Везде
Three-dimensional Modeling of Digital analogs of Urban Systems using an Agent-based Approach
Table of contents
Annotation Estimate Publication content
References Comments
Share
QR
Metrics
Three-dimensional Modeling of Digital analogs of Urban Systems using an Agent-based Approach
Annotation
PII
S207751800014638-0-1
DOI
10.18254/S207751800014638-0
Publication type
Article
Статус публикации
Published
Authors
Alina Ageeva 
ORCID: 0000-0003-4902-1489
Affiliation: Cemi RAS
Address: Russian Federation, Moscow
Edition
Volume 16 Issue 2
Abstract

This article highlights the issues of creating 3D models of urban systems using an agent-based approach according to the implementation of the concept of a "smart city" and building a digital ecosystem for "smart" city management. The issues of creating digital models of cities used as a virtual environment for agent-based models of urban systems are overviewed. The main approaches to the creation of 3D agent-based models (with the functions of three-dimensional data analysis) to simulate various aspects of urban processes are listed. Conclusions about the reasons for the existing lack of attention of researchers to the issues of 3D visualization of agent-based models are presented.

Keywords
digital models of cities, three-dimensional agent-based models, agent-based models of urban systems, three-dimensional data analysis, "smart city"
Received
14.04.2021
Date of publication
12.06.2021
Number of purchasers
11
Views
1021
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf
Additional services access
Additional services for the article
Services benefits
100 RUB / 1.0 SU
1 Будущее, связанное с эволюцией городов как сложных социально-технических организмов, во многом будет зависеть от успешной реализации новой парадигмы развития городов - «smart city». Во многих городах разных стран планируются или уже ведутся мероприятия по формированию экосистем «умного города» через интеграцию множества информационно-коммуникационных технологий, а также всех совокупностей интеллектуальных потенциалов города в единый механизм для управления городской инфраструктурой и городскими системами: дорожно-транспортной, инженерно-технической, социально-экономической, природно-экологической. В настоящее время строятся экспериментальные «умные города» — Сондго (Южная Корея), Мальме (Швеция), Фудзисава (Япония), Масдар (ОАЭ), которые предоставляют возможности для создания и развития максимально полноценного интеллектуального городского пространства и «умной» городской среды. Они станут первыми испытательными площадками для тестирования и внедрения передовых технологий и различных smart-решений, таких как, автомобили с автопилотированием, автоматизированное управление системами и элементами инфрастуктуры города, альтернативные источники электроэнергии, подземные системы транспортировки бытовых отходов, автоматическое распознавание лиц и многое другое
2 Переход к «умному» управлению городами осуществляется посредством разработки и внедрения в практику муниципального управления новейших информационно-управляющих систем, с помощью которых возможны дистанционный мониторинг, контроль и управление городскими системами и критически важными объектами городской инфраструктуры. Для создания интеллектуальных систем управления распределенными элементами инфраструктуры городов в течение последнего десятилетия активно используется компьютерное имитационное моделирование — современный инструмент для построения цифровых аналогов комплексных объектов и систем высокой степени сложности. На базе имитационных моделей проектируются системы поддержки принятия решений, использование которых значительно повышает качество управления городскими системами в условиях многозадачности, непрерывной обработки и анализа огромных потоков разноплановой информации в режиме реального времени, а также дефицита временных и финансовых ресурсов.
3 Вопросы моделирования городских систем и процессов являются сложными междисциплинарными проблемами, затрагивающими аспекты функционирования и развития природно-антропогенных комплексов в конкретных пространственно-временных координатах. Наиболее перспективным инструментом для реалистичного воссоздания в виртуальной среде устройства и поведения систем высокой степени сложности, к которым относится городской организм, признается агентный метод имитационного моделирования, подразумевающий имитирование поведения отдельных агентов, что позволяет воспроизводить комплексные взаимосвязи и взаимовлияния элементов системы и изучать поведение сложных систем в целом. В рамках реализации концепции «умный город» агентами в модели могут быть как отдельные элементы городского организма (люди, транспортные средства), так и объекты городских систем (дорожно-транспортных и инженерно-технических сетей). Примером интеллектуальной системы поддержки принятия решений, в которой совокупность множества агентов обрабатывает большие потоки данных, осуществляя информационный обмен друг с другом с целью ситуационного прогнозирования и предотвращения опасных ситуаций, является АПК БГ (Аппаратно-программный комплекс «Безопасный город») [13]. Еще одной отечественной разработкой является программно-аппаратный комплекс мониторинга и управления городскими процессами «Сфера», представляющая собой платформу для коммуникации всех участников городских процессов [14].
