GMU:Spur, Weg, Vektor/sechste Aufgabe/swarms

Swarms

Idee

Swarms ist (wird/soll werden) eine interaktive Rauminstallation, die die Beziehung zwischen Individuen und dem Kollektiv verbildlichen soll. Mit Hilfe einer Kinect werden Menschen in einem Raum aus der Vogelperspektive observiert und ihre Standorte und Bewegungen im Raum verfolgt.

Die getrackte Person stellt den Mittelpunkt für eine um sie kreisende Anzahl an virtuellen Individuen dar. Ähnlich wie in einem Vogelschwarm folgen die virtuellen Individuen (graphische Punkte) den Schwarmführern (getrackte Personen). Schließen sich mehrere Personen zusammen und bestimmen eine gemeinsame Richtung ändert sich das Verhalten der virtuellen Individuen in ein zielgerichtetes Verfolgen der Schwarmführer. Halten die Schwarmführer in ihrer Bewegung inne, zerstreut sich der Schwarm zunehmend mit der Dauer des Stillstandes bzw. der Verlangsamung der Bewegung. Stehen die Schwarmführer an unterschiedlichen Positionen im Raum, konzentriert sich der Schwarm an den Schwarmführern, verliert aber seine geschlossene Form und beginnt einen Fluss von inaktiven zu aktiven Schwarmführern herzustellen.

Inspiration (bitte nicht auf die Musik achten, am besten stumm schalten):
<videoflash type=youtube>eakKfY5aHmY|600|365</videoflash> ©Dylan Winter

Status Quo

Die Analyse von Schwarmverhalten stellt an sich ein großes Arbeitsfeld dar. Während der Recherche läuft man schnell Gefahr die Umsetzung zu vergessen. So ist es auch bei diesem Ansatz passiert. Ich habe mich detailliert mit Boids-Programmen beschäftigt und verschiedene Ansätze für Algorythmen, die versuchen strukturell Schwarmverhalten nachzuvollziehen, studiert.

Mein erster Ansatz war über den TuioClient Trackingdaten in das PureData-Objekt pd_boids zu transportieren. pd_boids erwartet einen Mittelpunkt für das Kreisen von Individuen um diesen Mittelpunkt. Dabei werden Kollisionen ausgeschlossen und die Richtung aller Individuen zufällig gewählt. Das simulierte Schwarmverhalten von pd_boids entspricht dem Verhalten von Zugvögeln und ähnelt eher Formationsflugverhalten als dem Jagdschwarmverhalten von Staren, wie es im Video zu sehen ist.

Ein erster Patch, der ein Tracking mit Hilfe einer an der Decke angebrachten Kinect und dem pd_boids-Objekt vereint, ist funktionstüchtig und in Erscheinungsbild und Aufwand sehr simpel. Da pd_boids allerdings nicht das von mir angestrebte Schwarmverhalten simuliert, bin ich darauf angewiesen wesentlich mehr Zeit auf Recherche und Programmierung zu verwenden, als im Rahmen des Kurses möglich war.