行人動(dòng)力學(xué)的研究進(jìn)展

人類(lèi)工效學(xué)2008年6月第14卷第2期文章編號:1006-8309(2008)02006805行人動(dòng)力學(xué)的研究進(jìn)展龔曉嵐,魏中華(北京工業(yè)大學(xué)北京市交通工程重點(diǎn)實(shí)驗室,北京10002)摘要:行人動(dòng)力學(xué)的研究對設計和優(yōu)化步行交通設施提高人群的疏散效率有著(zhù)重要的意義。文章對國內外行人動(dòng)力學(xué)的研究現狀進(jìn)行了綜述,對比了宏觀(guān)與微觀(guān)兩種行人動(dòng)力學(xué)描述方法,并對不同類(lèi)型的微觀(guān)模型進(jìn)行了比較。最后對行人動(dòng)力學(xué)研究的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞:行人動(dòng)力學(xué);宏觀(guān)模型;微觀(guān)模型中圖分類(lèi)號:X928;U49文獻標識碼:A引言2國外的研究狀況近年來(lái),隨著(zhù)經(jīng)濟和文化的發(fā)展,人群聚集活2.1宏觀(guān)模型動(dòng)越來(lái)越多地出現在各種公共場(chǎng)所。據不完全統從20世紀80年代起,越來(lái)越多的研究者致計,全世界每年都有數千人在聚集活動(dòng)時(shí)發(fā)生的力于行人動(dòng)力學(xué)的理論研究。通過(guò)觀(guān)測對行人運突發(fā)事件中喪生。因此,聚集人群的安仝問(wèn)題備動(dòng)的規律和特性進(jìn)行分析,提出了很多理論模型。受關(guān)注。在早期的數學(xué)模型中,以描述行人運動(dòng)的宏觀(guān)模人群聚集的風(fēng)險是由多種因素共冋組成的,型為主,有排隊模型、轉換矩陣模型、隨機模型涉及到場(chǎng)所類(lèi)型、空間結構、組織管理人群類(lèi)型、等23。在宏觀(guān)模型中,人群被視為一個(gè)整體,其人群運動(dòng)特征、安全措施等各方面。其中,人群在運動(dòng)被視為類(lèi)似于氣體或液體的流動(dòng),很多研究場(chǎng)所中的行為特征是影響人群聚集風(fēng)險的重要因者提出了不同的行人流量-密度-速度關(guān)系,素。人在公共場(chǎng)所中的行為受到社會(huì )、道德、法如圖1所示律、環(huán)境、習慣、身體狀況、心理、教育、文化、性格在許多的研究中,都用線(xiàn)性關(guān)系來(lái)描述速度等各種因素的影響既具有某種規律性、又帶有很與密度的關(guān)系, AlGadhi等人基于人群運動(dòng)的速度大的不確定性。行人動(dòng)力學(xué)是研究正常及緊急情密度線(xiàn)性關(guān)系用動(dòng)態(tài)的方法描述了行人流的速況下,公共場(chǎng)所中行人運動(dòng)特征及人群管理的科度變化2,如式(1)所示:學(xué),研究成果可以為設計和優(yōu)化步行設施,提高空u,.;=u1-△tT[u向的使用效率,提高突發(fā)事件中人群的疏散效率式中,u一行人的速度,t一時(shí)刻,T—反應時(shí)及開(kāi)發(fā)計算機行人仿真軟作提供依據,為大型人間,△t時(shí)間步長(cháng),u(k1,k2)一相向運動(dòng)的兩隊群聚集活動(dòng)中的人群管理和人群疏散提供理論指人流的相對速度。該模型成功地描述了麥加朝圣活動(dòng)中行人的早在上個(gè)世紀30年代國外就出現了研究行雙向運動(dòng)狀況人交通流的組織機構1。到上世紀80年代行人行人運動(dòng)的氣態(tài)動(dòng)力學(xué)方程與粒子守恒Bo動(dòng)力學(xué)的理論研究成果越發(fā)豐富,對行人動(dòng)運的 Itzmann方程非常相似,但它還考慮了行人的目的描述開(kāi)始從宏觀(guān)模型轉向了微觀(guān)模型,建立了一和行人間的相互影響。R.L. Hughes采用連續介些有代表性的微觀(guān)模型。