ES2602492T3 - Métodos para determinar niveles de amenaza en diferentes zonas - Google Patents

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James C. Boerger
David J. Hoffmann
Ken Markham
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James Oates
Jason Senfleben
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Abstract

Método que comprende: determinar niveles de amenaza para un peligro en una pluralidad de diferentes zonas dentro de un edificio; clasificar los niveles de amenaza de las diferentes zonas del edificio en al menos uno de un primer nivel de amenaza y un segundo nivel de amenaza; designar una primera zona de la pluralidad de diferentes zonas que tienen el primer nivel de amenaza con un primer indicador detectable predeterminado; designar una segunda zona de la pluralidad de diferentes zonas que tienen el segundo nivel de amenaza con un segundo indicador detectable predeterminado; caracterizado por: captar, mediante un detector, al menos uno del primer indicador detectable predeterminado y el segundo indicador detectable predeterminado; y determinar, mediante un sistema que está dentro de la primera zona cuando se detecta el primer indicador detectable predeterminado o de la segunda zona cuando se detecta el segundo indicador detectable predeterminado.

Description

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sistemas existentes es en cómo se usa la información de AL en el procesador central para determinar situaciones peligrosas y proporcionar advertencias más eficaces y, preferiblemente, más personalizadas de esos peligros. Por ejemplo, la figura 7 ilustra una carretilla elevadora F que se mueve entre dos hileras de estantes R hacia una intersección 70 sin visibilidad doble (sin visibilidad en ambos sentidos laterales) con la ruta P. En lugar de usar el procesador central para iluminar una baliza en la intersección y proporcionar una advertencia generalizada que podría no verse o ignorarse fácilmente, una alternativa es que el procesador central formule una advertencia específica de la amenaza y/o de la ubicación basándose en el peligro específico para su transmisión a peatones afectados (por ejemplo los que están dentro del área de peligro potencial). Los peatones potencialmente afectados tendrían la capacidad para recibir las advertencias específicas de la amenaza. Por ejemplo, si el pasillo por el que está desplazándose la carretilla elevadora se designa como pasillo 6, dada la capacidad de AL y de seguimiento del procesador central, puede formular una advertencia tal como “Carretilla elevadora aproximándose a intersección desde el pasillo 6, rumbo al norte, tenga cuidado” para su transmisión a peatones que se aproximan a esa intersección sin visibilidad desde cualquier dirección a lo largo de la ruta P. Entonces se transmitiría ese mensaje a algunos medios para comunicar ese mensaje a los peatones potencialmente afectados.
Puede ser deseable que este mensaje se transmita sólo a peatones que realmente podrían sufrir un daño por la carretilla elevadora que se aproxima a esa intersección. Hay diferentes métodos o maneras para conseguir ese fin. Una categoría de tales enfoques serían sistemas de comunicación “pasivos”, en los que la advertencia específica de la amenaza se transmite independientemente de si se han detectado peatones en peligro de alguna manera. Por ejemplo, la advertencia podría difundirse mediante transmisores RF convencionales 72a, b colocados de manera ilustrativa en los extremos de los estantes R adyacentes a la intersección 70, y cualquier receptor RF dentro de una cobertura dada podría detectar la señal. De manera ilustrativa, la forma o cobertura de campo de esa transmisión podría modularse basándose en la naturaleza de la amenaza para advertir selectivamente a peatones en una determinada proximidad o dirección con respecto a la amenaza. El procesador central podría usar datos de posición y rumbo de AL para determinar el tamaño del área adyacente, por ejemplo, a la intersección del pasillo 6 dentro de la cual los peatones podrían sufrir un daño si la carretilla elevadora continúa su trayectoria entonces actual (denominada en este contexto “zona de peligro”). El tamaño de esa área se reduciría presumiblemente conforme la carretilla elevadora F se acerca a la intersección 70. Además del propio mensaje de advertencia, el procesador central también podría proporcionar al transmisor RF la información sobre el tamaño y la forma de la zona de peligro. La señal de advertencia transmitida no sólo transmitiría el mensaje, sino que sólo se difundiría para recibirse con una intensidad de señal adecuada por sólo esos receptores en la zona de peligro. Una disposición de este tipo puede situar un transmisor RF en o adyacente a la “zona de peligro” en cuestión que podría abarcar el procesador central.
