Công ty cổ phần Công nghệ và Tư vấn CIC

LEGION - Phần mềm Mô hình hóa & Mô phỏng Người đi bộ

Xây dựng và mô phỏng các mô hình cho mọi loại địa điểm LEGION là phần mềm mô hình hóa và mô phỏng cho phép bạn xây dựng một mô hình chính xác về một không gian, sau đó có thể được mô phỏng và phân tích dựa trên một bộ dữ liệu đầu vào quan trọng, chẳng hạn như thiết kế, nhu cầu và dữ liệu vận hành. Bạn có thể sử dụng LEGION để chạy và đánh giá hầu như bất kỳ nơi nào có sự tụ họp của con người, chẳng hạn như nhà ga xe lửa, sân vận động thể thao, sân bay, khu phức hợp văn phòng, nhà hát, quảng trường và các trung tâm giao thông.

Dự đoán tốt hơn và cải thiện lưu thông và an toàn cho người đi bộ LEGION cho phép bạn mô phỏng chuyển động của con người để khám phá các giải pháp thiết kế khác nhau. Kiểm tra chính xác các thiết kế và kế hoạch để tăng cường lưu lượng khách, tìm đường, quản lý đám đông, chiến lược an toàn và an ninh. Thu thập thông tin chi tiết để đưa ra các quyết định cải tiến bằng cách sử dụng hình ảnh hóa và dự đoán, kết hợp thông tin quy hoạch với các dự đoán tự động về cách mọi người di chuyển. Đánh giá và trực quan hóa luồng giao thông người đi bộ tại một địa điểm trước khi nó được xây dựng, cũng như khám phá một loạt các kịch bản và đưa ra các quyết định sáng suốt – và sự đánh đổi – bằng cách mô hình hóa và mô phỏng ngay từ đầu.

Cộng tác nhanh hơn và dễ dàng hơn Khi làm việc với nhiều thành viên dự án khác nhau với thời hạn gấp rút, điều quan trọng là phải có quyền truy cập vào dữ liệu cập nhật nhất. LEGION cung cấp một môi trường thiết kế cho phép bạn và các thành viên nhóm của bạn làm việc trên các mô hình đồng thời, bất kể vị trí của họ, sử dụng một bộ thư viện và quy trình làm việc dùng chung. Bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng mở và định dạng không gian địa lý, bạn có thể giảm thời gian dành cho việc làm lại và nhập dữ liệu thủ công.

Mô hình hóa không giới hạn LEGION hỗ trợ hình học và thiết kế tòa nhà phức tạp, cho phép bạn nhanh chóng tạo, trực quan hóa, kiểm tra và tương tác với mô hình để khám phá các kịch bản "điều gì sẽ xảy ra nếu" khác nhau. Sử dụng định tuyến tự động, tăng cường thông minh và các đối tượng đơn giản hóa để xây dựng và kiểm toán mô hình. Bạn có thể dễ dàng tái sử dụng dữ liệu của mình khi bạn xác định và chia sẻ các đối tượng trên các dự án và nhóm. Tính năng vẽ CAD tích hợp cũng cho phép bạn nhanh chóng sửa đổi các thiết kế của mình.

• Thiết lập và chạy các phân tích do người dùng xác định và tạo ra kết quả phong phú dựa trên nhiều số liệu khác nhau

• Ghi lại và phát lại các phần của mô phỏng hoặc chạy một mô phỏng mới

• Mô phỏng mọi khía cạnh chuyển động của một cá nhân, bao gồm sở thích cá nhân, nhận thức về môi trường xung quanh, các giới hạn về không gian và nhận thức về hành vi của người khác

• Xem mô phỏng ở nhiều tốc độ khác nhau, phóng to/thu nhỏ, tạm dừng/khởi động lại và xuất để phân tích

• Truy cập các bản đồ và phân tích mặc định và tự động để tăng tốc độ phân tích mô phỏng

• Sử dụng các công cụ mô hình hóa và phân tích để giúp đáp ứng các yêu cầu về giãn cách xã hội trong môi trường đông đúc

Các Khả năng Kỹ thuật của LEGION:

Xây dựng mô hình chính xác

• Tạo các mô hình chính xác về cách một không gian sẽ được sử dụng

• Nhập bản vẽ kiến trúc (CAD) để xác định các không gian vật lý có sẵn cho người đi bộ sử dụng

• Chỉ định nhu cầu đi bộ dự kiến cho không gian

• Xác định các khu vực nơi diễn ra các hoạt động tạm thời, chẳng hạn như xếp hàng hoặc chờ đợi

