22、传感器系统合成输入的人类活动模拟

传感器系统合成输入的人类活动模拟

在模拟传感器系统的合成输入时，创建具有上下文行为的异质人群是一项重要任务。这不仅要可行，最好还能基于实证证据。同时，不能要求场景作者是专业程序员，定义这些人群也不应是一个艰巨且无止境的过程，不需要超出场景作者直接需求的详细程度。在分布式传感器模拟应用中，时空结构化的随机性可能是人群合成器所需的一个显著特征。

相关工作

许多电影和游戏使用如 Massive™ 这样的软件来构建背景角色。Massive™ 提供了创建和执行规则的机制，用于管理大型群体角色的行为。虽然创建和完善这些规则仍需要时间和技巧，但该软件使构建相对同质的人群（有一些统计变化）变得更加容易。不过，这种方法适用于交互有限的战斗场景，对于需要功能性、有上下文的角色场景则不可行。

在许多游戏和模拟中，非玩家角色（NPC）被编程为遵循一条路径并可能执行一些行为。他们可能会对一组特定的刺激做出反应，但通常不会与环境中的物体进行交互，缺乏上下文，往往只在玩家的视野范围内存在。

基于 Helbing 的经验社会力模型的人群模拟使用排斥力和切向力来模拟人和障碍物之间的相互作用、推挤行为和流量。使用基于规则的模型可以在低密度和中等密度的人群中获得更真实的人类运动。元胞自动机模型实现起来快速且简单，但通过明确禁止代理之间的接触来避免碰撞。McDonnell 等人研究角色外观和运动变化的感知，以塑造更具视觉吸引力和合理性的人群。Lerner 等人使用现实世界的数据来拟合行人模拟中的行为。虽然这些方法都实现了视觉上有趣的人群，但角色仍然缺乏更大的目标和上下文。

其他研究人员通过定义环境中显示特定行为的区域来创建行为的上下文变化。例如，剧院被标记为具有坐和观看的行为。然