Otra manera de transmitir una advertencia generalizada, pero específica de la ubicación es usar sonido direccional. Por ejemplo, puede usarse ultrasonido para crear haces focalizados de energía de onda desde una fuente de tamaño razonable tal como, por ejemplo, el tamaño de un altavoz convencional. El haz focalizado mantiene su integridad para distancias largas, de manera que sólo los individuos que se encuentran en el camino del haz reciben las ondas. A medida que se propagan las ondas de frecuencia ultrasónica, interactúan entre sí y con el aire circundante de maneras predecibles. Por tanto, una señal de entrada de audio puede convertirse en un haz de sonido direccional ultrasónico que interactuará consigo mismo y el aire para dar como resultado que el oyente escuche una reproducción de la señal de audio original. Dada la capacidad para colimar y focalizar este sonido, puede dirigirse a áreas físicas muy específicas, por ejemplo, un área en la que se desearía advertir a un peatón sobre un peligro concomitante. Volviendo al ejemplo de la figura 7, unos generadores de sonido direccionales están montados en 72a y 72b y apuntan a áreas potencialmente peligrosas basándose en la aproximación de la carretilla elevadora F a la intersección 70, y el procesador central formularía advertencias apropiadas basándose en la posición de AL de los vehículos que se aproximan. La modulación de la forma y el tamaño de la advertencia de sonido direccional podrían proporcionarse basándose en la velocidad y posición del vehículo (por ejemplo reduciéndose el área de advertencia conforme se aproxima el vehículo).
En un sistema de comunicación “activo”, se generan advertencias (generales o específicas de peatones en peligro) sólo cuando existe el potencial de peligro basándose no sólo en la aproximación o presencia de la carretilla elevadora, sino también en la presencia captada de un individuo amenazado. En un sistema de este tipo se requerirán algunos medios para detectar la presencia de un individuo de este tipo. Algunos sistemas de ejemplo emplean sensores de movimiento o presencia tales como, por ejemplo, el sensor I-Zone usado por Rite-Hite Doors, Inc. de Milwaukee, Wisconsin para detectar la presencia de objetos en movimiento adyacentes a una puerta de alta velocidad que se cierra. Una lente semicilíndrica con secciones alternantes cubiertas y descubiertas divide el campo de visión de un sensor IR pasivo en áreas de detección en forma de abanico espaciadas. Según la lógica, tiene que detectarse una señal IR por áreas de detección consecutivas dentro de un periodo de tiempo dado para desencadenar un evento de detección de un objeto en movimiento. Pueden emplearse otras formas de detección de presencia/movimiento. Un sensor de este tipo está instalado en la intersección potencialmente peligrosa 70 de la figura 7 (aunque éste es sólo un ejemplo ilustrativo). Una carretilla elevadora que se aproxima (tal como se determina por el procesador central de AL) “activa” el sensor. En algunos ejemplos, el sensor puede captar continuamente un área y enviar señales de salida, y las señales de salida pueden ignorarse hasta que el área se active. En otros ejemplos, el sensor sólo se enciende cuando el área se “activa” o se capta una condición peligrosa.
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Algunos de los sistemas de ejemplo descritos anteriormente emplean un bajo nivel o forma simple de discriminación de peligro. En el sistema de ejemplo que emplea sistemas de captación basados en proximidad, la discriminación de peligro se produjo en forma de detección de intensidad de señal por encima de un umbral determinado. En el caso de las carretillas elevadoras que envían señales RF que se detectan mediante receptores portados por individuos, la detección de esa intensidad de señal por encima del umbral sirvió como discriminación de peligro porque el umbral se seleccionó de tal manera que la detección era indicativa de una proximidad potencialmente peligrosa de la carretilla elevadora transmisora. En ese caso, la discriminación de peligro se distribuyó y realizó localmente mediante la entidad potencialmente en peligro, en este caso el peatón. Este tipo de discriminación de peligro distribuida también podría situar la discriminación de peligro en la carretilla elevadora. En el ejemplo descrito anteriormente en relación con la figura 5, una carretilla elevadora incluía una disposición de antenas direccionales, que proporcionaban una entrada a una GUI que representaba las ubicaciones de los peatones con respecto a la carretilla elevadora (figura 5). Con sólo la GUI, el criterio del operario de la carretilla elevadora representaría el discriminador de peligro, pero el procesador necesario para generar la visualización también podría realizar una discriminación de peligro. En ese caso, por ejemplo, el procesador detecta cuándo un peatón captado está dentro de la proximidad de la carretilla elevadora considerada peligrosa. Obsérvese que la discriminación de peligro en este contexto no se limita a interacciones de carretilla elevadora/peatón, sino que podría aplicarse a interacciones