Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10923/14108
Tipo: masterThesis
Título: Modelagem procedural de grupos em ambientes internos
Autor(es): Flach, Laura Mattos
Orientador: Musse, Soraia Raupp
Editor: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Fecha de Publicación: 2013
Palabras clave: COMPUTAÇÃO GRÁFICA
ANIMAÇÃO POR COMPUTADOR
SIMULAÇÃO E MODELAGEM EM COMPUTADORES
INFORMÁTICA
Resumen: Este trabalho apresenta a utilização de modelagem procedural para povoar ambientes com agentes virtuais. São utilizados ambientes previamente gerados também de forma procedural, juntamente com um simulador de multidões para realizar a locomoção dos agentes. O trabalho, além de criar grupos que se baseiam em informações semânticas do ambiente a ser povoado e em dados retirados do IBGE em relação à população de Porto Alegre, gera comportamentos para cada membro do grupo. Estes comportamentos gerados são coerentes com o ambiente, às características do grupo e do próprio membro, e ao tempo. Todas estas características e especificações são transformadas em seeds, o que permite a persistência dos dados (possibilita que o contexto seja gerado novamente a qualquer momento sem a utilização de estruturas de dados) e facilita a execução (o modelo é totalmente automático).
This work presents the utilization of procedural modelling to populate environments with virtual agents. It uses previously procedurally generated environments together with a crowd simulator to generate the agents locomotion. This work creates groups based on semantic informations of the environment to be populated and on data retrieved from IBGE for the population of Porto Alegre. It also generates behaviour for each member of the group created. These behaviours are coherent to the environment, to the group’s and member’s characteristics and also to time. All of these characteristics and specifications are transformed into seeds, wich makes the persistence of the data possible (the possibility of the regeneration of the context at any moment without the use of data structures) and the execution more simple (the model is fully automatic).
URI: http://hdl.handle.net/10923/14108
Aparece en las colecciones:Dissertação e Tese

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