基于情绪认知的人群疏散可视化方法技术

本发明专利技术公开了基于情绪认知的人群疏散可视化方法，包括步骤：构建人群疏散导航网格、初始化人群、紧急事件发生后计算每个个体的情绪和运动速度、根据人群运动信息计算可行走区域的人群密度并对导航网进行更新、根据基于密度信息的导航图搜索算法为每个个体规划最短路径或最快路径、以图形化的方式实现人群疏散可视化。本发明专利技术的有益效果在于：区别于传统人群疏散可视化方法，本发明专利技术有效地提高了人群疏散可视化的真实性；区别于传统的导航图算法，本发明专利技术保证了人群疏散可视化中个体行为的多样性；区别于传统的个体几何表示方法，本发明专利技术保证了人群疏散的高效性。

Visual method of crowd evacuation based on emotional cognition

【技术实现步骤摘要】
基于情绪认知的人群疏散可视化方法
本专利技术涉及计算机仿真
，特别是基于情绪认知的人群疏散可视化方法。
技术介绍
研究紧急情况下人群运动涉及心理学、社会学和群体动力学等复杂领域，是一个多学科交叉的复杂系统课题。近年来，随着城市计算与群体仿真技术的不断发展，人群紧急疏散成为现阶段计算机仿真领域的研究热点之一。结合群体动画与可视分析技术，可以进一步发掘人群的运动模式，有助于将人群快速疏散到避难场所，减少疏散时因人群过度拥挤而造成的踩踏事故，为建筑规划者提供有效的参考。在城市公共安全、虚拟现实、交通、机器人等各个领域具有十分重要的研究意义。然而，传统的群体动画模型大多侧重于路径规划和碰撞避免，难以对真实世界人群运动进行可视化与仿真。此外，群体行为大多受到人格特质和情绪传染的影响。因此，在对面向城市安全的人群运动进行可视化与仿真的过程中，除了考虑个体路径规划之外，其内在个性和情绪传染也是一个需要考虑的重要因素。在心理学领域，情绪感染的本质是情绪的交流和传递，情绪传染对个体在特定情况下的情绪、行为和决策有很大的影响。例如，在地震或火本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于情绪认知的人群疏散可视化方法，其特征在于，包括：/n步骤1：根据三维环境信息Environment、障碍物信息Obstacles以及出口信息Exits构建人群疏散导航网格Navmesh；/n步骤2：初始化人群Crowd，人群Crowd中每个个体包括人格特质Ψ、初始情绪值e

【技术特征摘要】
1.基于情绪认知的人群疏散可视化方法，其特征在于，包括：
步骤1：根据三维环境信息Environment、障碍物信息Obstacles以及出口信息Exits构建人群疏散导航网格Navmesh；
步骤2：初始化人群Crowd，人群Crowd中每个个体包括人格特质Ψ、初始情绪值e0和初始运动速度v0；其中，个体i的人格特质根据OCEAN模型得到，如下：






其中，O为开放性，C为尽责性，E为外向性，A为亲和性，N为情绪稳定性；公式(1)表示个体i的人格特质组成，公式(2)表示个体i的每个人格分量的大小，Norm表示正态分布，均值为μi∈[0,1]，标准差为σi∈[-0.1,0.1]；
步骤3：紧急事件于t时刻发生，根据每个个体的人格特质Ψ，计算t+1时刻每个个体的情绪et+1和运动速度vt+1；其中，个体i的计算方法为：
计算个体i的情绪吸收性与个体j的情绪传染性






其中，β∈[0,1)表示亲和性所占据的权重；γ∈[0,1)表示外向性所占据的权重；
个体i受其感知范围d内其他个体j的情绪影响，根据个体i的情绪吸收性与个体j的情绪传染性计算t时刻个体i受个体j的情绪变化值，



计算个体i在t+1时刻的情绪值



其中，α∈[0,1)表示情绪衰减的强度，J表示个体i感知范围d内其他个体的总数；
计算个体i在t+1时刻的运动速度



其中，vmax为个体的最大运动速度；
步骤4：根据人群运动信息计算t+1时刻可行走区域的人群密度ρ，并对导航网格Navmesh进行更新；
步骤5：根据基于密度信息的导航图搜索算法为每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：李天瑞，杨善雯，彭博，龚勋，胡节，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51