而在我國,行人動(dòng)力學(xué)質(zhì)理論研究大量人群的運動(dòng)特征,并根據 Navier的研究還處于起步階段Stokes方程進(jìn)一步推導出行人流動(dòng)的控制方基金項目:家科技支撐計劃課題(2006BAC01A01-3)中國煤化工作者簡(jiǎn)介:龔曉嵐(1979-),女,貴州畢節人,博士研究生CNMH話(huà))010-6379690(電子信箱)starrygong@emails.bjut.edu.cn人類(lèi)工效學(xué)208年6月第14卷第2期觀(guān)模型的研究引起了廣泛的關(guān)注,其中有代表性的微觀(guān)模型有:元胞自動(dòng)機模型、離散選擇模型、社會(huì )力模型和磁場(chǎng)力模型。2.2.1元胞自動(dòng)機模型元胞自動(dòng)機模型( Cellular Automata model)是空間與時(shí)間都離散物理參量只取有限數值集的物理系統的理想化模型6。元胞自動(dòng)機演化規則是局部的,對指定單元格的狀態(tài)進(jìn)行更新時(shí),只需知道其鄰近的單元格的狀態(tài)。圖2所示為二維元胞自動(dòng)機常見(jiàn)的兩種方格單元組成,其中的每個(gè)單元格有兩種狀態(tài):為空或被占用。在每個(gè)時(shí)密度(P/m)間步長(cháng)上,根據行人在上一個(gè)時(shí)間步長(cháng)的狀態(tài)及與其鄰近單元格的狀態(tài)對行人的位置進(jìn)行更新。建立行人轉移到其某個(gè)鄰域或保留在原單元格的概率模型,再通過(guò)蒙特卡羅法確定毎個(gè)行人的行為密度(P/m)圖2兩種典型的運動(dòng)質(zhì)點(diǎn)元胞自動(dòng)機模型是目前行人動(dòng)力學(xué)研究中的熱點(diǎn),有很多研究者相繼對這種建模方法及其應用都進(jìn)行了研究。 KeBel的模型只考慮了最短路徑方向對行人的影響,以偏向強度E(0≤E≤1)描述行人對指向其目的地方向的選擇權重,從而構造轉移概率方程。在 Schadschneider的模型000.51.0L.520流量Pmx中,引入了地場(chǎng)的概念。地場(chǎng)分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種。動(dòng)態(tài)的地場(chǎng)D是行人行走后留下的虛擬的軌跡。用動(dòng)態(tài)地場(chǎng)表示人群中行人的相互吸引WeidmannSarkar作用,如果有多個(gè)行人在一個(gè)單元格上通過(guò),則該Tanariboon圖1不同的流量-密度一速度關(guān)系單元格的動(dòng)態(tài)地場(chǎng)就會(huì )增大,在一定時(shí)間內動(dòng)態(tài)但是,由于行人個(gè)體間的相互作用如躲避碰地場(chǎng)會(huì )逐漸消散;而靜態(tài)的地場(chǎng)S是不隨時(shí)間的撞和控制速度的變化等,人群是不遵守動(dòng)量守恒變化而改變的也不會(huì )因為行人的通行而變化,它和能量守恒的,而且在空間中行人也不會(huì )像流體用于描述一些有比較有吸引力的設施如緊急出那樣均勻分布因此人群運動(dòng)的很多特點(diǎn)是不能口目的地等。同時(shí),行人間的相互排斥勢能儲用流體描述的。然而宏觀(guān)模型卻忽略了上述行人在整體的靜態(tài)地場(chǎng)中通過(guò)靜態(tài)地場(chǎng)強度的梯度運動(dòng)的特征。變化來(lái)反映。 Schadschneider的模型中行人移動(dòng)2.2微觀(guān)模型到不同中國煤化工示微觀(guān)模型是以人群中的每個(gè)個(gè)體為研究對CNMHG(2)象,可以對行人的運動(dòng)進(jìn)行詳細的描述。近來(lái),微其中,P一轉移到單元格(i,)處行人的轉移人類(lèi)工效學(xué)2008年6月第14卷第2期概率;n;一單元格(i,j)是否被占用,如果單元格的。