基于速度场与社会力的异质行人运动仿真研究
发布时间：2021-09-07 11:46
公共场所大规模集结的人群活动伴随而来的安全问题受到了社会各界的众多关注,如何针对这一现象在复杂的环境中对人群的异常行为进行预警与合理地控制是亟待解决的问题。由于组织大量人员进行安全演练耗费的资源巨大,利用新兴的计算机虚拟人群仿真技术对人群活动进行仿真模拟可以有效地降低成本,无论从产生的经济效益还是在维护社会安全的层面上,虚拟人群仿真技术都有着强烈需求与重大意义。现有虚拟人群仿真主流方案是智能体模型,通过将行人个体用单个智能体进行模拟,虚拟行人能够对周围环境进行感知并根据感知信息做出相应的行为决策。为了对虚拟行人的运动决策模型进行合理地构建,本文在现有的研究基础下,将行人运动决策模型划分为运动全局路径规划与运动局部碰撞避免两部分分别进行研究设计。本文引入数据驱动的速度场方法对虚拟行人进行全局路径导航,通过从真实视频数据中提取行人轨迹,利用聚类方法对不同出口所聚集的行人轨迹进行分类。随后为出口构建各自的速度场用以指导人群在多出入口场景下的寻路行为,为虚拟人群提供从入口到出口的全局可靠路径。同时为了模拟人群寻路的多样性,本文在速度场模型上实现随机化的改进,使得仿真结果更为接近实际情况。实验结...
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．２常见元胞邻域??
?第２章相关技术基础???为了从行人实例中提取运动规则，并基于这一通用规则进行虚拟人群仿真，??从而省去数据库检索时间以提高仿真实时性，刘景昊等［５２］将运动规则简化为运??动速度ｖ、行人与障碍物间距４以及速度与到障碍物连线夹角Ｉ对速度到目标??连线夹角０的影响，即这样一来就将对运动规则的提取转化为??对求解一个符号回归问题的过程，并利用ＳＬ＿ＧＥＰ进化算法提取出行人运动的具??体规则表达式ｒ用于指导智能体的自主导航运动，图２．４给出了其中的规则表达??式具体描述形式。??ｒ＾ｎ??ｅ＝Ｔ（ｖ，ｄ〇ＡＪ??Ｖ??图２．４行人运动规则表达式??２．２．２速度场方法??为了从宏观层面为智能体从起点到目标地点选取合适的路径，ＰｅｔｔｒｅｌＭ等人??提出导航图方法（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ?Ｇｒａｐｈ?Ａｐｐｒｏａｃｈ），将真实世界的地图通过空间抽象表??示为一张导航图。这张导航图涵盖了真实环境中的空旷部分，智能体只需沿着导??航图移动的同时与导航图边缘进行碰撞检测，即可以较少的碰撞检测次数代价到??达目标地点。随着行人检测技术的发展，Ｍｕｓｓｅｔ？等人改进了导航图方法。Ｍｕｓｓｅ??使用从真实场景中捕获的行人轨迹信息，提出了一种用于模拟真实行人的运动的??速度场方法（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ?Ｆｉｅｌｄｓ?Ａｐｐｒｏａｃｈ）。该方法首先从已录制视频序列中提取出被??跟踪人员的轨迹，随后将轨迹的方向用一组单位矢量进行表示，最后将所有单位??矢量组合成一个二维的矢量场来描述真实行人的运动特征，以提供对小规模虚拟??人群的运动控制。??为了生成大规模人群的速度场，１＾［５５］等人使用光流法进行大规模人群的运??动模式生成。由
?第２章相关技术基础???常给定速度场后，再通过聚类流矢量来检测行人运动模式，每一类运动模式都??是一组流矢量的群集，一个流矢量只属于一类运动模式。图２．５描述了一个大规??模人群速度场生成的过程。计算图（ａ）单位帧里的流矢量得到全局速度场图（ｂ），??图（ｃ）是将所有流矢量进行聚类操作后生成的三组代表不同运动模式的流矢量组??（ａ）??（ｂ）?（ｃ）??图２．５速度场生成过程??基于对以上资料的分析，与实例检索方法相比，利用速度场方法驱动虚拟人??群前往目的点只需在前期对真实场景中人群的速度场进行计算，在仿真过程中省??