4 Систему поддержки принятия решений АПК БГ, в соответствии с распоряжением Правительства РФ от 03.12.2014 г. №2446-р, планируется внедрить в ряде российских городов. Подробнее о построении и развитии АПК БГ можно прочесть на официальном сайте МЧС России [15]. О зарубежном опыте проектирования агентных моделей в качестве базовых компонентов систем поддержки принятия решений, созданных с целью «умного» управления городскими системами и обеспечения надежности работы критически важных объектов городской инфраструктуры, можно подробнее прочесть в [1]. Здесь вкратце перечислим основные классы современных информационно-управляющих систем и систем поддержки принятия решений, проектируемых для реализации задач «умного городского управления»:
5
  1. Системы поддержки принятия решений — платформы для осуществления контроля и управления дорожно-транспортными системами и транспортными потоками с целью повышения безопасности дорожной ситуации и качества городского транспортного сервиса;
  2. Интеллектуальные автоматизированные системы управления городскими энергосистемами и водным хозяйством — «умные сети», реализуемые через слияние в единую устойчивую систему инженерно-технических сетей, процессов, объектов инфраструктуры, а также пользователей и поставщиков ресурсов;
  3. Интеллектуальные системы мониторинга, контроля, прогнозирования и реагирования в режиме реального времени со встроенными платформами моделирования нештатных ситуаций, планами эвакуации населения, а также функциями поддержки принятия решений по управлению мероприятиями ликвидации чрезвычайных происшествий и устранению их последствий;
  4. Платформы для межведомственного обмена информацией, предоставления электронных услуг населению, а также обеспечения эффективной коммуникации горожан и представителей органов власти и местного самоуправления.
6 Вышеперечисленные примеры интеллектуальных информационно-управляющих систем представляют собой базовую часть необходимых к внедрению решений в области муниципального управления, которые должны интегрироваться и сформировать основу цифровых экосистем умных городов, состоящих из множества взаимосвязанных функциональных модулей. Подобные интегрированные информационно-управляющие комплексы, даже с учетом грамотно проработанных пользовательских интерфейсов, будут представлять собой системы высокой степени сложности, совершенствующиеся с течением времени.
7 Стоит учесть, что лица, принимающие управленческие решения на местах, не всегда являются инженерно-техническими работниками и редко обладают навыками в области разработки программного обеспечения. Кроме того, в практике управления городским хозяйством возникают задачи, для решения которых требуется анализ большого количества разнообразных данных и существующие на сегодняшний день способы визуального совмещения двумерной информации (в виде схем, планов и чертежей), в будущем использовать станет малоэффективно. Становится очевидной проблема обеспечения качественной 3D-визуализации для проведения трехмерного визуального анализа массивов информационных данных, которые будут храниться в информационно-управляющих комплексах класса «умный город». Решение проблемы наделения агентных моделей дополнительными функциями качественной трехмерной визуализации обеспечит достижение цели эффективной подачи и отображения цифровых данных для специалистов различных областей — будущих пользователей экосистем умных городов.
8 Проектирование трехмерных аналогов городских систем сопряжено с вопросами создания цифровых моделей городов, которые служат в качестве виртуальной среды для агент-ориентированных моделей городских систем. Создание трехмерной модели города — трудоемкий и дорогостоящий процесс, в ходе которого задействуются технологии дистанционного зондирования, геоинформационные системы, веб-технологии, системы автоматизированного проектирования и программные средства трехмерной графики. Стремительное развитие веб-технологий и виртуальных глобусов в начале 2000-х гг., обусловленное созданием графических процессоров для видеокарт (начиная с GeForce 256 в 1999 г.), запуском коммерческих спутников с фотокамерами высокого разрешения (ICONOS в 1999 г. и QuickBird в 2001 г.) и радикальным ростом скорости сетей связи (40 Гбит/с на канал в коммерческих волоконно-оптических системах связи в 2002 г.) дало мощный толчок цифровым моделям городов, обеспечивая широкий доступ и взаимодействие общественности через геобраузеры, такие как, например, получившие широкую популярность Google Earth, NASA World Wind и Microsoft Virtual Earth [2].
9 Основными способами трехмерного моделирования городов являются следующие: ручной, с помощью программ трехмерного моделирования; полуавтоматизированный, осуществляемый посредством построения моделей зданий и объектов по аэроснимкам; автоматизированный, с использованием алгоритмов восстановления геометрической формы объектов по их стереоизображениям [3, 4]. Наибольшее распространение и перспективы развития имеют два последних способа, позволяющие значительно сэкономить временные ресурсы и стоимость работ. Так, создание 3D модели города вручную занимает месяцы и даже годы работы, в то время как использование полуавтоматизированного и полностью автоматизированного способов позволяет достигать высокую скорость генерации модели и получать готовую модель в течение нескольких дней, максимум, недель.
