[发明专利]基于Boids集群运动模型的人群运动仿真方法

说明书

本发明涉及人群的建模与仿真领域，尤其是涉及一种基于Boids集群运动模型的人群运动仿真方法，依据人群在运动过程中的感知能力将个体的感知区域划分为排斥区域、一致区域及吸引区域，将生物集群运动的三大原则重新定义为符合人群运动规律的交互规则，根据其他个体所在区域、运动状态和群组信息求得个体间相互作用力，利用牛顿第二定律仿真模拟个体与环境及其他个体的交互行为。本发明具有新颖、简单易懂且运算简便有效的优点。

技术领域

本发明涉及人群的建模与仿真领域，尤其是涉及一种基于Boids集群运动模型的人群运动仿真方法。

背景技术

人群的建模与仿真是计算机图形学、人体运动生物学、人工智能等学科的交叉领域的研究热点，在人群模拟、数字娱乐及安全规划等都有着广泛的应用。

人群运动是一个复杂的物理过程，受到人群之间的相互作用和个体的心理状态等因素的影响。而现有的人群运动仿真模型无法完全模拟出人群在运动过程中产生的行为。

人群运动仿真常用模型包括社会力模型、元胞自动机模型和Agent模型等。其中，社会力模型通过力来表示个体与环境及其他个体之间的交互作用，能够很好地模拟出“快即是慢”、拱形拥堵等复杂现象，被公认为是人群仿真模型中最具代表性的数学模型，但对于个体之间的交互行为的仿真模拟还需要进一步发展与完善。

集群运动学通过对自然界生物群体运动的规律总结，用数学和物理的一些方法对集群运动进行分析和预测。我们可以通过将生物之间的作用机制映射到人群运动，对真实地仿真模拟人群运动具有指导意义。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明通过结合人群疏散的行为特征及Reynolds提出的生物运动的三大原则，定义符合人群运动的行为规则，对人群运动过程中的行为进行仿真模拟，其具体技术方案如下。

基于Boids集群运动模型的人群仿真方法，包括如下步骤：

步骤1，依据人群在运动过程中的感知能力对个体的感知区域进行划分；

步骤2，依据人群疏散的行为特征和个体感知区域的划分，将生物集群运动的三大原则重新定义为符合人群运动规律的交互规则；

步骤3，根据步骤2，依据其他个体所在区域、运动状态和群组信息计算求得个体间相互作用力，个体间相互作用力定义为三种力量的合力，即：个体间排斥力、个体一致吸引力和个体靠近吸引力；

步骤4，计算人群运动过程中个体的受力情况，利用牛顿第二定律仿真模拟个体与环境及其他个体的交互行为。

进一步的，所述步骤1具体为：将个体作为中心，以一定范围的圆形区域定义为个体的感知区域，将感知区域由近到远依次划分为排斥区域、一致区域、吸引区域，由于人群存在视野盲区，假设个体的视角均为α，则排斥区域与一致区域将被限制在圆心角为α的圆弧内，由于同组成员在运动过程中会进行交流，所以吸引区域不受到视野盲区的限制。

进一步的，所述步骤2具体为：将生物集群运动的三大原则重新定义为符合人群运动规律的交互规则，为：

对于排斥区域内的其他个体：由于排斥区域内的其他个体与个体相对距离较近，个体通常会感到不舒服，靠的太近时就会尽量避开以免发生碰撞，这满足避免碰撞原则；

对于一致区域内的其他个体：个体容易受到一致区域内的其他个体的运动状态的影响，会尽量与一致区域内的其他个体的速度方向保持一致，甚至可能产生自动跟随、从众等现象，这满足对齐原则；

对于吸引区域内的其他个体：在疏散过程中，每个个体的靠近原则可能存在差异性，但带有社会关系属性的个体会选择与同群组成员共同疏散，因此个体会尽可能靠近吸引区域内群组其他成员的中心位置，这满足靠近原则。

进一步的，所述步骤3具体包括：