基于社会力模型的人员逆流行为

为真实地再现人员疏散场景,针对人员疏散过程中的逆流行为问题,提出一种基于社会力模型的人员逆流行为仿真模型,研究在场馆内人员疏散过程中的逆流行为及其对疏散结果的影响。根据社会力模型建立人员疏散模型,采用主从个体之间的吸引力对从个体行动方向的决策作用来描述逆流行为。在有逆流行为情形下的单出口和多出口场馆进行仿真,仿真结果表明,该模型有效且具有可行性,能够模拟出人员疏散过程中的逆流行为,随着逆流个体的增多疏散时间呈非线性增加,在相同情况下主原地等待行为比主不原地等待行为的影响更明显。     

考虑出口宽度因素的多出口应急疏散模型研究

本文选择社会力模型作为行人疏散理论,并在此基础上进行仿真实验,研究单出口环境中出口宽度与疏散时间的关系;为了进一步研究多出口环境中宽度变化对疏散的影响,以社会力模型为基础,构建了考虑距离因素、宽度因素的行人疏散模型;仿真结果表明,出口宽度的变化极大影响整体疏散效率;单出口环境中,宽度大小与疏散时间整体呈反比,当宽度达到一定值时,疏散时间趋于稳定;多出口环境中,仅考虑距离因素时,出口宽度差值的绝对值与疏散时间呈正比,添加宽度因素考虑后,提高了整体疏散效率,疏散时间在一定范围内波动。     

船舶多出口房间疏散问题研究

为了提高船舶人员疏散效率,针对船舶火灾情况下多出口房间的人员疏散,提出了结合博弈论和社会力模型的疏散优化模型.模型考虑了人员之间的相互作用、人员到出口的距离和出口大小对人员选择出口的影响,用博弈理论得出多出口条件下人员个体的最优决策路线,并对社会力模型中人员动力学进行修正,作为新模型中人员运动的动力学基础.用新模型对多出口无障碍房间进行人员疏散仿真,结果显示,上述模型可以仿真出人员在多出口房间中对出口的优化选择,并能改善基础社会力模型中存在的不足.仿真结果表明,上述模型能有效缩短人员逃离房间的时间,并能模拟多出口条件下人员疏散的场景,为规划和管理多出口房间的疏散提供参考.     

基于社会力模型的人员逆行行为仿真研究

为了对大型场馆疏散过程中出现的人员逆行行为问题进行研究，基于社会力模型建立了人员疏散仿真模型，研究逆行行为对场馆内人群疏散结果的影响。实验结果表明，该模型能够再现疏散过程中人员表现出来的逆行行为。     

学生群体紧急疏散仿真及在出口设计中的应用

针对学校大型建筑中人群分布密集的问题,研究了学生群体的紧急疏散仿真.首先分析了紧急情况下的群体行为特点,并根据现实生活中个体差异的统计特征,对逃生人群的不同属性特征进行了分类,然后采用社会力模型实现了学生群体的紧急疏散仿真,解决了传统疏散仿真中人员的无差异性问题.该仿真能够更加真实地反映出现实生活中的人群疏散,达到较好的效果.最后,基于该仿真模型,着重分析了建筑物出口设计对群体疏散的影响,分析结果表明:不同的出口宽度、位置对群体疏散的影响不同,从而可以为大型建筑的出口设计提供有益的参考.     

学生群体紧急疏散仿真及在出口设计中的应用

针对学校大型建筑中人群分布密集的问题,研究了学生群体的紧急疏散仿真。首先分析了紧急情况下的群体行为特点,并根据现实生活中个体差异的统计特征,对逃生人群的不同属性特征进行了分类,然后采用社会力模型实现了学生群体的紧急疏散仿真,解决了传统疏散仿真中人员的无差异性问题。该仿真能够更加真实地反映出现实生活中的人群疏散,达到较好的效果。最后,基于该仿真模型,着重分析了建筑物出口设计对群体疏散的影响,分析结果表明:不同的出口宽度、位置对群体疏散的影响不同,从而可以为大型建筑的出口设计提供有益的参考。     

一种结合导航点的社会力疏散仿真软件研究

社会力模型广泛应用于人群仿真。针对该模型在人群疏散仿真中存在抖动、穿透现象,分析产生该现象的原因,采用多线程优化的方法改进社会力模型。对于多障碍物场景中行人存在停滞和移动缓慢的现象采用增加导航点优化行人的疏散路径。采用优化的社会力模型研制一个人群疏散仿真软件,该软件可以定义多种人群仿真参数,实现人群仿真。通过该仿真软件对地震疏散情景进行仿真实验,对实验数据进行对比分析,验证了该仿真软件可以推演人群的疏散行为,可以为人群的疏散策略制定提供参考数据。     