entre carretillas elevadoras, o entre una carretilla elevadora y un objeto fijo. El discriminador podría programarse para aplicar diferentes umbrales para diferentes amenazas. Por ejemplo, el umbral de distancia para identificar que la proximidad de otra carretilla elevadora es peligrosa es menor que el umbral para un peatón, dado que la carretilla elevadora que se aproxima tiene la capacidad para moverse más rápido que un peatón. Preferiblemente, el discriminador de peligro tendría la flexibilidad para programarse con diferentes operaciones para diferentes situaciones de esta manera. Otro ejemplo de la carretilla elevadora que realiza una discriminación de peligro sería un caso en el que los peatones llevan puestas etiquetas RFID y la carretilla elevadora está equipada con un lector y una capacidad para determinar, por ejemplo, el retardo de tiempo entre el envío de una señal de interrogación y la recepción de la respuesta para dar una indicación de la ubicación del peatón. El discriminador de peligro considera que un retardo de tiempo por debajo de un umbral es indicativo de un peatón en una proximidad peligrosa a la carretilla elevadora. Pueden aplicarse otras operaciones de discriminación de peligro.
Sin embargo, la discriminación de peligro basada en la proximidad no está limitada a una manera distribuida. La proximidad podría ser la métrica pertinente para un discriminador de peligro centralizado que usa como entrada datos de ubicación/seguimiento detallados sobre todas las entidades de interés. De nuevo, dependiendo de la aplicación, esos datos pueden proporcionarse por diferentes tecnologías de captación/ubicación/seguimiento para diferentes entidades de interés. Aun así, el discriminador centralizado podría programarse para usar una operación o un discriminador de peligro de proximidad para discriminar peligros. Por ejemplo, el discriminador centralizado puede acceder a una base de datos de disposición de instalación y puede estar configurado para calcular la distancia entre diferentes entidades de interés para determinar cuándo la proximidad entre entidades de interés es indicativa de un peligro potencial. De nuevo, las interacciones entre diferentes entidades de interés (carretilla elevadora/peatón frente a carretilla elevadora/carretilla elevadora) pueden requerir diferentes umbrales u operaciones para determinar la existencia de una situación potencialmente peligrosa. Además, ya se realice la discriminación de peligro basada en proximidad de manera distribuida o centralizada, puede ser deseable establecer múltiples umbrales para interacciones específicas de entidades. Por ejemplo, en el caso de una interacción entre una carretilla elevadora y un peatón, el discriminador de peligro puede programarse para considerar que una primera proximidad es potencialmente peligrosa y requerir una atención continua por parte del discriminador, pero que no llega hasta el nivel en el que se indica alguna acción correctiva (por ejemplo señalización de advertencia). Si un análisis posterior (dentro de algún periodo de tiempo significativo) de la proximidad de las entidades indica que están incluso más cerca, y por debajo de un segundo umbral predeterminado, el discriminador puede programarse para considerar esa proximidad como un peligro potencial relativamente mayor, y por tanto iniciar un primer nivel de señal de advertencia (el término “iniciar” se usa ampliamente en este caso, dado que el propio discriminador puede no generar la señal de advertencia real, sino que podría proporcionar un nivel de salida o señal cuando se detecta ese nivel de amenaza, señal que podría usarse por otro componente o subsistema para formular y proporcionar realmente la advertencia). Finalmente, si las entidades continúan acercándose en un periodo temporalmente significativo, tal como lo indica el análisis posterior de los datos de proximidad, el discriminador podría programarse para determinar que esta proximidad se sitúa por debajo de un tercer umbral, y es indicativa de una colisión inminente. Entonces una determinación de este tipo iniciaría o desencadenaría un nivel incluso mayor de acción correctiva tal como proporcionar una advertencia más contundente o discernible, o activar los frenos o desactivar el motor de la carretilla elevadora para impedir su movimiento adicional. Los beneficios de un enfoque en fases de este tipo en la discriminación y advertencia de peligro incluyen la reducción de advertencias molestas, de que los peatones y operarios de la carretilla elevadora obtengan una advertencia de nivel de notificación cuando la amenaza es baja y de una advertencia de nivel que requiere atención inmediata cuando el peligro es realmente inminente, con la esperanza de que prestarán atención y responderán a esta última, mientras que la anterior al menos creó conciencia. De hecho, en el escenario descrito anteriormente, algún nivel de proximidad potencialmente peligrosa tal como lo determina el discriminador de peligro ni siquiera da como resultado alguna advertencia, siempre que la amenaza de peligro potencial no aumente cuando los datos se analicen en un momento posterior.