去了从实例数据库中检索实例的１０过程，提高了虚拟人群仿真的实时性。本文??在第三章中使用改进的速度场方法，从真实视频中生成速度场用于指导智能体自??主导航。??２．３人群异质性模型??２．３．１人群异质性概述??对于一个群体来说，群体的行为并不是这个群体本身的产物，而是由群体中??的每个独立的个体行为组合而成的％］。人群由不同类型的行人个体组成，每个个??体都可能有独立的目标与行为特征，因此人群具有天然的异质性，这对个体之间??１３??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统[J]. 郑晓芳,黄鹿鸣,傅军栋. 华东交通大学学报. 2020(02)
[2]数据驱动的最优互惠避碰模型偏好速度研究[J]. 王杰,陈彬,袁鹏,马亮,邱晓刚. 系统仿真学报. 2019(12)
[3]考虑行人相对速度的改进社会力模型的验证与评估[J]. 钟圳伟,纪庆革. 计算机科学. 2020(02)
[4]基于社会力模型的机场人员疏散建模研究[J]. 钟少波,余致辰,杨永胜,孙超,黄全义. 系统仿真学报. 2018(10)
[5]基于元胞自动机的火灾场景行人流疏散仿真研究[J]. 金泽人,阮欣,李越. 同济大学学报(自然科学版). 2018(08)
[6]一种改进型Q学习算法及其在行为树中的应用[J]. 涂浩,刘洪星. 计算机应用与软件. 2017(12)
[7]一种动态不确定环境下UAV自主避障算法[J]. 杨秀霞,张毅,周硙硙. 系统工程与电子技术. 2017(11)
[8]基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策[J]. 方君,闫文君,邓向阳,凌青. 计算机与现代化. 2017(05)
[9]基于仿真分析的交通枢纽检票机设置优化研究[J]. 丁俊强,张蕊,杨静,武慧敏. 道路交通与安全. 2016(01)
[10]行人同伴群社会力学仿真[J]. 何民,樊冬,栾庆熊,于海宁. 北京工业大学学报. 2015(03)
博士论文
[1]考虑异质性的城市轨道交通车站交通设施行人流仿真研究[D]. 吴昊灵.北京交通大学 2016
硕士论文
[1]基于Q-learning行为树的人群组行为建模与仿真[D]. 丁治强.中国科学技术大学 2019
[2]基于多智能体的虚拟行人与人群仿真研究[D]. 刘景昊.中国科学技术大学 2019
[3]基于数据驱动的人群行为模拟[D]. 吴正伟.天津工业大学 2016
本文编号：3389487
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．２常见元胞邻域??
?第２章相关技术基础???为了从行人实例中提取运动规则，并基于这一通用规则进行虚拟人群仿真，??从而省去数据库检索时间以提高仿真实时性，刘景昊等［５２］将运动规则简化为运??动速度ｖ、行人与障碍物间距４以及速度与到障碍物连线夹角Ｉ对速度到目标??连线夹角０的影响，即这样一来就将对运动规则的提取转化为??对求解一个符号回归问题的过程，并利用ＳＬ＿ＧＥＰ进化算法提取出行人运动的具??体规则表达式ｒ用于指导智能体的自主导航运动，图２．４给出了其中的规则表达??式具体描述形式。??ｒ＾ｎ??ｅ＝Ｔ（ｖ，ｄ〇ＡＪ??Ｖ??图２．４行人运动规则表达式??２．２．２速度场方法??为了从宏观层面为智能体从起点到目标地点选取合适的路径，ＰｅｔｔｒｅｌＭ等人??提出导航图方法（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ?Ｇｒａｐｈ?Ａｐｐｒｏａｃｈ），将真实世界的地图通过空间抽象表??示为一张导航图。这张导航图涵盖了真实环境中的空旷部分，智能体只需沿着导??航图移动的同时与导航图边缘进行碰撞检测，即可以较少的碰撞检测次数代价到??达目标地点。