Modeling multi-agent motion dynamics in immersive rooms
Mincong (Jerry) Huang and Stefan T. Radev
沉浸式房间是越来越受欢迎的增强现实系统,支持虚拟世界中的多智能体交互。 然而,尽管内容创建和技术发展广泛,但关于感知驱动的社会动态的见解,例如虚拟世界导航期间的复杂运动模式,在很大程度上仍然未被充分探索。 运动动力学的计算模型可以帮助我们了解沉浸式房间中人类互动的潜在机制,并开发更好地支持空间分布交互的应用程序。 在这项工作中,我们提出了一种新的基于代理的紧急人类运动动力学模型。 该模型将人类代理表示为房间内简单的空间几何形状,根据它们接近的突出虚拟空间对象重新定位和重新定位自己。 代理运动被建模为一种相互作用的过程,将外部扩散驱动的环境影响与代理之间的内部自我推进相互作用相结合。 此外,我们利用基于模拟的推理(SBI)来表明,运动模式的调节参数可以从简单的可观察值中估计。 我们的结果表明,该模型成功地捕获了与动作相关的代理属性,但暴露了与环保意识相关的本地不可识别性。 我们认为,我们基于模拟的方法为创建自适应,响应式沉浸式房间铺平了道路 - 根据人类集体运动模式和空间关注来调整其界面和交互的空间。
Immersive rooms are increasingly popular augmented reality systems that support multi-agent interactions within a virtual world. However, despite extensive content creation and technological developments, insights about perceptually-driven social dynamics, such as the complex movement patterns during virtual world navigation, remain largely underexplored. Computational models of motion dynamics can help us understand the underlying mechanism of human interaction in immersive rooms and develop ap...
