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。     

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。     

复杂场景下行人轨迹预测方法

为了预测行人在复杂场景中的行走轨迹,提出了一种基于生成对抗网络的可解释模型。该模型以场景中行人的历史轨迹信息和场景环境信息作为模型的输入,并在生成对抗网络中引入了物理注意力机制和社会注意力机制对行人轨迹进行预测。其中,物理注意力机制有助于建模复杂场景的整体布局并提取图像中与路径相关的显著特征,社会注意力机制能够建模不同行人之间的交互对未来轨迹的影响。在生成对抗网络的整体框架下,物理和社会注意力机制的结合使得该模型能够预测出符合物理限制和社会行为规范的多条可接受的未来路径。通过在仿真数据和真实的标准数据集上的实验,可以证明该模型能够实现对行人未来轨迹的有效预测。     

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。     

基于正六边形元胞自动机的行人疏散研究

在分析、比较现有疏散仿真模型的基础上,提出一种基于正六边形元胞自动机的行人疏散模型。该模型中疏散空间被分成相等的正六边形,每个行人有包括静止在内的7个运动方向。给出速度等级的概念用来描述行人的疏散速度。在疏散过程中行人选择出口的决策由到出口的距离、视野内行人数量和密度决定。为展示恐慌心理对疏散过程的影响,定义了恐慌系数。通过实验仿真了有恐慌和无恐慌2种情景下的疏散过程,结果表明,该模型可真实地反映实际的疏散过程,可为真实的行人疏散和评估公共建筑设计起到一定的参考作用。     

遗传算法与行人疏散模型结合的建筑出口优化

构建基于遗传算法与行人运动仿真模型的双层优化框架，选取单室双出口场景，考虑两个出口在同一侧、相邻侧、相对侧3种典型布局，设定3种人员身形，3种疏散初始人群密度，9种疏散出口大小条件，形成243个数值实验场景，分别计算获得最有利于人员疏散的出口布局。研究发现疏散出口宽度与疏散效率呈正向关系，疏散人员半径、初始人员密度与疏散效率呈负向关系，同时在不同布局中，影响疏散效率的关键参数有一定区别。     

基于突发事件影响力传播的双向人流疏散仿真

当突发事件发生时,行人行走行为会因为突发事件本身以及突发事件在人群中的传播而改变。对于突发事件影响下的行人行走特征的研究能够提高人流疏散的效率。针对现有研究中数据获取方式的不足,对真实行人场景视频进行图像处理,提取相关数据后分析了无突发事件时行人一般行走特性。针对突发事件下的行人流,利用k-邻近算法和合力的思想描述了突发事件的影响传播和突发事件下行人流的自组织现象,并由此提出一种新的元胞自动机模型,该模型中的行人元胞会受到正常行走、突发事件、安全标识这三个因素所抽象产生的三个作用力的影响。利用模型对突发情况下的双向人流疏散进行仿真,实验结果表明,当安全标识的距离为0、10、20个元胞时,在小范围行人通道中安全标识分布的距离对人群疏散作用不明显;通过对人群间是否存在影响力的研究发现,疏散的效果主要受到附近行人对突发事件传播的影响;突发事件的影响程度太大或影响范围过小都会引发拥堵,不利于人群的疏散。仿真结果与真实世界中的双向行人流疏散情况基本吻合。     

疏散仿真中关注个体心理的路径规划

为了提高虚拟行人在疏散仿真中路径规划的智能性,在微观仿真框架下提出一种基于个体心理的实时路径规划方法.该方法根据真实行人的认知模式建立以个体为中心的环境认知域,动态获取其周围环境的人群密度、危险强度等相关信息;进行路径规划时,采用mental cost综合考虑了疏散时间耗费、路径安全性以及自主行动能力等因素对路径选择的影响,为每个个体生成一条其主观认为"最优"的路径;在疏散过程中,虚拟行人能够根据动态更新的现场信息,通过重规划对初始疏散路径进行调整.基于个体认知域与mental cost在导航图中搜索路径,提出了mental A*搜索算法,可以进行实时规划.最后针对不同疏散场景进行了仿真实验,验证文中方法的有效性与可扩展性.     

基于多头注意力对抗机制的复杂场景行人轨迹预测

行人轨迹预测对智慧城市建设、公共危机管理具有重要意义.复杂场景中的行人轨迹不仅包含行人个体运动时序性特征,还包含行人与周围其他运动实体之间的交互性特征.如何根据场景变化,对这种时序性和交互性特征进行深度刻画并进行轨迹预测,是复杂场景行人轨迹预测的关键问题.本文采用多头注意力机制和对抗生成方法,提出一种基于多头注意力机制的生成对抗网络模型(Multi-head Attention Generative Adversarial Model,MAGAM),对复杂场景下多行人轨迹进行建模.论文首先通过多头注意力机制融合行人的相对位移信息,从不同方面学习轨迹特征空间中各子空间特征的权重信息,实现对行人之间相互影响的交互性轨迹特征刻画;然后采用对抗生成机制和多轨迹生成策略,实现对复杂场景下不同个体移动轨迹的生成与预测.最后,本文在两个公开的数据集(ETH和UCY)进行了实验验证.实验结果表明,在ADE、FDE和AnlDE三个指标上,本文提出的MAGAM模型比基准模型误差平均降低了26.90%、21.02%和24.06%.本文对模型的预测结果进行可视化分析,直观展示了本论文模型的合理性.     

