城市应急漫游系统若干关键技术研究

提出一种建立城市应急漫游系统的虚拟现实技术解决方案。重点研究在3DMax中利用粒子系统和蚁群算法实现漫游场景中突发公共事件和人群疏散的模拟方法;提出一种基于节点分散度和伪随机比率路径选择规则,建立自适应蚁群算法模拟突发公共事件时人群疏散行为模型,给出在人群疏散行为模型中用到的节点分散度和伪随机比率的计算方法。     

人群疏散虚拟现实模拟系统——Guarder

人群疏散的虚拟现实模拟就是利用虚拟现实技术,在计算机生成空间中建立公共设施和人群的三维模型,设定各种可能发生的安全危机和相应的疏散预案,模拟并三维地展示人群疏散场景;通过对模拟结果进行统计分析,可以验证人群疏散应急预案的合理性和有效性.介绍了人群疏散模拟虚拟现实系统Guarder设计的核心思想,提出了技术框架,详细阐述了其中的复杂环境语义表示、群体运动仿真等关键技术,并给出了应用实例,最后列举了几个前沿研究问题.     

人群应急疏散可视仿真研究进展和问题

人群应急疏散可视仿真是用智能体来模拟具有自主感知、情绪和行为能力的人群个体,并采用3维可视的方式来直观呈现人群应急疏散情景,可以为制定人群应急预案提供形象直观的分析方法。本文从人群仿真数据的来源、人群导航模型的构建、人群行为模型、人群情绪感染、人群渲染5个方面概述目前研究的进展,然后从仿真模型的可验证性、人群疏散导航模型的构建、人与环境的物理模型、动物逃生实验与仿真、疏散中的社会行为表现以及人群情绪的可视计算6个角度讨论需要进一步研究的问题。针对需要深入研究的问题,指出借助于紧急事件的视频监控分析和虚拟人群情景的用户调查,有助于完善人群仿真模型。结合物理模型,可以更准确地描述人群应急疏散场景。开展动物逃生实验分析,有助于完善人群运动导航算法。建立人群社会行为模型,可以更详细描述疏散中人群行为的多样性。构建基于多通道感知的人群情绪感染计算方法,可以详尽描述情绪感染的过程。人群应急疏散行为的可视仿真研究在城市的安全管理方面具有重要的应用前景,但其研究仍存在很多亟待解决的问题,综合地运用多学科知识,完善实验手段是进一步推动研究的关键所在。     

基于元胞自动机和"羊群行为"的单通道民航客机应急疏散仿真

为了仿真单通道客机应急疏散的情况,本文基于元胞自动机理论,将"羊群行为"作为变量加入到模型中,并考虑疏散人员年龄、性别、教育背景、职业情况、心理和坐飞机的次数,利用MATLAB软件建立客舱数字模型,仿真了在"羊群行为"影响下和无羊群行为影响下的疏散过程.发现在"羊群行为"影响下的模拟结果与实际情况更接近,从而完善了单通道应急疏散的仿真模型.     

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。     

基于元胞自动机和模糊理论的人群疏散仿真

基于元胞自动机和模糊理论建立了人群疏散模型,对教学楼内的人群疏散过程进行了模拟。该模型根据人员对建筑物的熟悉程度、周围人员的吸引力设计元胞行为准则,并且采用模糊隶属度定义人员的体能状态及人员对环境的熟悉程度。实验结果表明,该仿真模型能够较好地模拟紧急状况下的人群疏散过程。     

基于元胞自动机的应急疏散系统仿真研究

分析了紧急情况下人员疏散的难点,提出了应急系统人员疏散策略,设计了一种基于CA的人员疏散模型.通过模型仿真,分析模型中相关参数对疏散效果的影响,在此基础上对人员疏散模型中地场方法进行改进,模拟结果表明,基于CA的应急疏散仿真能够很好的模拟建筑内人员应急疏散行为及紧急事件的发展情况.同时该仿真方法具有直观性、灵活性和可扩展性,为应急管理研究提供了一个很好的研究思路.     

大型建筑内人员疏散计算机仿真研究评述

在大量人员聚集的场所须预先做好各种应急的疏散预案,否则一旦紧急事件发生,由于人群的拥挤踩踏极有可能造成大量人员的伤亡,因此对人群的疏散动态进行深入研究,具有极大的现实意义.介绍了疏散动力学的产生背景和研究现状,分析比较了两种最具代表性的疏散模型,总结疏散仿真可视化模拟过程,最后指出了当前研究中存在的问题,并对这一领域的发展提出了建议.     

考虑灾害实时扩散的室内火灾疏散路径选择模型

针对室内火灾中疏散路径的决策问题,基于改进蚁群算法提出考虑火灾实时扩散的最短路径选择模型.建立六边形栅格地图,使每次移动至相邻网格的时间均等,进而实现火灾扩散与人群疏散同步进行;借助火灾动力学软件(FDS)获得火灾扩散参数,分析疏散过程中火灾扩散对疏散路径的实时影响;对多种情景下的仿真算例进行求解,结果表明,所建立模型不但可解决“斜向穿墙”的问题,还可避免出现疏散路径盲目绕远或误入危险区域的不合理现象,并为智能应急疏散系统的研究提供有益参考.     