10 Для того, чтобы приступить к созданию 3D модели города, необходимо располагать геоданными, которые стали доступны благодаря технологиям дистанционного зондирования. Для получения геоданных материалы аэрокосмических съемок, доставленные от спутников, а также аэрофотоснимки и облака точек, доставленные от беспилотных летательных аппаратов, подвергаются фотограмметрической обработке на цифровых фотограмметрических системах. Так формируется основа для дальнейшего построения трехмерных объектов (с их точной привязкой к геокоординатам) инструментами автоматизированного проектирования (AutoCAD, ArchiCAD, ArcGIS, 3ds Max, Google SketchUp) или с помощью использования картографических технологий автоматического построения высокодетализированных трехмерных моделей, таких как, C3 Technologies. Перспективность технологий автоматического генератора трехмерных карт земной поверхности и городов на основе аэрофотоснимков подтверждается тем, что C3 Technologies была выкуплена Apple в 2011 г. с целью создания новейших разработок для картографического приложения в будущих версиях iOS.
11 Возможность объемно визуализировать города появилась не только с доступностью геоданных благодаря технологиям дистанционного зондирования, но и с развитием процессоров, а именно, графических процессоров (GPU), которые обеспечивают выполнение качественной трехмерной визуализации в режиме реального времени, требующей значительных ресурсов. На суперкомпьютерах, оснащенных десятками тысяч графических процессоров, запускают крупномасштабные агент-ориентированные модели, к примеру модели транспортного трафика мегаполисов, планов эвакуации населения крупных городов и т.п., количество агентов в которых может достигать сотен миллионов. Интегрирование детализированных полномасштабных агент-ориентированных моделей городских систем с цифровыми аналогами городов с поддержкой функции качественной трехмерной визуализации данных требует привлечения суперкомпьютерных мощностей.
12 Существует несколько подходов к созданию трехмерных агентных моделей для имитирования различных аспектов городских процессов [6, 8]. Первый подход направлен на создание агентных моделей на основе 3D-агентов в пакетах трехмерной анимации и рендеринга или в виртуальной 3D среде. В последние годы популярным становится использование коммерческих игровых движков (Unreal, Crysis, Unity 3D) или их эквивалентов с открытым исходным кодом (OGRE, Panda3D), которые позволяют разрабатывать собственные агентные модели с помощью языков программирования Python, C ++ или C#. В движках Unreal (2009) и Crysis (2009) предусмотрена функция импортирования трехмерных зданий и объектов, а также связанных с ними пространственных данных. В работе [5] описана агент-ориентированная модель эвакуации людей при возникновении пожара в городских условиях, реализованная с использованием игрового движка Unreal Engine, в которой учитывается большой набор психофизических параметров агентов, сценарии поведения различных социальных групп и физические параметры горения и дымообразования различных материалов. В [9] представлена агент-ориентированная модель дорожного движения и пешеходных потоков на большом транспортном узле железнодорожной станции «Олимпийский парк» в Адлере, созданная также с помощью Unreal Engine.
13 В [12] представлена агент-ориентированная модель симулятора вождения в дорожном трафике города Маунтин-Вью (Калифорния, США), созданная с помощью Unity3D. Проводились эксперименты с предложенным авторами протоколом вождения и оценивались его преимущества с точки зрения затраченного времени в пути, энергопотребления и выбросов загрязняющих веществ. В [11], также с помощью Unity3D, создана агент-ориентированная модель, в которой имитируются события крупного общественного мероприятия, связанного с празднованием Нового года 31 декабря 2014 г. в Шанхае, в ходе которого погибли десятки людей. Подход, предложенный автором, включает улучшенную систему рендеринга, позволяющую создавать различимые и масштабируемые 3D-модели человека в реальном времени. Также разработана многослойная система столкновений и система создания зданий и городских объектов для полномасштабного моделирования толпы.
14 В статье [7] описана агент-ориентированная модель эвакуации пешеходов, построенная с использованием многопользовательской виртуальной среды Second Life. Second Life была разработана для вовлечения людей с целью участия в создании контента виртуального мира в реальном времени посредством Интернета. В Second Life виртуальный ландшафт может быть преобразован с помощью комбинаций форм и текстур для создания зданий и др. объектов, есть возможность импорта реальных географических данных и текстур из файлов графических изображений для формирования более реалистичного внешнего вида агентов и объектов в трехмерной иммерсивной среде. Скриптовый язык программирования Linden Scripting Language, используемый при создании контента резидентами Second Life, позволяет строить модели на основе агентов, управлять поведением агентов, а также использовать функции обнаружения столкновений, физического моделирования и связи между объектами.
15 Стоит отдельно отметить тот факт, что в последние годы появилась тенденция конвергенции высококачественной визуализации с реалистичностью поведения [8]. Поэтому, в ближайшей перспективе можно ожидать применение нашедших большую популярность и активно используемых, начиная с 2000 г., высококачественных программных пакетов для создания симуляций толпы и групповых сцен в компьютерной анимации, кино- и телеиндустрии, такие как Massive, Maya и Legion, для агент-ориентированного моделирования сложных систем, в том числе, городских процессов.
