In Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum Jülich entwickelt das Lehr- und Forschungsgebiet (LuFG) das Softwarepaket Jülich Pedestrian Simulator (JuPedSim) zur Simulation von Fußgängerströmen. JuPedSim umfasst verschiedene mikroskopische Modelle, die die physikalische, kleinskalige Bewegung der Fußgänger abbilden, sowie Modelle, die Orientierung und Wegewahl simulieren. Das Paket ist quelloffen und kostenlos verfügbar (entsprechende Lizenzbedingungen sind zu beachten).

Releases und Quellcode können auf unter https://www.jupedsim.org/stable/ abgerufen werden. Dort finden sich auch weiterführende Informationen zu den Eigenschaften und Anwendungsmöglichkeiten von JuPedSim.

JuPedSim ist ein Python-Paket mit einem C++-Kern zur Simulation von Fußgängerdynamiken. Ursprünglich 2010 als C++-basiertes Kommandozeilenprogramm entwickelt, wurde JuPedSim aufgrund des zunehmenden Bedarfs schließlich als Python-Paket neu geschrieben.

Über eine Python-Schnittstelle ermöglicht JuPedSim die Konfiguration und Durchführung von Fußgängersimulationen. Damit lassen sich sowohl kleine, einfache Szenarien wie Engpässe als auch große, komplexe Umgebungen simulieren. In solchen komplexen Szenarien können verschiedene Crowd-Management-Maßnahmen mit den integrierten Modulen modelliert werden.

Für die Simulation von Bewegungen und Interaktionen der Fußgänger stehen in JuPedSim zwei mikroskopische Modelle zur Verfügung: das „Collision Free Speed Model“, ein Geschwindigkeitsmodell, sowie das „Generalized Centrifugal Force Model“, ein Kraftmodell. Weiter Information zu den Modellen können hier gelesen werden: https://pedestriandynamics.org/models/

Mit JuPedSim lassen sich zudem unterschiedliche Entscheidungsprozesse bei der Routenwahl der Agenten abbilden. Diese Routen können aus mehreren Schritten bestehen, die die Agenten erfüllen müssen. Ein Schritt kann abgeschlossen sein, sobald das Ziel erreicht ist, oder erfordert das Erfüllen einer bestimmten Bedingung, wie etwa das Abwarten. Nach jedem abgeschlossenen Schritt kann einer der integrierten Entscheidungsmechanismen verwendet werden, um das nächste Ziel der Agenten situationsabhängig anzupassen.