【技术实现步骤摘要】
一种考虑人群混乱和拥挤程度的人群疏散方法
[0001]本专利技术涉及人群疏散与路径规划领域，具体而言，尤其涉及复杂场景下结合路径规划算法的人群疏散方法。
技术介绍
[0002]人群疏散是人群仿真领域的一项基础研究，即通过计算机仿真技术模拟人群在突发情况下的疏散行为，通过各种不同的属性，如体重、速度、舒适距离、视野范围、情绪状态、单位时间步长等描述人群/行人，并结合诸如：情绪传染模型、路径规划算法、群体聚类算法等技术，使得疏散结果更接近真实，能为实际疏散提供参考意见。
[0003]基于不同的人群规模和人群/行人运动特征，可以将人群疏散模型分为：宏观疏散模型、介观疏散模型、微观疏散模型。宏观疏散模型将人群视为统一连续实体，研究人群的平均速度、密度等运动特征，宏观模型可以反映大规模人群运动特征，但它忽略了行人个体与环境的交互，代表模型有人工势场、动态连续体模型；微观模型以行人个体为单位研究人群疏散行为，充分考虑了个体与环境的交互，但对人群整体行为的描述不够充分，代表模型有社会力模型、元胞自动机模型；介观人群疏散旨在同时研究...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种考虑人群混乱和拥挤程度的人群疏散方法，其特征在于：通过速度熵和时空拥挤度描述人群混乱和拥挤状态，并将速度熵和时空拥挤度结合到A*算法的启发函数中，得到混乱影响因子和拥挤代价用于描述人群混乱和拥挤程度对规划路径的影响；最后用社会力模型驱动行人按照规划出的路径进行疏散。2.如权利要求1所述的考虑人群混乱和拥挤程度的人群疏散方法，其特征在于该方法包括如下步骤步骤1，初始化场景，将场景栅格化成1m2大小的栅格；步骤2，初始化行人属性，通过异化行人属性区分不同的异质性行人；步骤3，统计单位栅格范围内的人群数量和速度属性，并计算该栅格的速度熵和时空拥挤度，然后将速度熵和时空拥挤度作为A*算法启发函数的影响因子，并规划出疏散路径；步骤4，依次将路径节点作为社会力模型的期望方向，通过社会力模型驱动行人按照规划的路径疏散；步骤5，疏散过程中通过速度熵描述行人视野范围内的人群混乱状态，通过时空拥挤度描述行人视野范围内的人群拥挤状态，判断这两个值的大小，并决定是否重新规划路径，是则执行步骤4，否则不发生改变。3.如权利要求2所述...
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