一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法技术

本发明专利技术涉及一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数；2)建立Aw‑Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw‑Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域。与现有技术相比，本发明专利技术具有准确反映实际街道人群密度分布情况、清晰直观等优点。

A high risk area calibration method for T-junction based on street width ratio

The invention relates to a high risk area calibration method based on the street width ratio, including the following steps: 1) obtaining Street parameters at the junction of the T-junction; 2) establishing the Aw Rascle population dynamics model; 3) introducing the influence matrix of the intersection region on the basis of the Aw Rascle crowd dynamics model, and constructing the T-type. The crowd evacuation dynamics model of intersection crowd; 4) based on the street parameters, the population initialization Gauss distribution model was established. 5) after initializing the population density of the crowd initializing Gauss distribution model, the simulation of the crowd evacuation dynamics model was carried out to calibrate the high risk area of the crowd. Compared with the prior art, the invention has the advantages of accurately reflecting the density distribution of the actual street crowd, and being clear and intuitive.

【技术实现步骤摘要】
一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法
本专利技术涉及道路交通安全
，尤其是涉及一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法。
技术介绍
丁字路口人群疏散过程中的高风险区域往往容易发生拥挤、踩踏事件，高风险区域的划定在人群疏散引导和管控中十分重要。目前对丁字路口高风险区域的划定主要借助于经验标定和计算机仿真，通过交通管制等措施予以实施，而尚未见对丁字路口人群疏散高风险区域的标定方法。由于丁字路口的汇流机制十分复杂，丁字路口的交叉口较容易形成高风险区域，发生拥挤和踩踏事件。到目前为止，丁字路口人群疏散对高风险区域的研究主要聚焦在单向行人和经验层面的研究，尚存在若干不足：1)目前丁字路口高风险区域标定方法尚未见；2)尚未见丁字路口街道宽度比对人群疏散影响的可视化仿真方法。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数；2)建立Aw-Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw-Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域。所述街道参数包括丁字路口处主干路街道宽度、支路街道宽度、主干路街道长度和支路街道长度。所述Aw-Rascle人群动力学模型表示为：ρt+(ρv)x+(ρu)y＝0(v+Ph)t+v(v+Ph)x+u(u+Ph)y＝s1(v+Pv)t+v(v+Pv)x+u(u+Pv)y＝s2其中，ρ表示人群密度，v表示水平方向速度，u表示垂直方向速度，Ph表示水平方向的压力项，Pv表示垂直方向的压力项，s1和s2表示松弛项因子，下标t表示对时间的偏导数，下标x表示对距离x的偏导数，下标y表示对距离y的偏导数。所述松弛项因子s1和s2的表达式分别为：其中，τ是松弛时间，速度V(ρ)是水平方向的最大速度，U(ρ)是垂直方向的最大速度。所述交叉口区域的影响矩阵表示为：其中，Mimp为影响矩阵，C为最大影响系数，i和j分别为疏散个体在交叉口区域的横坐标和纵坐标，E为元素均为1的矩阵。所述丁字路口人群疏散动力学模型表示为：ρt+(ρv)x+(ρu)y＝0ρ(v+Ph(ρ,v,u))t+ρv(v+Ph(ρ,v,u))x+ρu(u+Ph(ρ,v,u))y＝ρs1ρ(v+Pv(ρ,v,u))t+ρv(v+Pv(ρ,v,u))x+ρu(u+Pv(ρ,v,u))y＝ρs2其中，Ph(ρ,v,u)和Pv(ρ,v,u)分别为考虑交叉口区域的影响矩阵后的水平方向的压力项和垂直方向的压力项。所述人群初始化高斯分布模型表示为：其中，ρ(x,y,0)为由所述丁字路口人群疏散动力学模型确定的坐标(x,y,0)处的人群密度，Dmax为设定密度最大值，a和b分别为垂直和水平方向密度分布中心的横纵坐标，基于街道参数获得，σ为松弛量。所述步骤5)中，通过仿真生成可视化的人群密度等高线图，由该人群密度等高线图中标定出人群疏散高风险区域。所述人群疏散高风险区域为人群密度大于设定密度最大值Dmax的区域。通过不同街道参数下的丁字路口人群疏散动力学模型仿真，获得不同街道宽度比对人群疏散密度的影响。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1、本专利技术建立的密度初始化高斯分布函数具有高阶特性，曲线平滑，能够更好的反映行人的流量密度和实际速度，并充分考虑了天气条件、环境条件、行人组成和建筑环境等因素，更加符合丁字路口人群疏散实际情景，是本专利技术的一大优点。2、本专利技术能够反映人群疏散的高风险区域及密度值，清晰直观，能有效界定高风险区域与非高风险区域(非影响区域)的边界，为人群疏散引导提供技术依据，避免事态无序发展和失控。3、现有的技术侧重于对人群疏散的理论性研究，从理论上分析人群疏散过程中的趋势变化，清晰明确的仿真结果展示较少。本专利技术利用所提出的丁字路口人群疏散动力学模型，对丁字路口不同街道宽度比的人群疏散进行精确的数值仿真，用精准的数据来动态展示整个人群疏散的过程，并自动标定出密度值大于最大密度值的高风险区域。仿真结果的展示主要运用可视化的标定出高风险区域的人群密度等高线图，能够清晰明确的分析不同街道宽度比对人群疏散的影响，得到形成最小涡流(对应局部踩踏)的宽度比，为建筑业对城市街道宽度的规划和大型活动疏散预案以及现场指挥提供理论支撑，是本专利技术的又一优点。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为2015年麦加朝圣的踩踏事件的位置图3为丁字路口密度等高线图，其中参数设置为：Mimp＝1,Rwid＝1.0,(P204,P223)＝(2,1)；图4为丁字路口密度等高线图，其中参数设置为：Mimp＝1,Rwid＝1.4,(P204,P223)＝(2,1)；图5为丁字路口密度等高线图，其中参数设置为：Mimp＝1,Rwid＝2.0,(P204,P223)＝(2,1)。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。如图1所示，本专利技术实现一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数，包括丁字路口处主干路街道宽度、支路街道宽度、主干路街道长度和支路街道长度；2)建立Aw-Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw-Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域，所述人群疏散高风险区域为人群密度大于设定密度最大值Dmax的区域。上述方法利用较高阶平滑的高斯分布模型对密度进行初始化，反映实际街道人群密度分布情况，能够反映人群疏散的高风险区域及密度值，清晰直观。该方法有效界定高风险区域与非高风险区域(非影响区域)的边界，为人群疏散引导提供技术依据，避免事态无序发展和失控。1、Aw-Rascle人群动力学模型的建立A.Aw和M.Rascle基于一维流量模型提出了二维空间的人群疏散模型(下文简称Aw-Rascle模型)。经典的质量守恒方程由质量守恒的偏微分方程来决定：ρt+(ρv)x＝0(1)其中，ρ和v表示人群密度和速度，ρt是时间的偏导数，(ρv)x是距离x的偏导数。为了用流体运动的各向异性来反映疏散人群的各向异性，定义“压力”项。假设ρ和v是独立的，引入流体力学中纳维叶－斯托克斯方程并将压力项改为：其中C0表示驾驶员对密度反应的期望系数。用偏微分方程来反映ρ和v的关系：(v+P(ρ))t+v(v+P(ρ))x＝0(2)其中，P(ρ)表示该模型中的“压力”项，v表示水平速度，u表示垂直速度，将模型应用到了二维空间。一维Aw-Rascle人群动力学模型是由公式(1)和公式(2)两个非线性双曲线偏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数；2)建立Aw‑Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw‑Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域。

