Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Обзор состояния предметной области
1.1 Проблематика, классификация и актуальные решения по обеспечению безопасности массовых мероприятий 8
1.2 Волонтерство и тренинг волонтеров как учебный процесс 13
1.3 Технологии моделирования толпы и тренажеры управления массовыми скоплениями людей (DM тренажеры) 15
1.4 Геймификация процесса обучения 18
1.5 Выводы по главе 1 20
Глава 2 Теоретические основы технологии автоматизации обучения персонала массовых мероприятий 22
2.1 Информационная модель массового мероприятия 23
2.2 Информационная модель обучения персонала массовых мероприятий 26
2.3 Математическая модель поведения участников массового мероприятия 31
2.4 Эталонные решения и оценка результатов обучения 39
2.5 Выводы к главе 2 42
Глава 3 Инструментальное средство автоматизации процесса обучения при подготовке и проведении массовых мероприятий 43
3.1 Общая архитектура инструментального средства 43
3.2 Техническая реализация системы 46
3.3 Клиенты системы 56
3.4 Человеко-компьютерное взаимодействие 60
3.5 Выводы по главе 3 66
Глава 4 Экспериментальные исследования и анализ применимости разработанных решений 67
4.1 Экспериментальные исследования производительности, реактивности и возможностей масштабирования технологии 67
4.2 Экспериментальная апробация 71
4.3 Применимость разработанной технологии во время проведения краткосрочных массовых мероприятий 79
4.4 Применимость разработанной технологии во время проведения долгосрочных массовых мероприятий 83
4.5 Выводы по главе 4 88
Заключение 89
Список источников 90
- Технологии моделирования толпы и тренажеры управления массовыми скоплениями людей (DM тренажеры)
- Информационная модель обучения персонала массовых мероприятий
- Техническая реализация системы
- Применимость разработанной технологии во время проведения краткосрочных массовых мероприятий
Введение к работе
Актуальность темы диссертации связана с необходимостью повышения безопасности крупных массовых мероприятий (ММ), в которых могут одновременно участвовать от десятков тысяч до нескольких миллионов человек. К таким мероприятиям относятся, например, государственные праздники, спортивные турниры международного уровня, а также религиозные празднования. Часто крупные ММ носят разовый характер, а большая доля их персонала представлена волонтерами, не имеющими специальных навыков и не знакомыми с местом и инфраструктурой мероприятия. Потому возможности использования ретроспективного опыта проведения аналогичных ММ для обучения волонтеров ограничены, а проведение обучения во время мероприятия нецелесообразно в силу непродолжительного характера ММ. Возможным решением данной проблемы является автоматизация процессов обучения волонтеров с использованием специальных тренажерных систем. В России это направление успешно продвигается научными школами СВ. Клименко, В.А. Галактионова, Сергеева С.Ф., Горбунова А.Л., Даниловой С.К., Борисова В.Г., Федорищева Л.А., Чинакал В.О., Нагаевой И.А., Грибовой В.В. и др. исследователей. Однако существующие в данной области решения ориентированы в основном на индивидуальную навигацию в сложных условиях, они не отражают специфику коллективного поведения самих участников ММ. Как следствие, необходимо развивать новые технологии автоматизации обучения персонала ММ, позволяющие правдоподобно воссоздавать реальные условия еще до начала самого мероприятия с целью освоения волонтерами практических компетенций, связанных с навигацией и управлением движением больших скоплений людей, что и определяет актуальность исследования.
Предметом исследования являются модели, методы, алгоритмы и программные средства автоматизации обучения персонала ММ.
Целью исследования является разработка моделей, методов и средств автоматизации процессов обучения персонала ММ на основе технологий виртуальной реальности и компьютерного моделирования движения больших скоплений людей.
Задачи исследования:
обоснование требований к средствам автоматизации процессов обучения персонала ММ с использованием технологий виртуальной реальности;
разработка модели обучения, которая позволяет заблаговременно (до начала мероприятия) вырабатывать у персонала компетенции, связанные с ориентацией в условиях проведения ММ, эффективными перемещениями в плотной толпе и управлением ее движением;
разработка инфраструктурного обеспечения процесса обучения, включая технологии "погружения" обучаемого в мультиагентную (МА) модель движения больших скоплений людей (с возможностью воздействия на
ситуацию), а также технологии виртуальной реальности для отображения ситуации;
проектирование и разработка инструментальной среды для построения сценариев обучения, что обеспечит унификацию разработанных решений для широкого диапазона ММ;
экспериментальное исследование разработанной технологии "погружения" обучаемого в МА-модель движения больших скоплений людей (с возможностью воздействия на ситуацию) и оценка ее применимости для обучения персонала различных ММ.