基于智能体方法的人群疏散三维仿真

研究建筑物在不同出口条件设置下人员的安全疏散问题。针对人群仿真中如何计算疏散路径问题,文中采用导航图技术和agent技术来对个体进行疏散路径的规划。同时为表现人群运动过程当中个体之间的相互碰撞问题,结合碰撞规避规则进行穿透矫正。并且采用三维引擎DeltaSD在Vc＋＋9．0环境下进行仿真并搭建了一套三维人群运动模拟平台。最后分别在三种不同出口条件下的虚拟场景中进行仿真。对比仿真结果表明该平台能直观地展现整个人群疏散的运动过程,并能够对建筑物出口安全设计的合理陛提供有效的数据依据。     

基于深度Q网络的人群疏散机器人运动规划算法

针对公共场合密集人群在紧急情况下疏散的危险性和效果不理想的问题，提出一种基于深度Q网络（DQN）的人群疏散机器人的运动规划算法。首先通过在原始的社会力模型中加入人机作用力构建出人机社会力模型，从而利用机器人对行人的作用力来影响人群的运动状态；然后基于DQN设计机器人运动规划算法，将原始行人运动状态的图像输入该网络并输出机器人的运动行为，在这个过程中将设计的奖励函数反馈给网络使机器人能够在"环境-行为-奖励"的闭环过程中自主学习；最后经过多次迭代，机器人能够学习在不同初始位置下的最优运动策略，最大限度地提高总疏散人数。在构建的仿真环境里对算法进行训练和评估。实验结果表明，与无机器人的人群疏散算法相比，基于DQN的人群疏散机器人运动规划算法使机器人在三种不同初始位置下将人群疏散效率分别增加了16.41%、10.69%和21.76%，说明该算法能够明显提高单位时间内人群疏散的数量，具有灵活性和有效性。     

基于深度时空Q网络的机器人疏散人群算法

针对目前人群疏散方法中机器人灵活性低、场景适应性有限与疏散效率低的问题,提出一种基于深度强化学习的机器人疏散人群算法。利用人机社会力模型模拟突发事件发生时的人群疏散状态,设计一种卷积神经网络结构提取人群疏散场景中复杂的空间特征,将传统的深度Q网络与长短期记忆网络相结合,解决机器人在学习中无法记忆长期时间信息的问题。实验结果表明,与现有基于人机社会力模型的机器人疏散人群方法相比,该算法能够提高在不同仿真场景中机器人疏散人群的效率,从而验证了算法的有效性。     

基于人机社会力模型的人群疏散算法

针对公共场合紧急情况下人群疏散困难和效果有限的问题,提出一种基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法。首先,基于原始社会力模型提出了一种新的人机社会力模型,该模型在原始社会力模型的基础上加入了机器人对人作用的人机作用力;然后,基于人机社会力模型提出一种新的利用机器人疏散人群的方法,该方法在人群疏散场景中加入运动机器人,通过机器人自身的运动,利用人机作用力影响周围行人的运动状态,减小行人之间的压力,从而达到加快人群运动速度、提高人群疏散效率的目的。在室内封闭场景人群逃生、两群行人交错这两种典型的疏散场景中分别进行仿真实验,并将实验结果与未加入机器人的人群疏散结果进行对比分析,实验结果表明,基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法能够明显加快人群的运动,提高人群的疏散效率。     

结合最短路径改进的社会力人群疏散仿真模型

社会力模型广泛应用于人群疏散仿真,针对该模型在仿真过程中存在行人停滞不前、无法通过非凸边形障碍物和疏散路径与行人实际选择的路径不相符等问题,提出了一种社会力改进模型。该模型基于场景中的障碍物生成路径节点,利用这些节点生成无向图,同时考虑了节点的安全系数和拥挤系数对节点通行性的影响生成最短疏散路径。通过改进后的社会力模型进行了多种场景的仿真实验,实验结果显示行人在复杂障碍物场景中能有效绕过障碍物,生成合理的疏散路径,表明该模型有效改善社会力模型,使人群疏散仿真更加真实。     

