Implementasi Algoritma Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) pada simulasi evakuasi gempa pada gedung Saintek Universitas Islam Negeri Malang

ABSTRAK:

Gempa bumi merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia, sehingga simulasi evakuasi pada gedung bertingkat diperlukan untuk mengevaluasi proses evakuasi dalam kondisi darurat. Penelitian ini bertujuan menganalisis performa algoritma Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) dalam mengelola tabrakan dan mempertahankan kelancaran evakuasi pada simulasi gempa di Gedung Fakultas Sains dan Teknologi UIN Malang. Simulasi dikembangkan menggunakan Unity Engine dengan mengintegrasikan Navigation Mesh (NavMesh) sebagai sistem pathfinding global dan algoritma RVO sebagai mekanisme local collision avoidance pada model 3D gedung tiga lantai dengan dua tipe agen, yaitu rasional dan panik. Pengujian dilakukan pada lima skenario dengan variasi komposisi perilaku agen dan tingkat kepadatan, masing-masing sebanyak 10 replikasi, dievaluasi menggunakan metrik safety rate, total collision, dan rata-rata waktu evakuasi. Hasil menunjukkan bahwa seluruh skenario menghasilkan safety rate yang tinggi. Variasi perilaku agen memengaruhi jumlah collision melalui perbedaan waktu keberangkatan, sedangkan peningkatan kepadatan tidak menurunkan safety rate karena kegagalan evakuasi lebih dipengaruhi oleh posisi spawn. Pada seluruh skenario, algoritma RVO terbukti efektif sebagai mekanisme penghindaran tabrakan lokal dan mampu mempertahankan tingkat keberhasilan evakuasi yang tinggi, meskipun masih memiliki keterbatasan dalam menangani kemacetan pada kondisi kepadatan tinggi.

ABSTRACT:

Earthquakes are a frequent occurrence in Indonesia, making evacuation simulations in high-rise buildings necessary to evaluate evacuation processes during emergencies. This study aims to analyze the performance of the Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) algorithm in managing collisions and maintaining a smooth evacuation during an earthquake simulation at the Faculty of Science and Technology building at UIN Malang. The simulation was developed using the Unity Engine by integrating Navigation Mesh (NavMesh) as a global pathfinding system and the RVO algorithm as a local collision avoidance mechanism in a 3D model of a three-story building with two types of agents, rational and panicked. Tests were conducted across five scenarios with varying agent behavior compositions and density levels, each run 10 times, and evaluated using the safety rate, total collisions, and average evacuation time metrics. The results showed that all scenarios yielded a high safety rate. Variations in agent behavior affect the number of collisions through differences in departure times, while increased density does not lower the safety rate because evacuation failures are more influenced by spawn positions. In all scenarios, the RVO algorithm proved effective as a local collision avoidance mechanism and was able to maintain a high evacuation success rate, although it still has limitations in handling congestion under high-density conditions.

مستخلص البحث:

تعد الزلازل من الكوارث التي تحدث بشكل متكرر في إندونيسيا، لذا فإن إجراء محاكاة عمليات الإخلاء في المباني متعددة الطوابق أمر ضروري لتقييم عملية الإخلاء في حالات الطوارئ. تهدف هذه الدراسة إلى تحليل أداء خوارزمية «العوائق ذات السرعة المتبادلة» (RVO) في إدارة التصادمات والحفاظ على سلاسة عملية الإخلاء خلال محاكاة الزلزال في مبنى كلية العلوم والتكنولوجيا بجامعة مالانغ الإسلامية الحكومية. تم تطوير المحاكاة باستخدام محرك Unity Engine من خلال دمج شبكة الملاحة (NavMesh) كنظام عالمي لتحديد المسار وخوارزمية RVO كآلية محلية لتجنب التصادم في نموذج ثلاثي الأبعاد لمبنى مكون من ثلاثة طوابق مع نوعين من العوامل، وهما العوامل العقلانية والعوامل المذعورة. أُجريت الاختبارات على خمسة سيناريوهات تتنوع في تكوين سلوك العوامل ومستوى الكثافة، مع 10 تكرارات لكل سيناريو، وتم تقييمها باستخدام مقاييس معدل الأمان، وإجمالي التصادمات، ومتوسط وقت الإخلاء. أظهرت النتائج أن جميع السيناريوهات حققت معدل أمان مرتفعًا. تؤثر تباينات سلوك العوامل على عدد التصادمات من خلال الاختلاف في أوقات الانطلاق، في حين أن زيادة الكثافة لا تؤدي إلى انخفاض معدل السلامة لأن فشل عملية الإخلاء يتأثر بشكل أكبر بموقع ظهور العوامل. في جميع السيناريوهات، أثبتت خوارزمية RVO فعاليتها كآلية لتجنب التصادمات المحلية، كما أنها قادرة على الحفاظ على مستوى عالٍ من نجاح عملية الإخلاء، على الرغم من أنها لا تزال تعاني من بعض القيود في التعامل مع الازدحام في ظروف الكثافة العالية.