Методы исследования включают в себя методы научной визуализации и виртуальной реальности, МА-моделирования, инженерии программного обеспечения, управления базами данных, математической статистики и теории планирования эксперимента.
Научная новизна обусловлена моделью обучения персонала ММ (включая волонтеров) с применением технологий виртуальной реальности и мультиагентного моделирования движения больших скоплений людей, которая позволяет заблаговременно (до начала мероприятия) вырабатывать у обучаемых компетенции, связанные с ориентацией в условиях проведения массовых мероприятий, эффективными перемещениями в плотной толпе и управлением движением толпы.
Практическую значимость работы определяют: программная реализация модели обучения в форме инструментальной среды, позволяющей конструировать обучающие системы для различных ММ;
прикладные обучающие системы, созданные на основе инструментальной среды, для разовых ММ, не обеспеченных ретроспективным опытом, включая фестиваль ВКонтакте (Санкт-Петербург) и религиозный праздник Кумбха-Мела (Удджайн, Индия).
На защиту выносятся: модель обучения персонала ММ, обеспечивающая интерактивное погружение обучаемых в среду проведения ММ с возможностью скоординированного воздействия на движение больших скоплений людей в целях предотвращения критических ситуаций;
информационная технология быстрой разработки коллаборативных обучающих систем для персонала различных ММ.
Достоверность научных результатов и выводов определяется корректностью формальных моделей, используемых для автоматизации процесса обучения, возможностью настройки моделей по мере накопления данных эксплуатации системы во время ММ, разнообразием и полнотой проведенных экспериментальных исследований.
Внедрение результатов работы. Результаты диссертационного исследования использованы при выполнении работ по следующим крупным научно-исследовательским проектам: «Методы и технологии моделирования процессов большого города на основе данных индивидуальной мобильности
населения» ТЗ №715784 от 20.04.2015 г., «Информационные технологии поддержки принятия решений по обеспечению комплексной безопасности сверхбольших территориально распределенных массовых мероприятий» Соглашение №14.584.21.0015 от 11.11.2015 г., «Технологии распределенных облачных вычислений для моделирования процессов большого города» Договор № НК 15-29-07034М6 от 19.04.2016 г.; при подготовке интерактивной зоны для научного парка образовательного центра "Сириус" в рамках соглашения о сотрудничестве между Образовательным фондом "Талант и успех" и Университетом ИТМО от 04 мая 2016 г. № 201616; в ходе проведения фестиваля ВКонтакте "VKFEST 2016" в рамках интеллектуального партнерства между Университетом ИТМО и программным комитетом фестиваля.
Апробация работы. Результаты диссертационных исследований представлялись на следующих международных научных конференциях: International Conference on Computational Science (Кэрнс, Австралия, 2014; Рейкьявик, Исландия, 2015; Сан-Диего, США, 2016); International Conference on Application of Information and Communication Technologies (Астана, Казахстан, 2014); 9th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (Лимассол, Кипр, 2014); International Multidisciplinary Scientific GeoConferenc (Албена, Болгария, 2014); Young Science Conference (Афины, Греция, 2015); European Conference on Games-based Learning (Норвегия, 2015); Eurographics (Лиссабон, Португалия, 2016).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 печатных работ, в том числе 14 - в изданиях из перечня ВАК РФ, а также Web of Science и Scopus, получено 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.
Личный вклад автора в работах, выполненных в соавторстве, заключается в: разработке и специфицировании требований к обучению персонала массовых мероприятий, разработке модели обучения, адаптации методов моделирования динамики толпы для использования в рамках модели обучения, разработке архитектуры программного средства, дизайне интерфейсов человеко-компьютерного взаимодействия, программной реализации ключевых модулей программного средства, постановке и проведении экспериментальных исследований, апробации разработанных решений на краткосрочных и долгосрочных массовых мероприятиях, оценке и обобщении результатов исследований. Из работ, выполненных в соавторстве, в диссертацию включены результаты, которые соответствуют личному участию автора.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (87 источников) и приложения. Содержит 97 с. текста, включая 31 рисунок и 8 таблиц.