突发事件情景下地铁站人员应急疏散问题综述*

突发事件情景下,合理的进行地铁站人员应急疏散是减少人员伤亡和财产损失的有效途径。从地铁站人员应急疏散的仿真研究、不同规则下疏散模型的研究和智能算法在疏散建模中的应用三个角度对突发事件下地铁站人员应急疏散问题进行综述,并分析了当前疏散模型、求解算法以及行人特征数据的不完善之处。提出了把行人的心理行为特征、建筑物设施因素引入地铁站人员应急疏散问题中,并利用改进的蚁群算法求解最优疏散路径的重要价值。最后,展望了今后地铁站人员应急疏散问题研究的发展趋势。     

初始分布非均匀的行人流疏散仿真研究

为了有效模拟研究初始分布非均匀的行人流疏散问题,通过定义行人方向模糊可视域,改进了场域元胞自动机模型。模型中,行人的目标位置选择受到方向模糊可视域内行人之间的排斥力和吸引力、出口处行人分布、距可选位置相对距离三种因素共同作用。研究表明,改进模型能够有效地实现初始分布非均匀的行人流在疏散过程中的动态平衡;改进模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;在疏散过程中,如果行人保持一个较大的视野半径,疏散系统能够实时提供出口处行人分布状态,就可以有效地提高行人流疏散效率。该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定。     

A social force evacuation model driven by video data

This paper proposes a video data-driven social force model for simulating crowd evacuation. The initialization of pedestrian position, path navigation, and goal selection in the improved social force model was guided by real video data. To initialize pedestrian position and determine path navigation, the distribution of the pedestrians is set according to the real video. We also extracted the trajectories of pedestrian movement from the videos, and these trajectories were stored into a path set to guide the evacuation of pedestrians. Moreover, a fitness function was defined to model the behavior of a pedestrian goal selection. The fitness function could process the evacuation parameters, which were extracted from the video, and consider the degree and distance of exit congestion. Furthermore, we quantified the relationship values among pedestrians, and a new force called “group force” was added to the primary social force model. Pedestrians with close relationship gathered into one group and walked together. To validate the effectiveness of the proposed method, the video data-driven model was applied to simulate campus halls and roads. Simulation results show that the proposed approach is consistent with real-world situations and can assist in analyzing emergency evacuation scenarios.     

地铁车站疏散照明指示系统的引导作用研究

通过对元胞自动机模型的分析和改进,建立了适用于地铁车站人员应急疏散模型,在此基础上以西安市某地铁车站为实例进行研究,探讨了疏散照明指示在人员疏散过程中的引导作用。并运用疏散模拟软件分别进行了不同情景布设方式下的模拟仿真,得出了相应条件下的疏散人数与疏散时间关系曲线图,并对数据进行分析比较得出了相关结论以期能为地铁疏散照明指示系统的建设提供参考。     

轨道交通车站乘客集散系统Anylogic仿真优化

为了研究地铁轨道交通车站站台乘客行为的特殊性对地铁轨道交通车站设施设备布局的影响,本文运用基于社会力模型算法的Anylogic动态仿真软件构建了面向复杂交织乘客行人流的地铁轨道交通站台场景模型。以某市地铁轨道交通车站为例对该模型进行了校核与验证,针对地铁车站内的设施设备布局的缺陷提出了优化改进措施。实证研究表明:优化后的地铁轨道交通站台场景模型,能够科学合理地阐述客流组织与地铁轨道交通之间的动态关系,同时对其他地铁轨道交通车站的规划设计与运营具有重要的借鉴与指导意义。     

虚拟结点法在多出口疏散方案中的适用性分析

城市化进程的迅速推进促使城市规模日益扩大、人口密度不断提高,制定一个有效的应急疏散方案,使得人员在存在危险时快速且有序地撤离到安全场所,已经成为迫切需要解决的问题。目前已有一些研究成果,而虚拟结点法在网络流中已有较多应用。结合基于道路网络的单出口分阶段疏散算法,将虚拟结点法应用在多出口疏散方案中,旨在对虚拟结点法的适用性进行分析。模拟结果显示,该方法能够有序、快速地组织大规模人群到安全场所。     

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。     

Experiment and analysis on microscopic characteristics of pedestrian movement in building bottleneck

In this paper, evacuation experiments are carried out to study pedestrian movement behaviors in building bottleneck. An image processing method based on mean-shift algorithm is used to extract pedestrian movement trajectory. Based on the extracted trajectory, we analyze the microscopic movement characteristics of pedestrians such as lane formation, change of velocity and distance between two sequential pedestrians. A pedestrian lane is a group of pedestrians moving in a column. The lane formation is verifie...