[发明专利]一种恐慌人群逃生模拟方法

摘要

本发明提供了一种恐慌人群逃生模拟方法，旨在真实地模拟恐慌情况下人群逃生的特点。本发明使用社会力模型进行人群建模，针对恐慌人群的特性，发明了新的交互力，并且引入性格模型，通过调整人群模拟参数来模拟不同性格个体的行为特征。在逃生路径规划技术方面，发明了非均匀网格技术，使得Agent可以更加准确地感知周围环境，并且在路径选择上呈现多样性。在路径规划中，针对真实情况下人群视野往往会被障碍物等阻挡的情况，发明局部视野技术，使得人群仅以视野范围内的点作为目标点来进行导航，从而保证了模拟的真实性。

主权项

一种恐慌人群逃生模拟方法，该方法包括以下步骤：步骤1：建立全局的网格，并在容易出现拥挤的瓶颈区域添加密集网格，根据每个Agent所处的初始位置及初始速度来得到一个密度场和平均速度场；步骤2：根据密度场和平均速度场求出每个网格的各条边上的速度及单位花费；步骤3：从选定的目标点出发，使用快速行进算法，得到势能场；步骤4：从势能场得到每个网格的导航速度；步骤5：对密集网格区域单独计算势能场，并得到网格的导航速度；步骤6：将导航速度作为想要达到的速度传递给人群建模的模块；步骤7：通过社会力公式，以及交互力公式计算出首选速度，传递给碰撞避免模块；所述交互力公式为：在原有的社会力模型中，Agent之间存在一个排斥力，但是在人群密度急剧增高的情况下，这个排斥力并不能保证Agent之间不发生接触；接触的定义为：两个Agent圆心间的距离小于它们的半径之和；因此针对这种非常拥挤的情况，提出一种新的交互力，可以在接触发生的情况下，使Agent之间的距离恢复到未发生接触的情况，这个交互力我们用符号表示：fijI=fije+fijt---(1)]]>其中作用于Agent圆心间连线方向：fije=δ(rij-dij)nij(rij-dij>0)0(rij-dij≤0)---(2)]]>其中nij表示Agentj圆心到Agenti的圆心单位方向向量，δ表示强度系数；rij＝ri+rj   (3)rij表示Agent i的半径和Agentj的半径之和，而dij表示Agenti的圆心与Agentj的圆心之间的距离；所以可以表示为：dij=(xi-xj)2+(yi-yj)2---(4)]]>但是如果只有一个在两个Agent连线方向的力仍然可能出现Agent刚恢复到未发生接触的情况后，又马上重新发生接触，所以我们考虑沿着两者圆心连线方向的垂直方向添加一个力，我们将这个力表示为fijt=γ(rij-dij)tij(rij-dij)<00(rij-dij)≥0---(5)]]>其中tij是垂直于nij的单位向量，定义为：tij＝(‑nij.y,nij.x)   (6)而公式(5)中的γ的定义为：γ＝μ(vj‑vi)·tij   (7)其中μ为强度系数，vi和vj表示Agent i和Agentj当前的速度；步骤8：根据不同的个体的性格预先设定好人群模拟参数，使用最优相互碰撞避免算法，得到一个保证碰撞避免情况下的最优速度；所述根据不同的个体的性格预先设定好人群模拟参数的具体方法为：通过设定碰撞避免算法中使用的参数可以模拟不同的性格特征，这些参数包括：最大相邻距离，最大相邻Agent数，时长数，半径，想要达到的速度；对应的性格特征用著名的Eysenck 3‑factor模型表示，包括：精神质，外倾性，神经质；参数和性格特征间符合如下映射关系：对Mp使用最小线性二乘的方法，可以求得：Mp=00.080.08-0.320.63-0.020.130.08-0.221.060.03-0.01-0.030.39-0.37---(9)]]>我们可以进一步对Mp求伪逆：Mpi=11.754-4.5647.12710.52-3.8656.61514.204-5.5298.361-1.9581.8501.977-2.5472.133-0.898---(10)]]>利用公式(10)根据我们对于Agent性格特征的需求预先计算出它们所对应的人群模拟参数值；步骤9：使用这个最优速度，来更新Agent的位置，对所有的Agent更新位置之后，重新回到步骤1，进入下一次的迭代。