LEGION

Fußgängersimulation 

• Erstellen Sie präzise Modelle davon, wie ein Raum genutzt wird 

• Importieren Sie Architekturzeichnungen (CAD), um die für Fußgänger verfügbaren physischen Räume zu definieren 

• Geben Sie das erwartete Fußgängeraufkommen für den Raum an 

• Legen Sie Bereiche fest, in denen Zwischenaktivitäten wie Anstehen oder Warten stattfinden 

• Verknüpfen Sie Betriebsdaten, um reale Nutzungsszenarien zu simulieren 

• Planen Sie Routen und erstellen Sie automatisch Navigationskarten 

• Füllen Sie das Modell auf Basis von Aktivitäten und Merkmalen wie Größe, Geschwindigkeit und persönlichen Präferenzen. 

Modellierung des Fußgängerverhaltens 

• Verwendet das Konzept des geringsten Aufwands bzw. der geringsten Kosten als Grundlage der Fußgängerlogik 

• Unzufriedenheit wird durch physische und psychologische Faktoren verursacht, die die Qualität des Weges mindern. Faktoren, die zu Unzufriedenheit beitragen: 

• • Unannehmlichkeit – Stress durch Abweichung von der Wunschlinie 

• • Unbehagen – Stress durch Einengung der persönlichen Distanzzone 

• • Frustration – Stress durch Aufgabe der bevorzugten Geschwindigkeit 

Dynamische Fußgängerbewegung 

• Der Modellraum ist kontinuierlich und nicht anhand eines Pixelrasters strukturiert 

• Wählen Sie bei der Optimierung der Schrittwahl einen beliebigen Vektor, um individuelle Präferenzen und Ziele im Kontext wechselnder physischer Randbedingungen zu erfüllen 

• Dieser Ansatz folgt einem zweistufigen Prozess: 

• • Makronavigation 

• • • Die Auswahl der gewünschten Richtung einer Entität von ihrer aktuellen Position zu ihrem nächsten Ziel 

• • • Dargestellt durch eine Abfolge von fokalen Zwischenzielen, die den kürzesten Weg vom Standort einer Entität bis zu dem Punkt nachzeichnen, an dem sie das Modell verlässt (oder ihr endgültiges Ziel erreicht) 

• • Mikronavigation 

• • • Verwendet fortschrittliche, proprietäre Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Mikronavigation innerhalb einer Simulation auf die Entitäten anzuwenden 

• • • Algorithmen ermöglichen es Entitäten, realistische Fußgängerbewegungen zu zeigen 

• • • Entitäten verfügen über einen Wahrnehmungsbereich, der sich auf Basis unmittelbarer Informationen und angesammelter Erinnerungen dynamisch anpasst 

• • • Entitäten bewerten Informationen, um ihren besten nächsten Schritt zu bestimmen 

• • • Der Mikronavigationsalgorithmus berücksichtigt mehrere wichtige Aspekte, darunter: 

• • • • Frühzeitiges Erkennen und Vermeiden physischer Hindernisse 

• • • • Berücksichtigung der persönlichen Distanzzone, der bevorzugten Geschwindigkeit und weiterer Faktoren 

• • • • Manövrieren zur Vermeidung von Kollisionen 

• • • • Lernen aus angesammelten Erinnerungen 

• • • • Die Möglichkeit, individuelle Präferenzen und Attribute anzupassen

Verhalten von Fußgängern & Merkmale von Menschenmengen 

• Soziale, physische und verhaltensbezogene Merkmale werden probabilistisch aus etablierten Profilen zugewiesen 

• Zu den sozialen Merkmalen zählen Geschlecht, Alter, Kultur und Fußgängertyp, die alle typische Bewegungspräferenzen prägen 

• Physische Merkmale bestimmen die Körpermaße 

• Verhaltensbezogene Merkmale umfassen Gedächtnis, Anpassungsfähigkeit und Präferenzen für ungehinderte Gehgeschwindigkeiten, persönliche Distanzzone und Beschleunigung 

Analyse der Fußgängerströme & Simulationsergebnisse 

• Numerische und grafische Ausgaben, die aus einem Modell und benutzerdefinierten Bereichen abgeleitet und abgefragt werden, um benutzerdefinierte Kombinationen davon auf Basis benutzerdefinierter Schwellenwerte bereitzustellen 

• Messen und quantifizieren Sie die Leistung eines Standorts in Bezug auf Erlebnis, Verkehrsfluss und Sicherheit 

• Zu den wichtigsten Kennzahlen zählen Zählungen, Ströme, Entfernungen, Dichten, Reisezeiten, Geschwindigkeiten und Servicelevel 

• Heatmaps bieten intuitive Übersichten, die helfen, Bereiche zu identifizieren, die tiefer gehende Analysen erfordern, einschließlich Liniendiagrammen, Histogrammen, gestapelten Histogrammen, kumulierten Daten oder sogar Rohdaten, die anschließend für statistische Analysen verwendet werden können 

• AMD Ryzen Threadripper oder Intel Core i9 mit Performance-Core-Taktraten von mindestens 3,5 GHz

• 64 GB Hochgeschwindigkeits-RAM

• Separate SSDs für Betriebssystem und Daten mit mindestens 50 GB freiem Speicherplatz auf der Daten-SSD

• NVIDIA- oder AMD-Grafikkarte mit mindestens 8 GB dediziertem Speicher

• Windows 10 oder höher

• Full-HD-Display

• Aktuelle 64-Bit-Version von Microsoft Excel