Технологии моделирования толпы и тренажеры управления массовыми скоплениями людей (DM тренажеры)
Персонал массовых мероприятий можно разделить на следующие категории: - постоянные и временные сотрудники организаторов; - волонтеры; - поставщики и подрядчики организаторов (службы безопасности, технические и сервисные службы мероприятия и т.д.). Волонтерами принято считать людей, добровольно занимающихся безвозмездной общественно полезной деятельностью. Добровольцы, с точки зрения законодательства Российской Федерации, - физические лица, осуществляющие благотворительную деятельность в форме безвозмездного выполнения работ, оказания услуг (добровольческой деятельности) [24].
В настоящее время волонтеры играют существенную роль при организации ММ. Ими выполняется до 10 % работ по всему миру [25], например, при проведении зимних Олимпийских Игр в Сочи в 2014 году численность волонтеров составляла более трети общей численности персонала игр (25 000 из 60 000) [26, 27]. Необходимость в добровольцах продолжает расти с увеличением числа мероприятий и их массовости, однако в настоящее время число волонтеров, а также затрачиваемое ими время на работу падает [28], во избежание этого необходимо поддерживать заинтересованность волонтеров, их удовлетворенность от выполнения обязательств [29].
Одним из основных элементов мотивации волонтеров является получение нового опыта в ходе выполнения возложенных на них обязательств и подготовки к этому [27]. В большинстве своем волонтеры осознают свою роль связующего звена между организаторами мероприятия и посетителями. Следовательно, их мотивация зависит, в том числе, от собственной оценки мероприятия через качество организации подготовки волонтеров и проведения самого мероприятия. Также немаловажную роль играет чувство общности и командный дух, которые развиваются во время совместной подготовки волонтеров.
Обучение волонтеров позволяет значительно не только улучшить качество их работы, но и повысить уровень удовлетворения от выполняемой ими деятельности. В случае с ММ обучение и тренинг волонтеров зачастую начинается задолго до начала самого мероприятия, несмотря на то что обучающая программа длится непродолжительное время (например, для волонтеров Сочи 14 2014 обучающие тренинги длились три дня, а обучение волонтерских групп началось более чем за полгода до самого мероприятия [27]). Так как в подавляющем большинстве в волонтерском движении участвует молодежь, то при подготовке стараются ориентироваться на технологии и формат учебных материалов, соответствующих современным тенденциям. Так, например, если для подготовки волонтеров для Олимпиады в Лондоне в качестве одного из основных видов обучающих материалов использовалось видео [30], то подготовка волонтеров для Олимпиады в Сочи шла с использованием инновационных интерактивных и игровых методик – командные упражнения, обучающие карты и квесты, комиксы, вебинары [26].
С повышением доступности сети Интернет стали появляться онлайн-ресурсы, посвященные волонтерству, нацеленные на непрерывное поддержание образовательного и тренингового процесса для волонтерского сообщества. На текущий момент существует множество ресурсов: от общих рекомендаций по работе с волонтерами (какие знания необходимо сообщать волонтерам, как следует с ними общаться, чего не следует говорить [31–34]), до порталов, созданных для конкретных мероприятий [35].
Помимо порталов общей тематики на популярных онлайн-ресурсах создаются курсы для обучения навыкам, необходимым волонтерам в конкретных ситуациях. Например, образовательный портал Coursera предлагает курс, посвященный профессиональной подготовке и обучению медико-санитарных работников добровольных сообществ [36]: рассматриваются особенности обучения взрослых, выбор методов обучения, способы привлечения волонтеров и т.д. На сайте центра обучения волонтеров Торонто [37] имеются как платные, так и бесплатные курсы, посвященные подбору и обучению волонтеров, методам их поддержки, некоторым законодательным нормам конкретной страны, связанным с их деятельностью и т.д. Также за последние несколько лет в сети Интернет появилось множество онлайн-инструментов для рекрутинга и управления волонтерами [38].
