[发明专利]基于城市慢行交通仿真的慢行群体安全状态测算系统和方法

权利要求书

1.一种基于城市慢行交通仿真的慢行群体安全状态测算方法，其特征在于，具体包括：

S1、参数化社会慢行群体出行习惯，并生成符合智能体身份的随机路线合集；包括如下具体步骤：

步骤11、归纳百度POI点为位置点与服务点两类，设置各类慢行群体均由位置点进入，经过数个服务点，最终从位置点离开工作区；

步骤12、细化由工作群体、家长、学生，以及不包括前述人群的居民组成的四类慢行群体的行动逻辑，明确符合其身份的进出位置点，与所需经历POI点的类别与数量；

步骤13、根据步骤12中各类步行群体待抵达的各类出行目的地数量，从本地POI数据集中随机抽选对应数量的POI点，组成目标点集合；

步骤14、将片区地形图在ArcGIS中地理配准，沿人行道中心线绘制步行网络，沿人行道与机动车道边界向机动车道延伸绘制骑行网络；

步骤15、将人行网络、步行网络按折点打断处理，再将步行网络、骑行网络转换为无向图模型；

步骤16、基于步行网络的无向图对象，进一步获得步骤13中相邻目标点间的最短步行路径，以路径端点的坐标合集的形式记录行程，获得备选的步行路线合集，再以同样方式获得备选的骑行路线合集；

步骤17、基于所有路径端点的坐标合集在Anylogic中创建用以导航慢行群体的目标线；

S2、构建道路环境矢量模型，将GIS矢量要素直接映射到Anylogic仿真模型中代替手动建模；具体如下：

步骤21、基于ArcGIS绘制墙要素以及道路网络，再以矢量点的形式标注停车位、公交站的位置，将其所属道路名称、相对道路延伸方向的空间方位信息写入属性表，将各种矢量要素转换为Geojson格式，并利用Python代码将各要素空间位置调整至（0，0）附近；

步骤22、利用Python代码将Geojson格式的墙要素自动转换为Anylogic墙要素：在墙要素线段折点的基础上增加用以表征前后走向的辅助点；将每个线要素的起点、折点与辅助点相对于起点的位置信息以XML格式写入Anylogic中墙要素对应位置；为每段墙要素生成唯一的要素名称与要素ID；

步骤23、利用Python代码将Geojson格式的路网、路段、停车位要素映射为Anylogic中对应的要素对象：以XML格式在Anylogic中对应位置构建路网对象，并在路网对象中嵌入路段、停车位要素，为路网及其附属对象创建唯一的要素名称与要素ID；

步骤24：利用Python代码自动生成停车位占地面要素与占地面控制插件，以XML格式写入Anylogic中目标面要素对应位置；

步骤25、为自动生成的路网手动添加或调整路口要素、停止线要素，再对每个行人过街通道添加红绿灯，使之与对应停止线绑定；

S3、构建慢行群体与机动车移动逻辑；具体如下：

步骤31、设置慢行主体行动逻辑：智能体从人行道边缘处、小区出入口产生，以最短路径算法提供的目标线序列作为导航介质，使智能体以最小距离成本连接抵达预定路线中的每一个POI点，并在对应POI点上停留相应时间，最终智能体通过所有POI点，从人行道边缘处或小区出入口离开工作区；

步骤32、为机动车群体设置移动逻辑：机动车由机动车道边缘处产生，设定巴士车在公交站处停留或排队，非公交机动车部分选择停车位处停留，部分非公交机动车直接通行，从机动车道边缘处离开工作区；

步骤33、设定行人过街与车辆减速的逻辑：当行人抵达各人行通道两侧目标线时，抵达或即将抵达停车线的车辆减速；

步骤34、设定停车位占地面阻断行人流的逻辑：设定当车辆进入停车位时，车位所对应占地面不可进入，而机动车离开停车位后，占地面重新对行人开放；

S4、模拟从非放学时段到放学时段街区慢行群体活动场景，评估拥挤状态变化；具体如下：

步骤41、构建“Track”与“Record”事件记录行人时空轨迹信息；

步骤42、将慢行主体的时空轨迹分时段写入shapefile矢量文件当中；

步骤43、利用ArcGIS读取shapefile文件，计算行人在不同时间对机动车道的占用面积、人行道上的平均人口密度、慢行群体平均移动速度。