Des expériences menées par des chercheurs de l'Université Brown ont montré que chaque piéton
Premièrement, les gens essaient de se déplacer pour que leurs voisins restent immobiles selon leur perception. Pour ce faire, la vitesse et la direction de déplacement des personnes marchant à proximité doivent être les mêmes.
Deuxièmement, les gens préfèrent avoir un champ de vision dansmouvement n'a pas changé. De tels changements peuvent se produire lorsque les voisins se rapprochent ou s'éloignent. Par conséquent, les piétons dans la foule essaient inconsciemment de fixer la distance entre eux et leurs voisins.
Les chercheurs ont également constaté que les participantsde l'expérience ont surtout réagi aux mouvements des voisins les plus proches. Les changements de comportement de ceux qui marchaient à distance n'ont pas eu d'effet important. Cela est dû à deux effets, disent les scientifiques : les lois de l'optique et les principes de l'occlusion. Les mouvements d'un objet éloigné nous paraissent moins prononcés, et les piétons qui marchent à distance sont partiellement couverts par le dos de leurs voisins. Cela signifie qu'il devient plus difficile de suivre et de prévoir leurs actions.
Explorer des trajectoires individuellesmouvements, les scientifiques ont utilisé la réalité virtuelle. Les participants à l’étude portaient des casques VR dans une grande salle ouverte montrant des personnages animés. Les expérimentateurs contrôlaient les mouvements de personnages virtuels dans une foule. Par exemple, des individus pouvaient tourner dans une direction différente tandis que tous les autres continuaient à avancer tout droit.
Les participants à l'expérience ont été invités à se déplacer avec la foule, et les scientifiques ont suivi comment les changements dans le comportement des personnages virtuels affectaient la trajectoire du mouvement d'un individu.
Sur la base des résultats, les chercheursconstruit un modèle qui prédit avec succès comment chaque personne spécifique dans la foule se déplacera. Selon les chercheurs, l'efficacité du modèle a été prouvée aussi bien en réalité virtuelle que pour analyser le mouvement des personnes dans une foule réelle.
« Pour la première fois, nous avons utilisé des données sensorielles pouranalyse des mouvements coordonnés », explique William Warren, professeur de sciences cognitives, linguistiques et psychologiques à l'Université Brown et l'un des co-auteurs de l'étude. "Le modèle prend en compte ce que les gens dans la foule voient, afin que nous puissions faire des prédictions plus précises sur la façon dont l'ensemble du groupe se comportera."
Les scientifiques notent que les modèles de prévisionmouvement de foule large portée. Ils peuvent être utilisés pour planifier les espaces publics, les infrastructures de transport, les issues de secours et les plans d'urgence.
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