Для обеспечения порядка и безопасности на мероприятиях привлекаются как частные охранные предприятия, так и государственные органы правопорядка, которые также необходимо готовить для подобного рода работ. В статье [39] исследуется влияние новых способов тренинга бельгийской жандармерии на повышение качества принятия решений в сложных ситуациях. Для эксперимента было составлено четыре группы полицейских. Первая группа подготавливалась традиционным способом, вторая подготавливалась по слайдам, третья только по видео, а четвертая по слайдам и видео. Просмотр видео и слайдов повысил число предпринятых превентивных мер с 10 до 16, при этом тренировки с использованием видеоконтента всегда давали наилучший результат. Однако в случае возникновения экстренных ситуаций неподготовленные люди (волонтеры, специалисты, обеспечивающие правопорядок) могут медленно принимать решения в связи с психологическим торможением. В центре медико 15 санитарной помощи в больнице Сан Мартино в Генуе (Италия) используется система виртуальной реальности для тренировки в оказании первой медицинской помощи [40], которая позволяет воспроизводить сценарий несчастных случаев внутри помещений и на улице города. Предложенная система позволяет волонтеру приобрести навыки правильного реагирования в сложившейся ситуации, оценивать ее и в ограниченные по времени сроки применять теоретические знания, приобретенные ранее во время обучения.
При возникновении непредвиденных ситуаций во время проведения мероприятий волонтерам необходимо принимать решения в условиях сжатого времени. Такие решения зачастую требуется принимать без возможности обсуждения с руководством. В [41] приведены результаты исследования, которые говорят о положительной роли подготовки (обучения) только в том случае, если решение принимается не в условиях ограничения по времени. В проведенном эксперименте волонтеры должны были выбирать в магазине бытовую технику по нескольким параметрам. Результат эксперимента показал повышение качества принятия решения в нормальных (спокойных) условиях, однако при необходимости выбора в определенный промежуток времени качество решения резко падало. Но существует ряд работ, подтверждающих обратный эффект, особенно в случаях работы, в отличие от [41], в экстремальных условиях. Так, например, в работе [42] исследуется принятие решений пожарными на основе данных о более 100 реальных выездов 26 опытных пожарных на места происшествий. Большинство решений принималось в режиме сжатого времени – менее чем за 1 мин, именно эти решения относились к “прототипным”, т.е. сделанным на основе собственного опыта в схожих ситуациях и тренировках, что свидетельствует об эффективности плановых тренировок и отработки типовых ситуаций в процессе обучения. В работе [43] приводится исследование, показывающее, что должная мотивация исполнителей и положительная отдача от выполняемых работ могут существенно ослабить влияние сжатого времени на качество принятия решений.
Таким образом, проведенный анализ демонстрирует, что волонтеров на ММ можно инструктировать, даже краткосрочно тренировать (при заблаговременной подготовке), однако сложно обеспечить их полноценное обучение действиям в реальных ситуациях в силу уникальности самого явления – разового характера ММ.
Информационная модель обучения персонала массовых мероприятий
Моделирование действий посетителей мероприятия является одной из базовых составляющих процесса обучения персонала ММ. Моделирование позволяет воспроизводить как уже прошедшие события, так и спрогнозировать возможное развитие ситуации даже в отсутствие ретроспективных данных об аналогичных ситуациях. Это, в свою очередь, позволяет определить, например, временные характеристики эвакуации в случае непредвиденных ситуаций, плотности потоков участников как при движении к точкам интересов, так и при эвакуации, потенциальное число людей, пострадавших при эвакуации или возникновения давки.
С целью оценки вышеописанных характеристик для обширных пешеходных пространств могут применяться модели динамики сплошной среды. Однако во время проведения мероприятий движение участников частично осуществляется через проходы и пространства, сопоставимые с размером человека. В этой связи оптимальным подходом к моделированию поведения участников мероприятия является индивидуально-ориентированный (individual-based) подход, основанный на МА-логике. Каждый агент, существующий в МА-модели, воспринимает среду с помощью сенсоров, а также сам влияет на нее соответствующими механизмами.
В рамках задачи обучения возможно использовать два варианта моделирования: (а) предсказание поведения толпы на заданный промежуток времени вперед от текущего момента и (б) сценарное моделирование, т.е. предсказания исходя из некоторых начальных условий (например, сценарии класса «что-если», «if-else»). Основным различием между (а) и (б) является источник начального состояния системы. В случае (а) это – текущие измерения (или аппроксимация измерений), в случае (б) – выборки из распределения возможных конфигураций системы.
В настоящее время существует большое количество математических моделей прогнозирования динамики толпы различного уровня сложности, масштаба и назначения.
Существующие подходы моделирования динамики толпы. Модели динамики толпы могут быть классифицированы исходя из формализации передвижения объектов, описываемых на различных уровнях детализации – макроскопическом и микроскопическом [76].