En algunos ejemplos, la discriminación de peligro basada en proximidad solamente puede no tener en cuenta las
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realidades físicas de una situación o un peligro tal como la presencia de una estructura (paredes de edificio, columnas, estantes de almacenamiento) que impediría eficazmente una colisión entre una carretilla elevadora y un peatón que de otro modo están en una proximidad peligrosamente inmediata. En algunos ejemplos, se aplican diferentes técnicas para solucionar esta debilidad, dependiendo de la tecnología de captación empleada. Para una aplicación en la que una carretilla elevadora está transmitiendo RF que va a detectarse basándose en la intensidad de señal mediante detectores portados por peatones, puede añadirse una protección de RF a los obstáculos fijos o a la estructura de manera que la RF no se transmita a través de esos obstáculos. En el caso de una carretilla elevadora que porta un lector RFID o UWB y que envía señales de interrogación a etiquetas portadas por peatones, los obstáculos fijos podrían estar dotados de etiquetas asignadas a ID para las que los lectores están programados de modo que se reconozcan como obstáculos que el discriminador de peligro debe tener en cuenta cuando determina la existencia de una amenaza. Pueden usarse otras técnicas directas en regímenes de discriminación de peligro de ubicación/seguimiento centralizados. En ese contexto, el discriminador de peligro puede programarse con un mapeo de la ubicación de los obstáculos fijos por toda la instalación. Entonces el discriminador de peligro podría incluir una etapa para determinar si un obstáculo de este tipo está presente entre dos entidades de interés.
En la figura 8 se muestra un diagrama de flujo representativo de instrucciones legibles por máquina que pueden ejecutarse para implementar un sistema de ejemplo descrito en el presente documento.
Las instrucciones de ejemplo legibles por máquina de la figura 8 comienzan la ejecución en el bloque 80 en el que se reciben datos de ubicación para las dos entidades de interés (por ejemplo una carretilla elevadora y un peatón) como entradas. Por ejemplo, unos sensores y/o dispositivos de detección pueden estar acoplados de manera comunicativa a un procesador, que recibe señales desde los sensores en el bloque 80. Basándose en las señales recibidas, el discriminador de peligro determina si las entidades están en una proximidad peligrosa (bloque 90). Si el discriminador de peligro determina que la ubicación de las entidades de interés no está en una proximidad peligrosa, el control vuelve al bloque 80 para esperar la siguiente entrada de datos (por ejemplo, desde los sensores). Si el discriminador de peligro determina que la ubicación de las entidades de interés está en una proximidad peligrosa (bloque 90), el control avanza al bloque 100, en el que se identifican ubicaciones de obstáculos fijos mediante, por ejemplo, referencia a una tabla de consulta (por ejemplo, datos recuperados mediante un dispositivo de almacenamiento de datos). En el bloque 110, los datos de ubicación de las entidades de interés se comparan con los de los obstáculos fijos para determinar si un obstáculo fijo está presente entre las entidades de interés. Si el discriminador de peligro determina que un obstáculo fijo está presente entre las entidades de interés (bloque 110), el discriminador de peligro determina que no existe una condición potencialmente peligrosa y el control vuelve al bloque 80. Si el discriminador de peligro determina que un obstáculo fijo no está presente entre las entidades de interés (bloque 110), se indica una condición de peligro, y el control inicia una advertencia (bloque 120). El control vuelve entonces al bloque 80.
