論文の概要: Navigating Heat Exposure: Simulation of Route Planning Based on Visual Language Model Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12731v1
- Date: Mon, 17 Mar 2025 01:49:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.059302
- Title: Navigating Heat Exposure: Simulation of Route Planning Based on Visual Language Model Agents
- Title（参考訳）: 走行熱露光:ビジュアル言語モデルエージェントに基づく経路計画のシミュレーション
- Authors: Haoran Ma, Kaihan Zhang, Jiannan Cai,
- Abstract要約: 既存の方法は、熱ストレス下での個々の生理的変動と環境認識機構を考慮できない。
本稿では,新しい視覚言語モデル (VLM) 駆動型ペルソナ・パーセプション・プランニング・メモリフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは非常に費用対効果が高く、シミュレーションのコストは0.006USD、ルート当たり47.81秒である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25602836891933073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Heat exposure significantly influences pedestrian routing behaviors. Existing methods such as agent-based modeling (ABM) and empirical measurements fail to account for individual physiological variations and environmental perception mechanisms under thermal stress. This results in a lack of human-centred, heat-adaptive routing suggestions. To address these limitations, we propose a novel Vision Language Model (VLM)-driven Persona-Perception-Planning-Memory (PPPM) framework that integrating street view imagery and urban network topology to simulate heat-adaptive pedestrian routing. Through structured prompt engineering on Gemini-2.0 model, eight distinct heat-sensitive personas were created to model mobility behaviors during heat exposure, with empirical validation through questionnaire survey. Results demonstrate that simulation outputs effectively capture inter-persona variations, achieving high significant congruence with observed route preferences and highlighting differences in the factors driving agents decisions. Our framework is highly cost-effective, with simulations costing 0.006USD and taking 47.81s per route. This Artificial Intelligence-Generated Content (AIGC) methodology advances urban climate adaptation research by enabling high-resolution simulation of thermal-responsive mobility patterns, providing actionable insights for climate-resilient urban planning.
- Abstract（参考訳）: 熱暴露は歩行者の経路行動に大きな影響を及ぼす。
エージェント・ベース・モデリング(ABM)や経験的測定のような既存の手法では、個々の生理的変動や、熱ストレス下での環境認知機構を考慮できない。
この結果、人間中心の、熱順応的なルーティング提案が欠如している。
これらの制約に対処するために,街路ビュー画像と都市ネットワークトポロジを統合して,熱適応型歩行者ルーティングをシミュレートする,視覚言語モデル(VLM)駆動のPersona-Perception-Planning-Memory(PPPM)フレームワークを提案する。
Gemini-2.0モデルを用いた構造的プロンプトエンジニアリングにより, 熱暴露時の移動挙動をモデル化し, アンケートによる実証検証を行った。
その結果、シミュレーションの出力は人格間の変動を効果的に捉え、観察された経路選好と有意な一致を実現し、エージェント決定を駆動する要因の違いを強調した。
我々のフレームワークは非常に費用対効果が高く、シミュレーションのコストは0.006USD、ルート当たり47.81秒である。
このAIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)手法は、温熱応答型モビリティパターンの高分解能シミュレーションを可能にし、耐気候性都市計画のための実用的な洞察を提供することにより、都市気候適応研究を推進している。
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