Макроскопические модели позволяют определять плотность людей на определенной территории в заданный момент времени. В целом макроскопические модели больше подходят для моделирования дорожного трафика или динамики населения на макроуровне, чем для моделирования пешеходной динамики. Это связано с более сложным поведением пешеходов, по сравнению с потоками транспортных средств и ограничениями при моделировании взаимодействий между индивидами. В отличие от макроскопических микроскопические модели мобильности населения позволяют определить не только плотность, но и положение конкретных индивидов в каждой точке пространства в заданный момент времени.
Макроскопические (Коломбо-Росини) или гидродинамические [77] модели являются упрощением и не позволяют учитывать особенности поведения конкретных индивидов. Это наиболее ярко проявляется в сложном поведении пешеходов и взаимодействии между индивидами, что характерно для ММ. Микромодели также не идеальны: например, модели на клеточных автоматах [78, 79] всегда зависят от размера сетки моделирования, в отличие от моделей, использующих непрерывное пространство, что приводит к необоснованному использованию вычислительных ресурсов при моделировании больших пространств, когда требуется высокая точность. Индивидуальные модели на основе "магнитных" и социальных сил близки по своей природе и принципу, но последние получили более глубокое развитие и, как следствие, наиболее применимы для решения задач краткосрочного прогнозирования динамики толпы, а также получения различных данных о состоянии этой толпы (т.к. производится моделирование всех основных компонентов при передвижении в толпе для каждого индивида). При этом наибольшая реалистичность движения толпы обеспечивается за счет применения модели социальных сил, имеющей большое количество параметров для настройки на реальных данных.
Модели на основе «социальных сил» (Social force model). Данная модель была предложена Д. Хелбингом [80], в ней позиции индивидов в пространстве вычисляются с использованием уравнения ньютоновской механики. Данная концепция разъясняется как «социальные поведенческие силы», описывающая скорость и желаемое направление движения для каждого агента. Реальная скорость объекта на следующем шаге моделирования зависит от скорости на текущем шаге, желаемой (оптимальной) скорости, силы отталкивания между объектом и препятствиями, а также между агентами и некоторого случайного шума. Данный подход успешно применяется для моделирования движения в узких местах, таких как коридоры и двери, а также в местах скопления людей и образования людских потоков (например, на перекрестках).
Изменение скорости щ / -го агента с массой т описывается следующим уравнением: m i = p(t) + l (2.1) где є - это некоторое случайное отклонение, связанное с неоднородностью агентов, а Fj -результирующая сила, действующая на z -го индивида: Ft(t) = mVei{t) (t) + У Fijieun - fj) + У Ftn(etlft - r), (2.2) j n где ?j - желаемое направление движения агента, первое слагаемое отвечает за собственное ускорение агента, ц - сила отталкивания между агентами / и j, Fin - сила отталкивания между агентом / и препятствием п. Если на пути следования интересующего агента отсутствуют какие-либо препятствия, то он перемещается в направлении к цели ?j(t) со скоростью v0. Различие между реальной vt(t) и оптимальной v0et(t) скоростью, обусловленное необходимостью изменения скорости или коррекции маршрута из-за помех, сводится к появлению ненулевого времени релаксации т. Отталкивание агентов описывается следующим выражением:
Построение маршрутов движения агентов. Для построения маршрутов движения агентов могут быть использованы различные алгоритмы [81]. Однако при моделировании большого количества агентов целесообразно использовать навигационные поля, так как агенты МА-модели не нуждаются в регулярном пересчете пути.
Навигационные поля представляют собой регулярную сетку, хранящую значения векторов направления движения в каждой ячейке (рисунок 2.4), причем каждая сетка может иметь более одной целевой точки. Однако в данной работе рассматривается вариант, когда для каждой точки интереса навигационное поле рассчитывается индивидуально, т.е. результирующее число навигационных полей равно количеству точек интереса в моделируемой среде.
Техническая реализация системы
Для управления моделью поведения агента на пользовательский интерфейс была вынесена панель контроллеров, которые представляют собой набор слайдеров, чек-боксов, кнопок и вводимых текстов. Данный набор инструментов позволяет регулировать поток агентов, участвующих в моделировании, силу их взаимодействия между собой и преградами. Для реализации подобного инструментария происходит постоянное общение между клиентом и сервером. Клиент может отправить изменения для системы, моделирующей поведение агентов, а сервер, применив настройки, для последующих расчетов будет рассылать всем клиентам обновленные позиции агентов. Таким образом, одновременно могут наблюдать и взаимодействовать несколько клиентов данного типа.
