Planification de mouvement d'entités virtuelles
Liée initialement aux études dans le domaine de la robotique, la planification de mouvement automatisé a récemment trouvé des applications dans les jeux vidéo, ainsi que dans la planification de maintenance et la formation à la sécurité dans les systèmes de conception assistée par ordinateur (CAO) industriels. Dans ce type d'applications pour environnement virtuel peuplées de nombreuses entités, il importe au plus haut point de pouvoir calculer en temps réel le déplacement simultané de groupes cohérents d'entités en déplacement, plutôt que d'individus isolés. Pour ce faire, les chercheurs participant au projet européen MOVIE ont mis au point une approche innovante de la planification de mouvement pour les groupes d'entités virtuelles, modélisé par une forme fluctuante. Pour éviter des temps de calcul de mouvement excessifs, les entités individuelles sont conservées dans la forme fluctuante à l'aide d'une technique originale, dénommée champs potentiels de groupes. Le fait de combiner le mouvement d'ensemble de la forme du groupe et le mouvement interne devrait permettre d'obtenir le mouvement de groupe cohérent recherché. Une extension de la technique de planification la plus répandue, dite PRM (pour Probabilistic Roadmap, ou carte des probabilités), a été utilisée pour dresser une carte de tous les mouvements possibles de la forme fluctuante. Couvrant l'intégralité de l'espace de configuration des déplacements possibles du groupe cohérent des entités virtuelles, cette carte a ensuite pu être interrogée pour trouver l'itinéraire souhaité. De plus, dans sa forme la plus simple, le problème de la planification de mouvement nécessiterait de calculer un itinéraire sans collision entre la position de départ et celle d'arrivée. L'inclusion d'itinéraires alternatifs, tenant compte des obstacles et des objets connus (par exemple, les parois et les portes d'immeubles) lors de la création de la carte, a permis de l'adapter aux changements dynamiques de l'environnement virtuel complexe. Des expériences ont montré qu'après un traitement préalable même limité, ces techniques et les algorithmes correspondants constituent une solution numérique efficace aux problèmes de mouvement de groupe en temps quasi-réel.
