Crowd dynamics : modeling pedestrian movement and associated generated forces

Résumé : Que ce soit dans une rue commerçante, un supermarché ou un aéroport, les phénomènes de foule sont incontournables et nous affecte au quotidien. Elle constitue un système complexe dont la dynamique collective, résultant des interactions individuelles, est difficile à appréhender et a toujours intrigué les scientifiques de différents domaines. Grâce au progrès technologique, il est aujourd'hui possible de modéliser les mouvements de foule et de les reproduire en simulation. Les simulations de mouvement de foule permettent aux chercheurs de plusieurs disciplines, comme les sciences sociales ou la biomécanique, de mieux étudier et comprendre les mouvements des piétons et leurs interactions. Quant aux sciences de la sécurité et du transport, ils y voient des applications concrètes comme le développement de modèles de foule capables de simuler l'évacuation d'un lieu public de moyenne ou de forte affluence, afin que les futures constructions ou aménagements publics puissent offrir une qualité de sécurité et de service optimale pour les usagers. Dans le cadre de cette thèse, nous avons travaillé sur le perfectionnement du modèle discret proposé et développé par l'équipe dynamique du laboratoire Navier. Dans ce modèle, les actions et les décisions de chaque piéton sont traitées individuellement. Trois aspects du modèle ont été traités dans cette thèse. Le premier concerne la navigation des piétons vers leurs destinations. Dans notre modèle, un piéton est représenté par une particule ayant une direction et une allure souhaitées. Cette direction est obtenue par la résolution d'une équation eikonale. La solution de cette équation permet d'obtenir un champ de vitesses qui attribue à chaque piéton, en fonction de sa position, une direction vers sa destination. La résolution de l'équation une fois ou à une période quelconque donne la stratégie du chemin le plus court ou le plus rapide respectivement. Les effets des deux stratégies sur la dynamique collective de la foule sont comparés. Le deuxième consiste à gérer le comportement des piétons. Après avoir choisi son chemin, un piéton doit interagir avec l'environnement (obstacles, topologie, ...) et les autres piétons. Nous avons réussi à intégrer trois types de comportement dans notre modèle: (i) la poussée en utilisant une approche originale, basée sur la théorie des collisions des corps rigides dans un cadre thermodynamique rigoureux, (ii) le passage agressif (forcer son chemin) modélisé par une force sociale répulsive et (iii) l'évitement ``normal'' en adoptant une approche cognitive basée sur deux heuristiques. Les performances des trois méthodes ont été comparées pour plusieurs critères. Le dernier aspect concerne la validation et la vérification du modèle. Nous avons réalisé une étude de sensibilité et validé le modèle qualitativement et quantitativement. À l'aide d'un plan d'expérience numérique nous avons réussi à identifier les paramètres d'entrée ayant les effets principaux sur les résultats du modèle. De plus, nous avons trouvé les différentes interactions entre ces paramètres. En ce qui concerne la validation qualitative, nous avons réussi à reproduire plusieurs phénomènes d'auto-organisation. Enfin, nous avons testé la capacité de notre modèle à reproduire des résultats expérimentaux issus de la littérature. Nous avons choisi le cas du goulot d'étranglement. Les résultats du modèle et ceux de l'expérience ont été comparés. Ce modèle de foule a également été appliqué à l'acheminement des piétons dans la gare de Noisy-Champs. L'objectif de cette application est d'estimer le temps de stationnement des trains dans la gare
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Thèse
Structures. Université Paris-Est, 2016. English. 〈NNT : 2016PESC1126〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : jeudi 8 décembre 2016 - 15:21:08
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:25:23
Document(s) archivé(s) le : jeudi 23 mars 2017 - 08:02:40

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Bachar Kabalan. Crowd dynamics : modeling pedestrian movement and associated generated forces. Structures. Université Paris-Est, 2016. English. 〈NNT : 2016PESC1126〉. 〈tel-01412590〉

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