LEGION

Criação de modelos precisos de uso de um espaço

Crie modelos preditivos de uso de um espaço.

• Importe desenhos arquitetônicos (CAD) para definir os espaços físicos disponíveis para pedestres
• Especifique a demanda prevista de pedestres para o espaço
• Defina áreas para atividades temporárias, como filas ou espera
• Vincule os dados operacionais ao modelo
• Planeje rotas e crie mapas de navegação automaticamente
• Inclua, no modelo, os dados com base em atividades e características, como tamanho, velocidade e preferências pessoais.

O princípio do menor esforço

• Use o princípio do menor esforço, ou menor custo, como base para a lógica do fluxo de pedestres
• A insatisfação é causada por fatores físicos e psicológicos que reduzem a qualidade da jornada. Estes são fatores que contribuem para insatisfação:
  • Inconveniência – estresse por divergência de preferência
  • Desconforto – estresse por violação de espaço pessoal
  • Frustração – estresse por desatenção ao tempo preferencial

Escolha de deslocamentos sem restrições

• Use o modelo de espaço, que é contínuo, em vez de estruturado e baseado em uma grade de pixels
• Selecione qualquer vetor ao otimizar a opção de etapas para cumprir os objetivos e as preferências individuais no contexto de alteração das restrições físicas
• Essa abordagem segue um processo em duas etapas:

  • Macronavegação

    • A seleção da direção desejada de uma entidade até o próximo destino, a partir de sua posição atual
    • É representada por uma sequência de destinos intermediários e focais que traçam o caminho mais curto do local de uma entidade até o local onde ela sai do modelo (ou chega em seu destino final)

  • Micronavegação

    • Usa algoritmos avançados e proprietários de inteligência artificial para, em uma simulação, aplicar a micronavegação às suas entidades
    • Com os algoritmos, as entidades exibem deslocamentos realistas de pedestres
    • As entidades têm uma área de percepção que se ajusta dinamicamente com base em informações instantâneas e memórias acumuladas
    • As entidades avaliam as informações para decidir a próxima etapa imediata
    • O algoritmo de micronavegação considera vários pontos importantes, como:
      • Detecção antecipada e desvio de obstáculos físicos
      • Acomodação de espaço pessoal, velocidade preferencial e muito mais
      • Manobras para evitar colisões
      • Aprendizado de memórias acumuladas
      • Capacidade de ajustar atributos e preferências individuais

Entidades inteligentes

• As características sociais, físicas e comportamentais são atribuídas com base em perfis estabelecidos e probabilidades
• As características sociais incluem gênero, idade, cultura e tipo de pedestre; todas elas definem as preferências comuns de deslocamento
• As características físicas determinam os tamanhos dos corpos
• As características comportamentais incluem memória, adaptabilidade e preferências para velocidade de caminhada sem obstáculos, espaço pessoal e aceleração

Resultados e análises

• Os dados numéricos e gráficos resultantes de um modelo e de áreas definidas pelo usuário são consultados para fornecer combinações definidas pelo usuário e com base em limites definidos pelo usuário
• Meça e quantifique o desempenho de um local em relação a experiência, circulação e segurança
• As métricas importantes incluem contagens, fluxos, distâncias, densidades, tempos de jornada, velocidades e níveis de serviço, entre outras
• Os mapas de calor fornecem visões gerais intuitivas para ajudar a identificar áreas que exigem análises mais detalhadas, incluindo gráficos de linhas, histogramas, histogramas empilhados, dados cumulativos ou até dados brutos, que podem ser usados em análises estatísticas