| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| AI-3 |
| セッション名 |
| 環境計測と信号処理 |
| 講演日 |
| 2019/03/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 201教室 |
| 講演番号 |
| AI-3-3 |
| タイトル |
| 人流における学習型誘導技術のデータ同化に関する研究 |
| 著者名 |
| 松林達史, |
| キーワード |
| マルチエージェントシミュレーション |
| 抄録 |
| 大規模なスポーツイベントやライブイベントなどにおいては，観覧者の入退場時などにおける雑踏事故を未然に防ぎ，安全に運営を行うための事前の綿密な警備計画の重要性は非常に高い．警備などにおける事前計画策定において，広く用いられているのがMulti-Agent Simulation（以下MAS）であり，MAS を用いてコンピューター上で群衆行動を模擬し，誘導計画など様々なケースでの警備計画策定に役立てられている．また現実世界でのイベントなどで群衆行動を観測し，MAS 内で再現することにより，警備計画の改善や混雑解消に役立てたりすることが可能である．本研究では，イベントで観測された群衆行動から人々の経路などを推定し，「いつ，どこから，どこへ」というエージェントの動きに必要な情報を推定する，データ同化技術を紹介する． |
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