During daily activities, a walker interacts with their environment, especially the other walkers, avoiding any collision with them. The nature of visual information that is used for a collision-free interaction requires further understanding. Specifically, the thesis aims to answer the following questions: what are the visual cues an individual perceives from the movement of others? What are the possible interpretation mechanisms and models used for determining future predicted crossing distances? To answer these questions, we designed experiments considering collision avoidance interactions between two walkers in virtual reality, allowing detailed control of the visual environment and the available visual information. The first study of the thesis focused on the nature of visual information provided from another walker, investigating whether these visual cues are extracted from local body parts or from global perception of the body motion. The second study investigated the influence of the walker’s path (straight or curved), which the participant is interacting with for the accurate estimation of future risk of collision. Finally, the third study investigated whether eye contact influences the interaction. Here we have demonstrated the coupling of perceived actionopportunities affordances from the nature of visual information and evidenced that walkers can detect future predicted collisions when another walker follows a path with constant acceleration.

Durant ses activitĂ©s quotidiennes, un marcheur interagit avec son environnement et en particulier avec les autres marcheurs, notamment en Ă©vitant toute collision. La nature de l’information visuelle utilisĂ©e pour une interaction sans collision est une question encore très ouverte Ă  ce jour. Dans ce cadre, cette thèse vise Ă  rĂ©pondre aux questions suivantes : quels sont les indices visuels qu’un individu perçoit Ă  partir du mouvement des autres ? Quels sont les mĂ©canismes d’interprĂ©tation possibles et les modèles utilisĂ©s pour dĂ©terminer les possibles risques de collision ? Afin de rĂ©pondre Ă  ces questions, nous avons mis en place des expĂ©rimentations impliquant des Ă©vitements de collision entre deux marcheurs en utilisant la rĂ©alitĂ© virtuelle, permettant un contrĂ´le dĂ©taillĂ© de l’environnement visuel et des informations visuelles disponibles. La première Ă©tude s’est concentrĂ©e sur la nature de l’information visuelle fournie par un autre marcheur, en particulier, si ces informations sont extraites d’une perception locale considĂ©rant les segments corporels, ou d’une perception globale du mouvement du corps. La deuxième Ă©tude s’est concentrĂ©e sur l’influence de la trajectoire de l’autre marcheur (en ligne droite ou en courbe) sur la capacitĂ© Ă  estimer de façon prĂ©cise un possible risque de collision. Enfin, la troisième Ă©tude s’est concentrĂ©e sur l’effet du contact visuel sur l’interaction entre les deux marcheurs. Nous avons prĂ©sentĂ© ici le couplage entre les possibilitĂ©s d’action perçues et les possibilitĂ©s offertes par la nature de l’information visuelle et dĂ©montrĂ© que les marcheurs peuvent dĂ©tecter les collisions futures prĂ©vues lorsqu’un autre marcheur suit une trajectoire avec des accĂ©lĂ©rations constantes.