Клиент виртуальной реальности (КВР) является одним из двух отличающихся между собой архитектурой клиентов разработанного программного средства (рисунок 3.8). Данный Для мониторинга ситуации моделирования поведения агентов был добавлен инструмент (рисунок 3.7), позволяющий отслеживать такие показатели моделирования, как средняя плотность агентов и средняя скорость перемещения в выбранной области моделирования. Выбор области для анализа происходит путем двумерного представления полигона. Для каждой выбранной области в каждый момент времени создаются графики отдельно для каждого отслеживаемого параметра моделирования. Можно одновременно отметить несколько зон для мониторинга ситуации, которые будут выделены разным цветом, а также графики будут дополнены соответствующими данными и помечены аналогичным цветом. Выбранные области и их рассчитанные характеристики не передаются на сервер, поэтому каждый клиент может исследовать только те области, которые его интересуют. 58 клиент представляет собой систему виртуальной реальности, с помощью которой пользователь может погрузиться в виртуальный мир, чтобы заранее ознакомиться с территорией, на которой будет происходить мероприятие, а также отработать реакцию на ряд экстренных ситуаций. Главной особенностью данного клиента является использование очков виртуальной реальности Oculus Rift (одним из самых «продвинутых» на данный момент устройств для погружения в виртуальную реальность). Oculus Rift позволяет отображать свое изображение для каждого глаза в достаточно высоком разрешении 1080х1200 пикселов, что обеспечивает ощущение глубины виртуального мира. Помимо этого, в составе Oculus Rift есть специальный инфракрасный сенсор, который позволяет отслеживать позицию и вращение очков, что дает возможность усилить погружение пользователя в виртуальную реальность. КВР в полной мере поддерживает все возможности Oculus Rift, а также позволяет пользователю перемещаться по виртуальной реальности как с помощью клавиатуры и мыши, так и с помощью джойстиков от игровой приставки Xbox, основное отличие джойстиков заключается в том, что у них есть пара аналоговых стиков и пара аналоговых кнопок, с помощью которых можно плавно изменять скорость перемещения и вращения, а также силу взаимодействия. Еще одним необычным устройством ввода, которое поддерживает КВР, является Leap Motion, небольшое устройство, которое позволяет отслеживать движение рук и пальцев, с его помощью можно перенести руки пользователя в виртуальную реальность и предоставить ему возможность взаимодействовать с виртуальными объектами. Возможность смотреть на виртуальный мир глазами, как бы находясь в виртуальном мире, перемещать голову, а также возможность взаимодействовать с виртуальными объектами с помощью своих рук переводит уровень погружения в виртуальную реальность на принципиально иной уровень по сравнению с системами, использующими обычные мониторы и клавиатуру с мышью в качестве устройств ввода. Для еще большего погружения в виртуальный мир все объекты, с которыми пользователь может взаимодействовать, ведут себя согласно физическим законам. Внутреннее устройство КВР состоит из физического и видимого виртуальных миром. Таким образом, практически каждый виртуальный объект имеет отражение как в физическом мире, так и в видимом. Для физических расчетов используется библиотека BepuPhysics. В физическом виртуальном мире происходят расчеты столкновений объектов, влияния гравитации и прочих сил, действующих на виртуальные объекты. После того как позиция и вращение каждого физического представления объекта рассчитаны, они задаются для представления этого объекта в видимом мире. Такое разделение необходимо, чтобы ускорить расчеты физики; чем меньше деталей, чем проще объект, тем быстрее происходят расчеты. К примеру, в качестве физического представления забора используется треугольная призма, а для представления персонажа пользователя – капсула. Пользователь с помощью устройств ввода может влиять на физический мир, сигналы от устройств ввода поступают на обработчик ввода, из этих сигналов он формирует силы, действующие на объекты, а также вращает камеру и персонажа. Некоторые объекты не требуют физического представления и имеют только видимое представление, например, рекомендательные линии. Также физического представления не имеют агенты. Вся информация об агентах поступает от сервера, где и происходят все расчеты. От сервера на обработчик пакетов приходит пакет данных в бинарном виде. Каждый пакет содержит информацию обо всех агентах (идентификатор, позиция и угол вращения), список рекомендательных линий и позиции заборов. Обработчик пакетов формирует локальный список агентов и обновляет позиции и вращения видимых представлений агентов. Однако это не значит, что пользователь не может влиять на агентов. На каждом кадре формировщик пакетов передает команды на сервер в одном пакете. Каждый пакет содержит команду для обновления положения пользователя, а также команды об установке или удалении заборов. Сервер рассчитывает перемещение агентов с учетом позиции пользователя и позиций заборов.