模型的核心是一組動(dòng)力學(xué)的微分方程,如式被占用則n=1,如果單元格為空,則為0;N一標(3)表示,通過(guò)這些微分方程將各個(gè)量的變化聯(lián)準化因子,保證∑a,P;=1。系在一起。只要給出了初始的條件,模型就可以Schadschneider用元胞自動(dòng)機模型描述了行模擬出之后的情況。人的自發(fā)集結現象,并對“地場(chǎng)”理論進(jìn)行更多d,(t)的研究和應用。Blue應用元胞自動(dòng)機模型對雙f=md+副+2+0)(3)向步行人流進(jìn)行了仿真,得到了在不同方向比例dv (t其中,mdt行人保持期望速度的運動(dòng)下的行人通行能力0。2.2.2離散選擇模型m和d一分別表示行人的質(zhì)量和速度;離散選擇模型( Discrete Choice Framework f—行人之間的相互作用,由行人之間相互排Model)是由 Gianluca antonini等人提出的")。根斥的社會(huì )力,身體接觸時(shí)的擠壓力和摩擦力3個(gè)據行人的運動(dòng)特點(diǎn),模型將其行為分成相互吸引部分組成;Σf——障礙物對行人的影響,也包括和排斥,及行人保持速率和方向、接近目的地5個(gè)行人與障礙間的排斥力,及擠壓和摩擦力3個(gè)部部分。由于行人每一步的速率和方向唯一的決定分。(t)—非系統的行為波動(dòng),用于描述行人了行人下一步的位置,根據圖3(圖形圓弧上的數運動(dòng)的隨機變化字表示度數)對行人速率和方向的離散處理,可Dirk. Helbing應用社會(huì )力模型對人群的自組以生成含33個(gè)選項的集合,分別代表了不同的方織現象及波動(dòng)進(jìn)行了分析, Ernesto等人通過(guò)向和速率的組合。在離散選擇模型中,每個(gè)選項社會(huì )力模型對瓶頸處的通行能力進(jìn)行了分析。由系統部分和隨機部分組成。系統部分的數學(xué)模2.2.4磁場(chǎng)力模型型考慮了行人運動(dòng)時(shí)的上述5個(gè)部分。行人運動(dòng)磁場(chǎng)力模型( Magnetic Force model)沒(méi)有利用的隨機部分采用了正交 Logit( Cross Nested Logit)人群密度和速率的經(jīng)驗關(guān)系,而是將行人和目的模型來(lái)描述。地、障礙物等視為有極性的物體,利用庫侖法則來(lái)描述行人在各個(gè)磁場(chǎng)作用下的運動(dòng)規律,如圖加速4所示。其中行人和障礙物的磁性為正極,日的地為負極,行人向其目的地前進(jìn)時(shí)避免與其他人和障礙發(fā)生沖突。行人受負極的物體影響會(huì )加速運動(dòng)直到達到其速度上限。圖3行人的速率和方向的離散化處理圖4磁場(chǎng)力模型示意2.2.3社會(huì )力模型行人的加速度a表示為a=v·cos( alpha)在1995年Drk. Helbing在對行人行為特征tan(bea)(4)研究的基礎上2,基于美國心理學(xué)家K.Lewi其中,行人的運動(dòng)速度。的“心理場(chǎng)論”提出了社會(huì )力模型( Social force3微觀(guān)模型對比Model)[13中國煤化工的許多不足,是目與元胞自動(dòng)機模型不同,在社會(huì )力模型中,行CNMHG人的坐標(可表示為位置矢量r)、時(shí)間t都是連續型的仍具俁型人類(lèi)工效學(xué)2008年6月第14卷第2期71基于元胞自動(dòng)機的模型和離散選擇模型都是行了研究)。離散型的模型。作為系統科學(xué)的重要工具,元胞5研究展望自動(dòng)機模型在描述復雜系統的內在規律方面具有由于大型活動(dòng)的頻繁出現,行人動(dòng)力學(xué)引起獨特的優(yōu)勢:一是參數少,結構簡(jiǎn)單,容易建立微了國內外各個(gè)領(lǐng)域研究者的廣泛重視。行人動(dòng)力觀(guān)規則;二是易于用計算機實(shí)現。