o una revisión bibliográfica en profundidad de la modelización dinámica de los peatones. Esto es comprensible, ya que el movimiento de los peatones es, por su virtud, una acción subjetiva influida por varios factores, y el trabajo de investigación en este campo es masivo y sigue creciendo rápidamente, y una introducción exhaustiva del movimiento de los peatones con una revisión detallada haría que la Parte I fuera demasiado larga y desviada.
TUTORIAL 16 de LS-DYNA: Colisión de coches – Hatchback vs Pickup
El modelado del movimiento de los peatones es de gran interés teórico y práctico. Recientes esfuerzos experimentales han revelado detalles cuantitativos de las interacciones de los peatones, que se han plasmado con éxito en ecuaciones matemáticas. Además, las correspondientes simulaciones por ordenador de un gran número de peatones se han comparado con la dinámica de las multitudes observada empíricamente. Estos estudios han permitido comprender mejor cómo el comportamiento colectivo a escala macroscópica surge de las interacciones humanas individuales. Curiosamente, las interacciones no lineales de los peatones dan lugar a diversos fenómenos complejos de formación de patrones espacio-temporales. Esto incluye la aparición de carriles de dirección uniforme de la marcha, oscilaciones del flujo peatonal en los cuellos de botella y la formación de franjas en dos flujos que se cruzan. Estos patrones de movimiento autoorganizados demuestran que una dinámica colectiva eficiente e “inteligente” puede basarse en…