16 Второй подход заключается в том, чтобы связать платформу для агент-ориентированного моделирования (Netlogo, Repast, MATSim и др.) с набором инструментов для 3D-визуализации, например, популярным 3ds Max [7, 16]. Данный подход является предпочтительным вариантом в том случае, когда агент-ориентированная модель уже построена. Как правило, универсальные среды для агент-ориентированного моделирования (Netlogo, Repast, и др.) используются для построения модели и хранения выходных данных о местонахождении агентов, которые затем передаются в программное обеспечение трехмерного моделирования для их визуализации. Например, выходные данные агент-ориентированных моделей, созданных в Netlogo, считываются 3ds Max: передается информация о координатах и состоянии агентов, затем создаются ключевые кадры для анимации и визуализации сцен [8]. Соединение NetLogo с 3ds Max имеет потенциал для создания высококачественных визуализаций географически явных агент-ориентированных моделей, так как NetLogo поддерживает интеграцию географических наборов данных. Repast Simphony позволяет интегрировать трехмерные объекты и ландшафты, такие как, виртуальный глобус Whirl Wind, разработанный Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA).
17 Третьим подходом можно назвать создание специализированных сред для трехмерного географически явного агент-ориентированного моделирования, в первую очередь, городских процессов. Примером может служить Gama, разработанная в 2010 г. международным исследовательским подразделением IRD / SU UMMISCO и периодически обновляемая. Gama позволяет строить крупномасштабные географически явные агент-ориентированные модели, имеет открытый исходный код и продвинутые инструменты 3D-визуализации, в том числе, предназначенные для создания игр [17]. В Gama любой географический объект трансформируется в агента с его собственным внутренним состоянием и поведением, а любой агент может преобразоваться в географический объект путем его пространственного размещения. Авторами Gama предпринята попытка предложить новый способ проектирования трехмерных агентных моделей для имитирования различных аспектов городских процессов с помощью создания специальных графических агентов и инструментов интеллектуального анализа данных для многоуровневого онлайн-анализа данных. Коллектив авторов, разработавший Gama, продемонстрировал возможности платформы на примере модели, описанной в [10].
18 В работе [10] представлена агент-ориентированная модель наводнения, случившегося 1926 г. в городе Ханой (Вьетнам). Для визуализации города использовались данные ГИС, оцифрованные карты и др. информация. Для импорта и экспорта геоинформационных данных использовалась библиотека GeoTools, а для их обработки — Java Topology Suite (JTS). Основная часть работы заключалась в разработке мультиплатформенной 3D-библиотеки, интегрированной в качестве плагина. Авторами преследовалась цель создания экспериментальной среды вокруг агент-ориентированной модели для понимания динамики модели благодаря визуальной обратной связи. Первая версия 3D-библиотеки была успешно протестирована в версии Gama 1.5. Позднее авторы разработали более сложный интегрированный инструмент абстракции, с использованием языка GAML, чтобы пользователь мог задавать более сложные сценарии, с графическим представлением в многомасштабном онлайн-анализе и визуализации взаимодействий между объектами. Еще одним вкладом работы является интерактивный пользовательский интерфейс, например, для того чтобы увидеть последствия влияния прорыва дамбы, достаточно просто щелкнуть по ней, чтобы ее сломать, или для того чтобы оценить перспективы строительства дополнительных дамб, требуется совершить несколько щелчков на заданном участке реки.
19 В уже существующих популярных платформах для агент-ориентированного моделирования — NetLogo, Repast, Mason, Swarm, Anylogic и др., функции для визуализации моделируемых процессов существуют, но фактически, представляют собой базовые инструменты, такие как, окно 2D-анимации, отображающие агентов с динамическим цветом, параметры модели, вывод диаграмм и т.п. Визуализация часто рассматривается как косметический аспект построения агент-ориентированной модели, который редко представляется как неотъемлемая и важная часть работы. Анализ литературы показывает, что вопросам трехмерной визуализации агент-ориентированных моделей уделяется недостаточное внимание по следующим причинам:
20
  • большинство прикладных моделей создаются для решения узкоспециализированных коммерческих, технических и технологических задач, где трехмерная визуализация данных не представляет существенной важности или не требуется вовсе, поэтому на сегодняшний день еще не сформировалась полноценная научно-методическая база;
  • до недавнего времени, ввиду отсутствия доступных технологий дистанционного зондирования, отмечался дефицит трехмерных данных для построения цифровых моделей городов и городских систем;
  • существуют также объективные сложности, связанные с проектированием и запуском агентных моделей с функцией трехмерной визуализации данных на обычном персональном компьютере, ресурсы которого могут оказаться недостаточными для выполнения задач данного класса, что представляет дополнительную проблему для разработчиков и требует привлечения суперкомпьютерных технологий и ресурсов.

