[发明专利]一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法

说明书

本发明提出了一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法，包括获取行人的转移概率密度函数与局部密度的关系的方法和基于转移概率密度函数的行人运动仿真的方法。该方法基于行人运动真实数据，获取行人转移概率密度函数与局部密度的关系，根据行人当前所处局部区域的人群聚集情况，给出行人转移到临近区域内任意点的概率，进而判定行人在每一步长的运动情况，完成行人仿真。该方法充分考虑了行人运动过程中的随机效应，能够根据行人聚集情况复现合理的行人转移概率，提高模型仿真精度。并且该方法计算量小，易于编程实现，可以快速分析行人流量较大的通行区域，具有较强可移植性和复用性，能够快速便捷的评价行人设施的安全性和效率水平。

技术领域

本发明涉及慢行交通仿真领域，特别是涉及一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法。

背景技术

城市交通系统是保障国民经济和社会发展的先决条件和重要载体，对人民生活的改善和促进国防现代化建设具有不可替代的作用。我国城市的特点是人口众多，城镇人口密度大，在经济水平高速发展的当下，居民出行交通总量连续多年保持高速增长。其中步行交通是一种最基本的交通模式，在交通方式中占有较大比重。对行人行为进行研究可以帮助我们了解人群的动态演变，并改善建筑物内和街道上的行人设施的设计，诸如地铁站中的走道、道路交叉口上的人行横道和大型建筑物的紧急出口等。在对特定行人设施进行服务水平和安全水平的研究时，进行实地勘测实验或者疏散演练等方法往往成本高昂且耗时耗力，且对于部分在建的设施难以进行此类实验。而国际上越来越多的学者和工程师开始尝试将仿真模型应用于交通设施的设计优化等，此法己被广为接受和认可。通过计算机对人群行为进行仿真的技术已成功应用于人体导航分析、行人设施评估和人群动态分析等领域。仿真技术可以复现行人在特定场景下的集群行为，为高精度分析行人行为提供了一种灵活的方法，能够快速便捷的评价行人设施的安全性和效率水平。

目前行人仿真模型可以基于研究尺度分为宏观模型和微观模型。宏观模型多采用流体力学的方法刻画大规模人流的运动，使用偏微分方程来描述密度和速度随着时间的变化，但是宏观模型忽视了行人个体间的差异性，难以再现行人流中的各类自组织现象。微观模型从行人个体角度出发，对行人与其它行人、行人与环境间的影响进行建模，可以较好的刻画行人的运动状态，进而反应人群的演化。

格子气模型(Lattice Gas Model,LGM)是元胞自动机模型的一种特殊形式。它具有易于实现，编程难度低，计算量小等特点，在1999年Nagatani提出后此模型后广受关注。然而，目前用于行人仿真的格子气模型都采用固定的转移概率来模拟行人的位置移动，而转移概率的取值多是基于经验的，未经过实测数据的验证，而且行人运动时的随机效应并没有很好的体现出来。申请人通过对真实行人运动数据的分析和研究，发现了行人运动的统计特性与局部密度间的规律，提出考虑行人运动统计的人群行为仿真方法，为行人微观仿真提供了一种切实可行的新方案。基于行人运动真实数据获取不同局部密度下的行人转移概率，完成行人位置更新。这一方法继承了格子气模型易于实现计算量小的优点，同时解决格子气模型中行人转移概率与现实偏差较大的问题，提高行人仿真精确度。

发明内容

发明目的：为解决现有技术存在的问题，本发明提供一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法，该方法能够根据行人聚集情况复现合理的行人转移概率，提高模型仿真精度。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种考虑行人运动统计特性的人群行为仿真方法，包括以下步骤：

(1)获取行人的转移概率密度函数与局部密度的关系；首先设定行人局部密度计算方法，然后处理真实行人运动数据，分析不同行人局部密度下的转移步长，进而求解行人的转移概率密度函数具体表达形式，最后拟合转移概率密度函数的参数与局部密度的函数关系；