基于元胞自动机疏散系统的设计与分析

对人群的疏散动态的研究,已有大量的仿真模型和仿真软件被建立和投入使用。介绍各种仿真模型的基本特性,重点分析基于元胞自动机的疏散仿真模型的建立方法,提出当前研究的问题和建议。     

复杂条件下多层建筑人员协作疏散仿真

研究具有复杂多层协作过程条件下的人员疏散控制系统,就能够比较准确地模拟突发情况下人员的疏散情况。本文对元胞自动机进行了改进,综合人员个体特征和从众心理等各种复杂因素,对具有复杂障碍物的多层建筑中人员疏散过程进行了计算机仿真分析,并给出了人员疏散效率与人员的从众系数、障碍物及出口位置等因素的关系。该仿真能够很好地模拟大型公共场所发生突发事件时人员疏散的情况,对在复杂地理环境及人员特性条件下的多层建筑突发事件疏散策略制定具有一定的实际参考意义。     

Crowd simulation for emergency response using BDI agents based on immersive virtual reality

This paper presents a novel methodology involving a Virtual Reality (VR)-based Belief, Desire, and Intention (BDI) software agent to construct crowd simulation and demonstrates the use of the same for crowd evacuation management under terrorist bomb attacks in public areas. The proposed BDI agent framework allows modeling of human behavior with a high degree of fidelity. The realistic attributes that govern the BDI characteristics of the agent are reverse-engineered by conducting human-in-the-loop experiments in the VR-based Cave Automatic Virtual Environment (CAVE). To enhance generality and interoperability of the proposed crowd simulation modeling scheme, input data models have been developed to define environment attributes (e.g., maps, demographics, evacuation management parameters). The validity of the proposed data models are tested with two different evacuation scenarios. Finally, experiments are conducted to demonstrate the effect of various crowd evacuation management parameters on the key performance indicators in the evacuation scenario such as crowd evacuation rate and densities. The results reveal that constructed simulation can be used as an effective emergency management tool.     

人群应急疏散中一种多智能体情绪感染仿真模型

为了从情绪的视角分析紧急情境下人群的疏散行为,梳理了现有情绪感染的研究工作,总结了人群紧急状况下行为特点.采用智能体描述人群个体,提出一种多智能体情绪感染模型.其主体框架分为感知层、情绪层、感染层、行为层和行动层.归纳了产生情绪感染现象的3个条件及情绪感染的3个规则,提出了情绪感染的算法,考虑个体的个性和个体间距离因素,采用情绪强度和人群紧密度来计算个体疏散速度.用C#语言编制了仿真实验,采用真实的地震疏散案例,验证了仿真疏散时间和实际观测的基本一致.通过与以往基于传染病思路的情绪感染模型对比,所提出的模型可以更好地描述情绪感染从局部到整体的过程.实验结果表明,所提出的模型可以推演情绪驱动下的群体聚集行为,有望为制定应急疏散预案提供一种可视化分析方法.     

基于Agent的应急疏散模型研究

根据突发事件出现的等级,选择安全区域,并采用适当的疏散方式,选择受灾区域的周边安全区域作为避难所;通过分析影响应急情况下人员选择目的地的因素,对人员疏散行为直观分析并结合人机功效评估,对疏散行为规范,建立基于Agent的应急疏散人员避难所选择模型。通过设定可能影响人员疏散的多种可能因素,该模型能够比较真实地模拟紧急情况下的人员疏散状态。仿真过程与实际情况相似,方法可广泛用于人员应急疏散过程分析研究。     

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.     

建筑物火灾中的人群疏散研究

建筑物火灾是我国频发的安全事故,所以应研究建筑物火灾人群安全疏散问题。由于在建筑物火灾中,人群疏散时出现拥堵,存在不安全因素,造成人员伤亡。针对在现有的研究中未考虑人员行为的影响,提出了智能体(Agent)的人群行为建模技术在建筑物火灾中的人群疏散仿真中的应用方法。仿真结果显示基于Agent的行为模型可以仿真出人员特性及决策过程对人群疏散的影响,弥补现有的人群疏散模型的不足。仿真结果证明,Agent的行为建模技术具有仿真火灾全过程中人员疏散行为的功能,适用于建筑物火灾中的人群优化疏散策略。     

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。     

基于人工势场和Agent的人员疏散系统仿真

从聚众场合火灾中疏散群体的个体角度出发,结合人工势场和Agent,提出了微观的仿真模型。该模型首先将场化影响人行为的火、门和障碍物等因素量化,构建了人工势场体系,其次以个体为对象,通过受力分析确定人员移动方向,最后通过是否开启安全通道,有无人员疏导的分析对比,合理仿真了人员疏散情形。基于Visual C++实现了疏散仿真系统,通过仿真结果分析,该系统能够较真实地模拟人员疏散过程。