随着行人检测技术的发展，Ｍｕｓｓｅｔ？等人改进了导航图方法。Ｍｕｓｓｅ??使用从真实场景中捕获的行人轨迹信息，提出了一种用于模拟真实行人的运动的??速度场方法（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ?Ｆｉｅｌｄｓ?Ａｐｐｒｏａｃｈ）。该方法首先从已录制视频序列中提取出被??跟踪人员的轨迹，随后将轨迹的方向用一组单位矢量进行表示，最后将所有单位??矢量组合成一个二维的矢量场来描述真实行人的运动特征，以提供对小规模虚拟??人群的运动控制。??为了生成大规模人群的速度场，１＾［５５］等人使用光流法进行大规模人群的运??动模式生成。由
?第２章相关技术基础???常给定速度场后，再通过聚类流矢量来检测行人运动模式，每一类运动模式都??是一组流矢量的群集，一个流矢量只属于一类运动模式。图２．５描述了一个大规??模人群速度场生成的过程。计算图（ａ）单位帧里的流矢量得到全局速度场图（ｂ），??图（ｃ）是将所有流矢量进行聚类操作后生成的三组代表不同运动模式的流矢量组??（ａ）??（ｂ）?（ｃ）??图２．５速度场生成过程??基于对以上资料的分析，与实例检索方法相比，利用速度场方法驱动虚拟人??群前往目的点只需在前期对真实场景中人群的速度场进行计算，在仿真过程中省??去了从实例数据库中检索实例的１０过程，提高了虚拟人群仿真的实时性。本文??在第三章中使用改进的速度场方法，从真实视频中生成速度场用于指导智能体自??主导航。??２．３人群异质性模型??２．３．１人群异质性概述??对于一个群体来说，群体的行为并不是这个群体本身的产物，而是由群体中??的每个独立的个体行为组合而成的％］。人群由不同类型的行人个体组成，每个个??体都可能有独立的目标与行为特征，因此人群具有天然的异质性，这对个体之间??１３??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统[J]. 郑晓芳,黄鹿鸣,傅军栋. 华东交通大学学报. 2020(02)
[2]数据驱动的最优互惠避碰模型偏好速度研究[J]. 王杰,陈彬,袁鹏,马亮,邱晓刚. 系统仿真学报. 2019(12)
[3]考虑行人相对速度的改进社会力模型的验证与评估[J]. 钟圳伟,纪庆革. 计算机科学. 2020(02)
[4]基于社会力模型的机场人员疏散建模研究[J]. 钟少波,余致辰,杨永胜,孙超,黄全义. 系统仿真学报. 2018(10)
[5]基于元胞自动机的火灾场景行人流疏散仿真研究[J]. 金泽人,阮欣,李越. 同济大学学报(自然科学版). 2018(08)
[6]一种改进型Q学习算法及其在行为树中的应用[J]. 涂浩,刘洪星. 计算机应用与软件. 2017(12)
[7]一种动态不确定环境下UAV自主避障算法[J]. 杨秀霞,张毅,周硙硙. 系统工程与电子技术. 2017(11)
[8]基于Q-学习和行为树的CGF空战行为决策[J]. 方君,闫文君,邓向阳,凌青. 计算机与现代化. 2017(05)
[9]基于仿真分析的交通枢纽检票机设置优化研究[J]. 丁俊强,张蕊,杨静,武慧敏. 道路交通与安全. 2016(01)
[10]行人同伴群社会力学仿真[J]. 何民,樊冬,栾庆熊,于海宁. 北京工业大学学报. 2015(03)
博士论文
[1]考虑异质性的城市轨道交通车站交通设施行人流仿真研究[D]. 吴昊灵.北京交通大学 2016
硕士论文
[1]基于Q-learning行为树的人群组行为建模与仿真[D]. 丁治强.中国科学技术大学 2019
[2]基于多智能体的虚拟行人与人群仿真研究[D]. 刘景昊.中国科学技术大学 2019
[3]基于数据驱动的人群行为模拟[D]. 吴正伟.天津工业大学 2016
本文编号：3389487
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