基于行人拥挤度分析的人群疏散路径规划仿真方法技术

本公开公开了基于行人拥挤度的人群疏散仿真方法，包括：获取疏散人群数据，确定行人当前约束状态；根据行人当前的约束状态，计算行人的约束力；根据行人所受拥挤约束力，对行人所处的区域进行拥挤评估，并根据评估值计算行人疏散时选择某个疏散路径的概率，将概率最大的M个疏散路径提供给疏散人群，从而实现对人群疏散仿真路径的规划。

Simulation method of crowd evacuation path planning based on pedestrian congestion analysis

The present disclosure discloses crowd evacuation simulation methods based on pedestrian congestion degree, including: obtaining evacuation crowd data to determine pedestrian current restraint state; calculating pedestrian restraint force according to pedestrian current restraint state; assessing pedestrian congestion area according to pedestrian congestion restraint, and calculating pedestrian evacuation route selection according to evaluation value. Probability, M evacuation paths with the greatest probability are provided to the evacuation crowd, thus realizing the planning of the simulation path of crowd evacuation.

【技术实现步骤摘要】
基于行人拥挤度分析的人群疏散路径规划仿真方法
本公开涉及疏散仿真
，特别是涉及基于行人拥挤度分析的疏散目标规划仿真方法。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提高了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。随着社会物质和精神文明飞速的发展，在各类公共场所举行的大型集会逐渐增多，这些场所中的人群的往往有着较高的密度，并处于不稳定的状态，极易引发拥挤踩踏等安全事故。而事故起因除了公共建筑场所存在设计上的不合理之外，更重要的是面对紧急突发事件的应急管理措施不到位，导致人群疏散过程中出现本可避免的严重拥堵，给疏散人群带来生命和财产上的巨大损失。因此，如何提高对密集人群疏散的管理是公共安全研究中的一个重点工作。目前，在疏散研究领域中，研究者们已经取得了许多的成果。比如说，通过合理规划疏散过程中的路径选择来提高疏散效率；根据疏散过程特征调整疏散场景设计；建立仿真模型模拟行人在不同危险情况下的疏散过程。这些成果有效地提高了疏散管理工作的效果。然而，除去以上研究，仍然有一些能够影响疏散管理效果的研究没有受到足够的重视。其中，疏散人群的拥挤度分析就是尤其值得注意的一项。拥挤度分析是疏散管理中的一项重要辅助工作。准确的拥挤度既可以更好的为疏散中的路径规划提供判断依据，也可以作为调整疏散场景设计的标准。同时，能否正确的体现疏散人群的拥挤也是体现仿真模型效果的重要依据之一。因此，提高对疏散人群拥挤度的分析对于疏散管理有着重要的意义。然而相较于人群疏散管理中的其他研究，拥挤度分析的进展有比较明显的滞后。在以往的研究中，单纯基于密度的方法或基于流概念的基本图法是描述疏散人群拥挤度的常用方法。随着人群疏散研究的进一步发展，这些方法已经不能完全体现疏散人群的特征。比如说，这些方法难以体现密集人群中压力以及拥挤的传递对行人拥挤度的影响。许多研究者们已经注意到这个问题，并对此进行了相应的研究。比如说，研究者们认为可以根据一段时间内疏散人群密度与速度的变化趋势来测量当前人群中拥挤度相对较高的区域，行人间速度变化的对比体现了拥挤度在人群中的不同的传递效果；为了更直观的体现行人的拥挤度受压力的影响，有的研究者们在建立的行人疏散模型中，提出伪压力这一概念来描述人群拥挤的传递对于行人运动的影响。这些工作极大的促进了拥挤度分析的研究。但我们也应该看到，拥挤度分析仍然有很大的研究空间，而如何分析疏散人群中，密集人群中行人个体受到的拥挤度，并尽可能地体现出行人个体拥挤度与疏散人群之间的关系，是目前疏散研究的当务之急。因此，为了更好的分析疏散过程中行人个体的拥挤度来为疏散管理提供更准确的疏散信息，需要找出一种能够综合考虑疏散人群拥挤度与人群中行人个体的拥挤度之间的相互影响的方法。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于行人拥挤度的人群疏散仿真方法、系统、设备及介质，充分考虑了疏散人群的特性，根据不同的人群密度状态来判断行人的拥挤约束状态，通过参考已有的拥挤度分析方法和行人疏散运动建模方法来为疏散人群中的行人个体建立约束条件，最终通过计算行人个体的拥挤约束力来表示行人的拥挤度。