Además de proporcionar este tipo de mejora para la detección basada en proximidad, un sistema de ubicación/seguimiento central puede proporcionar otros beneficios que no puede proporcionar un sistema basado en proximidad distribuido (por ejemplo uno basado sólo en la detección de intensidad de señal). Por ejemplo, la capacidad de procesamiento necesaria para realizar un seguimiento a lo largo del tiempo permite que el discriminador de peligro en un sistema de este tipo incluya un aspecto de análisis predictivo dentro de su operación. En la figura 9A se ilustra un ejemplo de esta capacidad predictiva. Aquí, un primer punto de datos de una carretilla elevadora F y un peatón P se representan mediante círculos abiertos. Los segundos puntos de datos (tomados después en algún intervalo predeterminado) se representan mediante círculos cerrados. Obsérvese que la separación entre los puntos de datos para la carretilla elevadora es mayor que para el peatón lo que indica que la carretilla elevadora se mueve a una velocidad mayor. En este ejemplo, el discriminador de peligro puede determinar tanto la velocidad como la dirección de ambas entidades y calcular un vector de trayectoria V para cada entidad. El discriminador de peligro compara los dos vectores de trayectoria V (subdesignados “p” para el peatón y “f” para la carretilla elevadora) para establecer si el movimiento continuado sobre ese vector daría como resultado una colisión, y, de ser así, iniciar una acción correctiva. Sin embargo, de manera realista, el movimiento de tales entidades continúa raras veces sobre el mismo vector por un tiempo extendido. Por consiguiente, una mejora para un análisis de vector puro se denominará en el presente documento expansión de vector de trayectoria que mejora el valor predictivo del análisis vectorial. Con esta técnica, el vector de trayectoria de cada entidad se expande según un factor de expansión predeterminado. El factor de expansión puede calcularse basándose en una variedad de factores, tales como el intervalo de velocidad de la entidad (grande para carretillas elevadoras, pequeño para peatones), la capacidad de aceleración de la entidad (de nuevo grande para carretillas elevadoras, pequeña para peatones), la agilidad de la entidad (menor para una carretilla elevadora, mayor para peatones si se define como la capacidad para cambiar de dirección con un desplazamiento lineal relativamente menor) y posiblemente otros factores. Según la técnica, siempre que se calcule un vector de trayectoria V para una entidad dada, entonces el factor de expansión se aplica matemáticamente para dar como resultado un vector de trayectoria expandido E, tal como se representa en la figura 9B y subdesignado “vp” para un vector-peatón y “vf” para un vector-carretilla elevadora. Una comparación de las dos figuras demuestra el valor potencial de este tipo de análisis. Según la operación en bruto de la figura 9A, los vectores no se intersecan, y por tanto no se indicaría una situación potencialmente peligrosa. Sin embargo, en el ejemplo de la figura 9B, la expansión de los vectores de trayectoria da como resultado una superposición 130, que podría interpretarse por el discriminador como indicativa de una
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situación potencialmente peligrosa. En el ejemplo actual, los vectores de trayectoria V se expanden. En lugar de aplicar un factor de expansión a los vectores, por ejemplo, podrían analizarse los vectores no expandidos. En lugar de requerir una superposición de los vectores, podría indicarse una condición peligrosa mediante una proximidad de los vectores dentro de una cobertura dada (por ejemplo, se expande la condición indicativa de un peligro, en lugar de los propios vectores de trayectoria). En este ejemplo, se predetermina la proximidad indicativa de una condición peligrosa basándose en una variedad de factores tales como el intervalo de velocidad de entidad, la aceleración, la agilidad, etc.
La figura 9C es un diagrama de flujo que ilustra instrucciones de ejemplo legibles por máquina 9000 que pueden ejecutarse para implementar un sistema que incluye un análisis predictivo tal como el ilustrado en las figuras 9A y 9B. El sistema está dotado de sensores apropiados para detectar las características de presencia y movimiento de objetos y personas tal como se explicó anteriormente. También está dotado de una plataforma de procesador para recibir los datos recopilados por los sensores y para ejecutar las instrucciones de la figura 9C para identificar amenazas de colisión y transmitir sistemas de advertencia correspondientes. Para facilitar la explicación, el diagrama de flujo de la figura 9C no aborda la recopilación de datos, sino que más bien se enfoca en la detección de amenazas de colisión y la transmisión de señales de advertencia correspondientes. Sin embargo, debe entenderse que el sistema recopila constantemente o de manera sustancialmente constante datos que representan características de movimiento y/o posiciones actuales y se procesan según el diagrama de flujo de la figura 9C. Por tanto, también debe