References

1. Ageeva A.F. Imitatsionnoe modelirovanie dinamiki gorodskikh sistem s pomosch'yu agentnogo podkhoda // Ehlektronnye informatsionnye sistemy. 2020, №3(26)

2. Bobkov A.E., Leonov A.V. Virtual'nyj globus - istoriya i sovremennost' // Nauchnaya vizualizatsiya. 2017, T. 9, № 2.

3. Bondarets A. Osnovnye strategii sozdaniya 3D modelej gorodov // GIS-Lab. 24.07.2010.

4. Osipov M.P., O.A. Chekodaev O.A. Avtomatizatsiya 3D modelirovaniya ob'ektov gorodskoj sredy po atributivnoj informatsii s tsifrovoj karty / IV Mezhdunarodnaya konferentsiya i molodyozhnaya shkola «Informatsionnye tekhnologii i nanotekhnologii». 2018.

5. Shul'ga I.D., Yurchenko E.A. Modelirovanie protsessa ehvakuatsii pri chrezvychajnykh situatsiyakh / Materialy 13-oj Mezhdunarodnoj konferentsii «Novye informatsionnye tekhnologii v issledovanii slozhnykh struktur»: Tomsk, 2020.

6. Crooks A. T. Building 3D Agent-Based Models for Urban Systems / Center for Advanced Spatial Analysis. Working Papers. 2010. No. 161. p. 34.

7. Crooks A. T., Hudson-Smith A., Dearden J. Agent Street: An Environment for Exploring Agent-Based Models in Second Life // Journal of Artificial Societies and Social Simulation 12 (4) 10.

8. Crooks A. T., Hudson-Smith A., Patel A. Advances and Techniques for Building 3D Agent-Based Models for Urban Systems // Advanced Geosimulation Models. 2011

9. Golubev K., Zagarskikh A., Karsakov A. A framework for a multi-agent traffic simulation using combined behavioural models // Procedia Computer Science. 2018, No. 136.

10. Grignard A. Human/Simulation interaction on ComplexSystems. Visualization and decision support / Mid-Term Report. 2013.

11. Sun S. Agent-based Crowd Simulation Modelling for a Gaming Environment Environment / Dissertation. 2017.

12. Wang Z. Agent-Based Modeling and Simulation Connected and Automated Vehicles Using Game Engine: A Cooperative On-Ramp Merging Study // SAE International Journal of Connected and Automated Vehicles. 2019. Vol. 2, No. 2.

13. http://www.apkbg.ru/index.php

14. https://russiasmartcity.ru/projects/350-integralnaya-ekosistema-resheniy-umnogo-goroda-sfera

15. https://www.mchs.gov.ru/dokumenty/2920

16. http://crowdsimulation.blogspot.com/2009/03/netlogo-to-3d-max-visualisation.html

17. https://gama-platform.github.io/blog/2019/11/15/gama-days-2020

Comments

No posts found

Write a review
Translate