【技术特征摘要】
1.一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数；2)建立Aw-Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw-Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域。2.根据权利要求1所述的基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，其特征在于，所述街道参数包括丁字路口处主干路街道宽度、支路街道宽度、主干路街道长度和支路街道长度。3.根据权利要求1所述的基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，其特征在于，所述Aw-Rascle人群动力学模型表示为：ρt+(ρv)x+(ρu)y＝0(v+Ph)t+v(v+Ph)x+u(u+Ph)y＝s1(v+Pv)t+v(v+Pv)x+u(u+Pv)y＝s2其中，ρ表示人群密度，v表示水平方向速度，u表示垂直方向速度，Ph表示水平方向的压力项，Pv表示垂直方向的压力项，s1和s2表示松弛项因子，下标t表示对时间的偏导数，下标x表示对距离x的偏导数，下标y表示对距离y的偏导数。4.根据权利要求3所述的基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，其特征在于，所述松弛项因子s1和s2的表达式分别为：其中，τ是松弛时间，速度V(ρ)是水平方向的最大速度，U(ρ)是垂直方向的最大速度。5.根据权利要求1所述的基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，其特征在于，所述交叉口区域的影响矩阵表示为：其中，Mi...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵荣泳，汪栋，胡钱珊，李翠玲，董大亨，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31