Perception et émotions des conducteurs : une modélisation à base de règles floues

Alors que la plupart des approches de navigation multi-agents considèrent les interactions multiples entre agents comme une simple combinaison d'interactions individuelles, nous proposons une approche centrée perception, fondée sur des représentations mésoscopique et microscopique de l'environnement. Nous considérons en effet qu'au cours de sa tâche de navigation à l'intérieur d'une foule, un agent piéton peut faire appel à un processus cognitif plus important qu'un simple évitement d'obstacles mobiles. Nous proposons ainsi de modéliser la capacité qu'a un individu à se représenter un ensemble de piétons par un groupe anonyme (sans relation sociale, en opposition aux groupes individualisés) et à interagir avec ce groupe en tant que tel et non en tant que somme d'individus. Nos résultats de simulation démontrent l'intérêt d'une telle modélisation pour obtenir des simulations plus réalistes et favorisent l'émergence des comportements collectifs. Classical microscopic traffic simulation models are based on a car-following equation and a lane-changing algorithm. This kind of modelling shows good macroscopic properties, in particular for road capacity analysis, but does not replicate accurately individual behaviour. Hence, there is a major drawback to use these simulations to understand and predict the drivers behaviours. In order to improve the realism of agents' individual and collective behaviour, we propose to integrate the perception of events and the computation of agents emotions in a fuzzy framework. The modelling of the perception and of its effects on emotions through fuzzy rules enables the agents to consider the virtual environment properly and to choose nonnormative behaviours. We show how different kinds of fuzzy rules, implicative and conjunctive, can be used to emulate the driver's emotions, and their effects on the decision process.