Использование Oculus Rift накладывает определенные требования к процессу визуализации в КВР, сцена в видимом мире должна быть визуализирована два раза, для левого и правого глаза, с небольшим смещением камеры.
Рекомендательный клиент был создан для совместной работы с клиентом виртуальной реальности. Он обладает большей частью функциональности административного клиента, но представлено только двумерное окно для отображения данных, а также убраны панель управления для МА моделирования и средства мониторинга ситуации. Но с помощью этого клиента можно наблюдать за моделированием и советовать пользователю, подключенному с помощью клиента виртуальной реальности, нанося рекомендательные линии поверх двумерной модели пространства, куда идти и как лучше действовать. С этой целью необходимо формировать сообщение на сервер, содержащее последовательность точек рекомендательной линии, которая впоследствии от сервера рассылается всем клиентам.
Применимость разработанной технологии во время проведения краткосрочных массовых мероприятий
В качестве другого варианта применения разработанной технологии может быть рассмотрен процесс обучения персонала для проведения крупных религиозных мероприятий. В качестве примера был взят “праздник Кувшина” – Кумбха-Мела. Фестиваль Кумбха-Мела, представляющий собой массовое религиозное паломничество последователей индуизма, проводится каждые три года в четырех городах Индии поочередно – Аллахабад, Харидвар, Удджайн и Нашик (в [9] отмечается, что это самое массовое мероприятие в мире). Каждые 12 лет проводится особый фестиваль Пурма Кумбха, тогда как наиболее почитаемый индуистами праздник Маха Кумбха отмечается каждые 144 года. Неотъемлемая часть мероприятий, связанная с ритуальными омовениями, проходит на берегах рек.
Специально для проведения фестиваля администрацией праздника создается временная инфраструктура, рассчитанная на обеспечение нужд, по меньшей мере, одного миллиона постоянно присутствующих на территории в течение месяца паломников, а также большого числа единовременных посетителей. Составление планов размещения основных объектов начинается примерно за год до самого фестиваля [54]. Несмотря на легкость конструкций и недолговечность лагеря, создаваемого для гостей фестиваля, в литературе часто отмечается, что такого рода поселения напоминают полноценные города [3, 85, 86]. Основными элементами «временного города» являются дороги, энергосети, средства для обеспечения участников чистой питьевой водой, госпитали, транспорт, временное жилье, полицейские участки, пожарные станции и т.п. На территории возводятся палаточные комплексы, закрепляемые за религиозными деятелями – аскетами и святыми (которые беседуют о религии, участвуют в молитвах с последователями и гостями фестиваля), каждый из которых обладает группой последователей и обязан предварительно зарегистрироваться в администрации. Помимо этого, на территории лагеря сооружаются временные храмы и церемониальные залы [76]. По окончании фестиваля конструкции всех этих сооружений разбираются и вывозятся с места проведения.
Длительность фестиваля зависит от того, в каком месте он проводится, а также от числа наиболее благоприятных для омовения дней. Точные даты проведения фестиваля определяются в зависимости от положения небесных тел. В 2007 г., когда фестиваль проходил в Аллахабаде, за 45 дней в нем участвовало 70 млн человек, а в день, считающийся наиболее священным, в ритуальных мероприятиях приняли участие около 5 млн паломников. В 2010 г. в Харидваре приняли участие около 50 млн человек. В 2013 г. в Аллахабаде за 50 дней, шесть из которых были названными наиболее благоприятными, побывало порядка 100 млн паломников [76].
Как отмечается в литературе, в отличие от многих других массовых религиозных мероприятий, Кумбха-Мела скорее напоминает религиозную ярмарку [76] – к участию приглашаются все желающие, вне зависимости от вероисповедания, участие для последователей индуизма является добровольным, количество проведенных на фестивале дней или обязательство участвовать в омовении не регламентируется. Более того – сам фестиваль не ассоциируется с чествованием какого-то отдельного божества.