第一方面，本公开提供了基于行人拥挤度的人群疏散仿真方法；基于行人拥挤度的人群疏散仿真方法，包括：步骤(1)：获取疏散人群数据，确定行人当前约束状态；将行人的约束状态分为三种情况：情况一：行人的运动只受自身主动力的约束；情况二：行人的运动受自身主动力和行人所处环境的约束力约束，自身主动力大于行人所处环境的约束力；情况三：行人的运动受自身主动力和行人所处环境的约束力约束，自身主动力小于行人所处环境的约束力；步骤(2)：根据行人当前的约束状态，计算行人的约束力；针对情况一，行人的运动只受自身主动力的约束，行人未受到拥挤约束力的影响，因此行人的约束力为0；针对情况二，用基于力学的微观行人运动模型计算行人所受的约束力：通过行人自身的主动力与行人当前的加速度来确定行人所受的约束力；针对情况三，采用基于宏观行人运动模型计算行人所受的约束力：计算疏散人群中行人个体在密度ρ上的广义力来确定行人所受的约束力。步骤(3)：根据行人所受拥挤约束力，对行人所处的区域进行拥挤评估，并根据评估值计算行人疏散时选择某个疏散路径的概率，将概率最大的M个疏散路径提供给疏散人群，从而实现对人群疏散仿真路径的规划。作为一些可能的实现方式，获取疏散人群数据，是指获取目标疏散人群在设定区域的运动数据，所述运动数据包括疏散人群中每名行人的位置和矢量速度；根据每名行人的位置和矢量速度计算行人所处设定区域内区域密度和区域速度场；矢量速度是通过单位时间Δt内的位移来计算的；目标行人的区域密度是以一个以行人为中心的设定正方形区域内的行人个数；行人的区域速度场是由区域内所有行人的矢量速度组成的。作为一些可能的实现方式，情况一的表示形式为：R*＝Fs,0<ρ≤ρtrans；其中，R*为行人的约束状态，Fs为行人自身主动力，Fs为1.5mi，mi为行人质量，设置为60kg。ρ为以行人为中心的设定检测空间内的人群密度，当0<ρ≤ρtrans时，行人的运动只受行人自身主动力Fs决定；ρtrans为设定的密度阈值。作为一些可能的实现方式，情况二的表示形式为：其中，为行人受所处环境的拥挤度对行人的拥挤约束力；当ρtrans<ρ≤ρcrit时，行人的运动受自身主动力Fs和行人受所处环境的拥挤度对行人的拥挤约束力决定，但自身主动力起主导作用；ρcrit为设定的密度阈值。作为一些可能的实现方式，情况三的表示形式为：其中，ρcrit<ρ≤ρmax时，此时约束力对行人的约束状态起主导作用，ρmax为最大密度。作为一些可能的实现方式，用基于力学的微观行人运动模型来描述行人的约束力：先计算行人自身重量与加速度乘积，再计算行人自身主动力Fs与所述乘积的差值，将所述差值作为行人的约束力。作为一些可能的实现方式，用基于力学的微观行人运动模型来描述行人的约束力的表示形式为：其中，为行人的加速度，m是行人的质量。针对情况三，计算行人所受的约束力时，考虑因素包括：(1)当人群密度较大时，行人受到多个方向的接触力，行人的约束力是所有接触力的叠加，而计算行人的运动状态时，不同方向的接触力存在相互抵消的现象；(2)当人群密度较大时，行人间的拥挤是群体间压力传递造成的。作为一些可能的实现方式，基于宏观行人运动模型计算行人所受的约束力的表示形式为：其中，表示行人所受的约束力，βi表示第i名行人当前运动方向；Fs表示行人自身主动力，A、B和C表示系数常量；ρ表示当前时刻行人区域密度；βi为行人在人群中自身速度的单位向量，θ表示行人所受拥挤约束力与x轴间的夹角，表示行人自身主动力Fs与x轴间的夹角，对每名行人建立坐标系时，x轴与行人当前实际运动方向平行，行人自身主动力Fs的方向为其加速度的方向。作为一些可能的实现方式，行人所在区域的拥挤值评估函数的表示形式为：其中，k是检测行人所属区域的路径编号；t是疏散时间，目标路径是随疏散的进行而发生改变的；dk是行人距离路径k的最短路径；是路径k各个指定区域的拥挤程度的评估值；a1、a2是权值参数，表明行人对各个因素的关注程度；路径k上指定区域Ω的拥挤程度的评估值为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于行人拥挤度的人群疏散仿真方法，其特征是，包括：步骤(1)：获取疏散人群数据，确定行人当前约束状态；将行人的约束状态分为三种情况：情况一：行人的运动只受自身主动力的约束；情况二：行人的运动受自身主动力和行人所处环境的约束力约束，自身主动力大于行人所处环境的约束力；情况三：行人的运动受自身主动力和行人所处环境的约束力约束，自身主动力小于行人所处环境的约束力；步骤(2)：根据行人当前的约束状态，计算行人的约束力；针对情况一，行人的运动只受自身主动力的约束，行人未受到拥挤约束力的影响，因此行人的约束力为0；针对情况二，用基于力学的微观行人运动模型计算行人所受的约束力：通过行人自身的主动力与行人当前的加速度来确定行人所受的约束力；针对情况三，采用基于宏观行人运动模型计算行人所受的约束力：计算疏散人群中行人个体在密度ρ上的广义力来确定行人所受的约束力；步骤(3)：根据行人所受拥挤约束力，对行人所处的区域进行拥挤评估，并根据评估值计算行人疏散时选择某个疏散路径的概率，将概率最大的M个疏散路径提供给疏散人群，从而实现对人群疏散仿真路径的规划。