考虑个体行为的改进CA模型人员疏散研究

为更好模拟行人疏散过程中微观个体行为,考虑行人身材半径及在疏散过程中行人步行速度随运动状态变化,将社会力模型运行规则引入元胞自动机模型,建立了一种社会力模型计算步行速度、空间离散化程度和步行速度较高的疏散模型,用于模拟紧急情况下的行人疏散过程。在该模型中空间划分为更小网格,每个行人占用一到多个单元格,行人的身材半径不再不变,每个行人移动的距离由其速度决定,根据基于速度的出口选择方法和行人运动规律,通过数值模拟分析,研究了疏散过程中的动态性。研究表明基于速度的网格移动数量、行人数量、期望速度、行人身材半径、松弛时间等参数影响疏散效率,结合连续模型的优点能够更加客观真实刻画疏散过程,有助于离散模型描述行人疏散微观行为特征。     

一个面向紧急疏散的大规模人群运动模拟系统

对公共场所大规模虚拟人群疏散过程的模拟研究在理论和现实方面都具有重大的意义.本文介绍了一个面向紧急疏散的大规模人群运动模拟系统,包括系统框架、功能、规模等.其中详细讲解了系统的几个功能模块及其实现技术,主要有人群建模和仿真技术、场景建模技术、灾害现象模拟技术、人群疏散控制策略以及海量数据实时渲染技术.最后对人群疏散系统在未来需要解决的问题做了简单讨论.     

Agent-CA的体育场馆人群疏散模型

根据体育场馆人群疏散的特点与规律,提出一种基于多智能体和元胞自动机相融合的大型体育场馆人群疏散模型（Agent-CA）。将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的智能体,将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的智能体,通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性以体现个人个性、体力、心理等对疏散行为的影响,对体育场馆的人群疏散进行仿真实验。结果表明,Agent-CA综合了多智能体和元胞自动机的优点,充分考虑了个体内在因素,更接近现实大型体育场馆的人群疏散情形,缩短了疏散时间。     

The Trace Model: A model for simulation of the tracing process during evacuations in complex route environments

In emergency evacuations, not all pedestrians know the destination or the routes to the destination, especially when the route is complex. Many pedestrians follow a leader or leaders during an evacuation. A Trace Model was proposed to simulate such tracing processes, including (1) a Dynamic Douglas–Peucker algorithm to extract global key nodes from dynamically partial routes, (2) a key node complementation rule to address the issue in which the Dynamic Douglas–Peucker algorithm does not work for an extended time when the route is straight and long, and (3) a modification to a follower’s impatience factor, which is associated with the distance from the leader. The tracing process of pupils following their teachers in a primary school during an evacuation was simulated. The virtual process was shown to be reasonable both in the indoor classroom and on the outdoor campus along complex routes. The statistical data obtained in the simulation were also studied. The results show that the Trace Model can extract relatively global key nodes from dynamically partial routes that are very similar to the results obtained by the classical Douglas–Peucker algorithm based on whole routes, and the data redundancy is effectively reduced. The results also show that the Trace Model is adaptive to the motions between followers and leaders, which demonstrates that the Trace Model is applicable for the tracing process in complex routes and is an improvement on the classical Douglas–Peucker algorithm and the social force model.     

Guided Crowd Evacuation: Approaches and Challenges

Evacuation leaders and/or equipment provide route and exit information for people and guide them to the expected destinations, which could make crowd evacuation more efficient in case of emergency. The purpose of this paper is to provide an overview of recent advances in guided crowd evacuation. Different guided crowd evacuation approaches are classified according to guidance approaches and technologies. A comprehensive analysis and comparison of crowd evacuation with static signage, dynamic signage, trained leader, mobile devices, mobile robot and wireless sensor networks are presented based on a single guidance mode perspective. In addition, the different evacuation guidance systems that use high-tech means such as advanced intelligent monitoring techniques, AI techniques, computer technology and intelligent inducing algorithms are reviewed from a system’s perspective. Future researches in the area of crowd evacuation are also discussed.      

Integration of Smoke Effect and Blind Evacuation Strategy (SEBES) within fire evacuation simulation

Many fire evacuation models have been proposed in recent years to better simulate such as an emergency situation. However most of them do not respect a recommendation of fire evacuation experts regarding the fact that evacuees should follow the boundaries of obstacles or wall to find the exits when their visibility is limited by smoke. This paper presents an agent-based evacuation model with Smoke Effect and Blind Evacuation Strategy (SEBES) which respects that recommendation by integrating a model of smoke diffusion and its effect on the evacuee’s visibility, speed, and evacuation strategy. The implementation of this model enables us to optimise the evacuation strategies taking into account the level of visibility. The obtained simulation results on a realistic model of the Metro supermarket of Hanoi confirm the important impact of smoke effect and blind evacuation strategy on the number of casualties.