Категории участников и видов деятельности. Для большинства паломников фестиваль предоставляет возможность в одном месте встретиться с множеством почитаемых в религиозной среде священнослужителей. В целом все многообразие религиозного опыта, который может получить посетитель фестиваля, вне зависимости от того, к какой группе паломников он относится, можно концептуально объединить в категории «служение себе» (участие в молитвах, медитациях, ритуале омовения в реке, дискуссиях на духовные темы) или «служение другим» (помощь участникам, кормление бедных и так называемых «святых людей» – Садху) [87]. Иными словами, помимо непосредственно религиозной мотивации к участию в Кумбха-Мела паломники движимы желанием ощутить сплоченность и единство (social unity) [10], что, в частности, проявляется в пренебрежении действующими в обыденной жизни нормами, закрепленными исторически сложившейся системой социальной стратификации.
Каждый фестиваль Кумбха-Мела сопровождается обрядом инициации (пострижения) последователей, которые желают отказаться от материальных ценностей и примкнуть к группе «святых людей» [76]. После инициации Садху проводят ночь за религиозными песнопениями и на утро участвуют в омовении в реке, тем самым открывая путь к воде для рядовых посетителей фестиваля. Во время омовения отдельные священнослужители также проводят обряды и совершают подношения даров реке (цветы, кокосовое молоко, украшения), которая считается в индуизме священной. Помимо различного рода религиозных служений на территории фестиваля проходят культурные представления, организованные представителями различных регионов Индии [76].
В литературе, посвященной проблемам обеспечения медицинской помощи во время таких крупных религиозных мероприятий, как Кумбха-Мела, отмечается, что в значительной степени подобные ГММ посещают представители социально-экономических групп с низким достатком [65], которые составляют основную массу иногородних посетителей фестиваля.
Среди отдельных более четко очерченных групп паломников стоит выделить так называемых VIP-персон – государственных, культурных и духовных деятелей, участие которых в фестивале ранее сопровождалось исключительными мерами [86], что нередко вызывало негодование общественности [6], особенно когда появлялись основания полагать, что обеспечение особых условий для привилегированных гостей могло косвенно повлиять на возникновение давки и гибель людей. Главными особенностями данного мероприятия, в отличие от рассмотренного фестиваля ВКонтакте, является его продолжительность (от 30 до 45 календарных дней), территориальный масштаб, общий объем посетителей (от 50 до 100 млн человек за весь период праздника), их половозрастной состав и количество привлеченного персонала. Размах мероприятия, количество задействованных ресурсов предполагают более масштабный и долгосрочный подход к подготовке сотрудников мероприятия.
По оценкам администрации мероприятия, есть две группы паломников. Первые стараются посетить как можно больше святынь во время пребывания в городе. Вторые посетят лишь главный храм города и ближайшее к нему место для омовения. С учетом того, что большая часть посетителей ограничивает свой визит на фестиваль одним днем, в руководстве были разработаны предполагаемые маршруты паломников на основании направлений, откуда могут прибывать участники. Таким образом, каждый маршрут паломников начинается с пяти временных городов-спутников, организованных на границе города, в которых оказываются посетители праздника, прибывающие по основным магистралям, соединяющим Удджайн с другими крупными городами. Дальнейшее передвижение по городу осуществляется или пешком по специально отведенным для этого дорогам, или при помощи организованных для нужд фестиваля маршрутов общественного транспорта. На время праздника движение личного авто- и мототранспорта в городе ограничено. Далее паломники могут посетить по пути в главный храм несколько расположенных в городе храмов и святынь. Стоит отметить, что предлагаемые маршруты являются максимально обобщенными и в каждом частном случае могут изменяться в зависимости от индивидуальных предпочтений и начала религиозно значимых событий (например, в ночь полнолуния или отсутствия на небе Луны – что считается временем, наиболее благоприятным для получения благословения в определенных храмах).
Паломники прибывают большими группами, которые составляют в основном родственники, соседи и представители локальных религиозных групп. Вне фестиваля посещение храма Махакал происходит также зачастую в группах, однородных по возрастному и гендерному признаку, а также в группах коллег по работе или учебе. Время пребывания посетителей в храме зависит от двух ключевых факторов: а) количества свободного времени, б) задержки на входе в храм, вызванной необходимостью предотвращения давки. Таким образом, время посещения может увеличиваться с 30 мин до нескольких часов, в наиболее «священные» для индуистов дни (в храме Махакал особенным днем считается понедельник, именно в этот день поток посетителей заметно возрастает). Различного рода мероприятия во время праздника проводятся с раннего утра до позднего вечера, а отдельные молитвы и ритуалы могут приходиться на ночное время, что может представлять опасность для паломников [86].