entenderse que el sistema ejemplificará múltiples versiones de las instrucciones representadas por la figura 9C (por ejemplo, múltiples hilos funcionando, cada uno, en conjuntos correspondientes (por ejemplo, pares) de objetos en una proximidad suficiente para merecer una comparación) ejecutándose en paralelo para identificar rápidamente amenazas y emitir señales de advertencia en un tiempo útil para impedir colisiones. Con este fin, el sistema analiza objetos usando una prueba de proximidad inicial para identificar conjuntos de objetos móviles dentro de una distancia de interés (por ejemplo, 50 pies (15,24 m)) y sin barrera (por ejemplo, una pared) entre los mismos para identificar conjuntos de objetos que van a analizarse. Entonces se genera una instancia de la figura 9C para cada conjunto identificado de objetos. Cada instancia puede persistir (y, por tanto, monitorizar y analizar continuamente los objetos en su conjunto) hasta que haya objetos activos insuficientes (por ejemplo, en movimiento) en el conjunto correspondiente para hacer que la colisión sea una posibilidad, o puede terminar al analizar todas las combinaciones de objetos en su conjunto una vez y emitir cualquier advertencia necesaria. Este procedimiento de identificar conjuntos de objetos y generar nuevas instancias de la figura 9C se ejecuta repetidamente para garantizar que las amenazas de colisión se identifiquen de manera oportuna. El procedimiento de generar nuevas instancias de hilos puede iniciarse según el tiempo, eventos o realizarse de manera continua. La frecuencia con la que se ejecuta el procedimiento dependerá de si las instancias de la figura 9C están destinadas a persistir o a terminar tras un número finito de ejecuciones (por ejemplo, una). Una manera de ejemplo de implementar un sistema para generar instancias de la figura 9C se mostró y describió anteriormente en relación con la figura 8. Sin embargo, si la figura 8 está adaptada para esta función, el bloque 120 de la figura 8 debe sustituirse por instrucciones para generar un conjunto de objetos en una proximidad peligrosa y para generar una instancia de la figura 9C para su análisis.
Ahora, con un enfoque en una instancia de la figura 9C, en el bloque 902, si se capta que dos o más entidades de interés están en proximidad entre sí, el sistema toma una muestra del movimiento de cada entidad en el conjunto de objetos (por ejemplo, personas, vehículos, etc.) que se analizan en al menos dos periodos o puntos en el tiempo. Por ejemplo, el sistema recibe primeros puntos de datos para cada una de las entidades de interés y segundos puntos de datos para cada una de las entidades de interés en un intervalo predeterminado de tiempo a partir de los primeros puntos de datos (bloque 902). El movimiento de una entidad correspondiente puede basarse, por ejemplo, en la velocidad y/o la dirección de la respectiva entidad. El sistema genera entonces una trayectoria para cada entidad en el conjunto basándose en la muestra de movimiento determinada por el sistema (bloque 904). En el bloque 906, el sistema expande la trayectoria de cada entidad basándose en al menos una característica de movimiento de esa entidad. Por ejemplo, el sistema aplica un factor de expansión para determinar un vector de trayectoria expandido para cada entidad de interés (bloque 906). El factor de expansión puede calcularse, por ejemplo, basándose en una variedad de factores, tales como el intervalo de velocidad de la entidad (grande para carretillas elevadoras, pequeño para peatones), la capacidad de aceleración de la entidad, la agilidad de la entidad, etc. En el bloque 908, se analiza entonces el vector de trayectoria expandido de cada entidad con respecto a la superposición con el vector de trayectoria expandido de las otras entidades en el conjunto para evaluar la posibilidad de una colisión. Si se detecta una superposición entre cualquiera de las dos zonas de seguridad modificadas (bloque 910), se transmite una señal de advertencia a las entidades con las zonas de seguridad superpuestas (bloque 912). Si no hay ninguna superposición (bloque 910), entonces no se genera ninguna señal de advertencia.
La instancia de la figura 9C determina luego si alguna entidad debe retirarse de su conjunto de objetos (por ejemplo, una entidad ha abandonado la habitación, se ha movido detrás de una pared, se ha movido fuera de la distancia umbral de todos los demás objetos, etc.) o añadirse a su conjunto de objetos (por ejemplo, un objeto ha entrado en la habitación, se ha movido desde detrás de una pared, etc.) (bloque 914). De ser así, el conjunto se modifica (bloque 916). Si no se garantizan modificaciones del conjunto (bloque 914) o después de que el conjunto se haya modificado (bloque 916), el sistema determina si la presente instancia (por ejemplo, hilo) de la figura 9C va a persistir (por ejemplo, más de un objeto permanece en el conjunto de manera que las colisiones todavía son una posibilidad) (bloque 918). Si va a persistir, el control vuelve al bloque 902. De otro modo, se termina esta instancia
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