• Liên kết dữ liệu vận hành với mô hình

• Lập kế hoạch tuyến đường và tự động bố trí bản đồ điều hướng

• Điền dữ liệu vào mô hình dựa trên các hoạt động và đặc điểm, chẳng hạn như kích thước, tốc độ và sở thích cá nhân

Nguyên tắc Nỗ lực Tối thiểu (Principle of Least Effort)

• Sử dụng khái niệm nỗ lực tối thiểu, hoặc chi phí tối thiểu, làm cơ sở cho logic của người đi bộ

• Sự không hài lòng gây ra bởi các yếu tố vật lý và tâm lý làm giảm chất lượng hành trình. Các yếu tố góp phần gây ra sự không hài lòng:

  • Bất tiện – căng thẳng do đi lệch khỏi đường mong muốn

  • Khó chịu – căng thẳng do bị nén không gian cá nhân

  • Thất vọng – căng thẳng do phải từ bỏ tốc độ ưu tiên

Lựa chọn Di chuyển Không Giới hạn (Unbounded Movement Choice)

• Không gian mô hình là liên tục, thay vì được cấu trúc dựa trên lưới pixel

• Chọn bất kỳ vector nào khi tối ưu hóa lựa chọn bước đi để thỏa mãn sở thích và mục tiêu cá nhân trong bối cảnh các ràng buộc vật lý thay đổi

• Cách tiếp cận này tuân theo quy trình hai giai đoạn:

  1. Điều hướng Vĩ mô (Macro-navigation)

     • Việc chọn hướng mong muốn của một thực thể đến mục tiêu tiếp theo của nó, từ vị trí hiện tại

     • Được thể hiện bằng một chuỗi các mục tiêu tiêu điểm trung gian theo dõi con đường ngắn nhất từ vị trí của một thực thể đến nơi nó rời khỏi mô hình (hoặc đạt đến đích cuối cùng của nó)

  2. Điều hướng Vi mô (Micro-navigation)

     • Sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo độc quyền, tiên tiến để áp dụng điều hướng vi mô cho các thực thể của nó, trong một mô phỏng

     • Các thuật toán cho phép các thực thể thể hiện chuyển động đi bộ thực tế

     • Các thực thể có một khu vực nhận thức điều chỉnh động, dựa trên thông tin tức thời và ký ức tích lũy

     • Các thực thể đánh giá thông tin để quyết định bước đi ngay lập tức tốt nhất của chúng

     • Thuật toán điều hướng vi mô tính đến một số cân nhắc quan trọng, bao gồm:

       • Phát hiện sớm và tránh chướng ngại vật vật lý

       • Điều chỉnh không gian cá nhân, tốc độ ưu tiên và hơn thế nữa

       • Lách tránh va chạm

       • Học hỏi từ ký ức tích lũy

       • Khả năng điều chỉnh sở thích và thuộc tính cá nhân

Các Thực thể Thông minh (Intelligent Entities)

• Các đặc điểm xã hội, vật lý và hành vi được gán một cách xác suất từ các hồ sơ đã được thiết lập

• Các đặc điểm xã hội bao gồm giới tính, tuổi tác, văn hóa và loại người đi bộ, tất cả đều định hình các sở thích di chuyển điển hình

• Các đặc điểm vật lý xác định kích thước cơ thể

• Các đặc điểm hành vi bao gồm trí nhớ, khả năng thích ứng và sở thích về tốc độ đi bộ không bị cản trở, không gian cá nhân và gia tốc

Đầu ra và Phân tích (Output and Analyses)

• Các đầu ra số và đồ họa được lấy từ mô hình và các khu vực do người dùng xác định, được truy vấn để cung cấp các kết hợp do người dùng xác định, dựa trên các ngưỡng do người dùng xác định

• Đo lường và định lượng hiệu suất của một địa điểm liên quan đến trải nghiệm, lưu thông và an toàn

• Các chỉ số chính bao gồm số lượng, luồng, khoảng cách, mật độ, thời gian hành trình, tốc độ và mức độ dịch vụ

• Bản đồ nhiệt cung cấp tổng quan trực quan để giúp xác định các khu vực yêu cầu phân tích sâu hơn, bao gồm biểu đồ đường, biểu đồ tần suất, biểu đồ tần suất xếp chồng, dữ liệu tích lũy, hoặc thậm chí là dữ liệu thô, sau đó có thể được sử dụng cho các phân tích thống kê