【技术特征摘要】
1.基于行人拥挤度的人群疏散仿真方法，其特征是，包括：步骤(1)：获取疏散人群数据，确定行人当前约束状态；将行人的约束状态分为三种情况：情况一：行人的运动只受自身主动力的约束；情况二：行人的运动受自身主动力和行人所处环境的约束力约束，自身主动力大于行人所处环境的约束力；情况三：行人的运动受自身主动力和行人所处环境的约束力约束，自身主动力小于行人所处环境的约束力；步骤(2)：根据行人当前的约束状态，计算行人的约束力；针对情况一，行人的运动只受自身主动力的约束，行人未受到拥挤约束力的影响，因此行人的约束力为0；针对情况二，用基于力学的微观行人运动模型计算行人所受的约束力：通过行人自身的主动力与行人当前的加速度来确定行人所受的约束力；针对情况三，采用基于宏观行人运动模型计算行人所受的约束力：计算疏散人群中行人个体在密度ρ上的广义力来确定行人所受的约束力；步骤(3)：根据行人所受拥挤约束力，对行人所处的区域进行拥挤评估，并根据评估值计算行人疏散时选择某个疏散路径的概率，将概率最大的M个疏散路径提供给疏散人群，从而实现对人群疏散仿真路径的规划。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，获取疏散人群数据，是指获取目标疏散人群在设定区域的运动数据，所述运动数据包括疏散人群中每名行人的位置和矢量速度；根据每名行人的位置和矢量速度计算行人所处设定区域内区域密度和区域速度场；矢量速度是通过单位时间Δt内的位移来计算的；目标行人的区域密度是以一个以行人为中心的设定正方形区域内的行人个数；行人的区域速度场是由区域内所有行人的矢量速度组成的。3.如权利要求1所述的方法，其特征是，情况一的表示形式为：R*＝Fs,0<ρ≤ρtrans；其中，R*为行人的约束状态，Fs为行人自身主动力，Fs为1.5mi，mi为行人质量，设置为60kg；ρ为以行人为中心的设定检测空间内的人群密度，当0<ρ≤ρtrans时，行人的运动只受行人自身主动力Fs决定；ρtrans为设定的密度阈值。4.如权利要求1所述的方法，其特征是，情况二的表示形式为：其中，为行人受所处环境的拥挤度对行人的拥挤约束力；当ρtrans<ρ≤ρcrit时，行人的运...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘弘，李梁，韩延彬，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：山东,37