因此元胞自動(dòng)學(xué)的研究涉及到了統計物理學(xué)、人群心理學(xué)、建筑機模型具有很高的理論價(jià)值和廣泛的應用價(jià)值。學(xué)、交通工程、圖像處理等。目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)但是元胞自動(dòng)機模型缺乏對行人心理-行為是將人群心理學(xué)引入人群運動(dòng)的研究,考慮行人的分析,模型的物理意義不夠清晰,只能從統計物的從眾、恐慌、情緒感染等因素,以提高模型的模理角度研究,需要與其他的微觀(guān)方法融合?；跀M精度。離散選擇的微觀(guān)仿真模型是建立在對行人行為分另外,行人運動(dòng)仿真軟件的開(kāi)發(fā)是目前研究析的基礎上,認為行人的步行是每個(gè)單步組合而的熱點(diǎn)之一。其中人工智能模型越來(lái)越受到人們成的,每一步都由步幅和方向組成,從一個(gè)離散的的青睞。但是,對人工智能模型還需要進(jìn)一步研集合中選擇下一步走到哪里。其物理意義明確,究行人的決策行為與環(huán)境之間的互動(dòng)關(guān)系但是模型非常復雜,需要估計大量的參數,很多參由于東西方文化、習慣、形體等差異,國外的行數的物理意義不明顯,并且模型中沒(méi)有考慮到對動(dòng)力學(xué)的研究成果并不能完全適用于國內。國行人的行為有明顯影響的因素,如:障礙物,行人內的研究者應在大量觀(guān)測我國行人運動(dòng)特性的基在高密度情況下的相互避讓,時(shí)間緊迫性等等。礎上,總結人群的運動(dòng)規律,學(xué)習國外的研究成果3.2連續型的仿真模型建立適用于我國的行人動(dòng)力學(xué)理論體系,以?xún)?yōu)化行基于社會(huì )力和基于磁場(chǎng)力的模型都用到了人的步行設施提高常規及緊急狀況下行人的通行“場(chǎng)論”的理論來(lái)描述行人的行為。特別是社會(huì )效率,從而保證各類(lèi)人群粲集活動(dòng)的安全舉辦。力模型,充分考慮了行人與行人、與障礙物及行人自身的因素,它基于行人的“心理場(chǎng)”,考慮到了參考文獻:行人的空間需求,每個(gè)行人都有自己的領(lǐng)地(ter-[1] Algadhi S A H, Mahmassani H S, Herman R Antory)。但是,社會(huì )力模型的一些假設過(guò)分地簡(jiǎn)Speed- Concentration Relation for Bi-directional化了行人在交通流中路徑發(fā)現的過(guò)程。相比之Crowd Movements with Strong Interaction [C].Al-下,基于磁力的模型與社會(huì )力模型非常類(lèi)似,而社gadhi S A H. Pedestrian and Evacuation Dynamics會(huì )力模型更容易理解。2001. Berlin: Springer-Verlag Heidelberg, 2002: 1目前,應用得比較廣泛的行人微觀(guān)仿真模型為元胞自動(dòng)機模型和社會(huì )力模型,這兩類(lèi)模型都[2]徐高.人群疏散的仿真研究[D].成都:西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文,2003:20-27可以反應出行人的自組織現象。但社會(huì )力模型的[3] Helbing D, Farksa I J,MarP,etl. Simulation of計算量要高于元胞自動(dòng)機模型。4國內研究現狀tions[ C]// Helbing Dirk. Pedestrian and Evacuation在我國,行人動(dòng)力學(xué)的研究尚處于起步階段。Dynamics 2001. Berlin: Springer- Verlag Heidel由于受到行人運動(dòng)數據采集技術(shù)的限制,日前對berg,2002:21-58行人運動(dòng)模型,尤其是微觀(guān)模型的標定和驗證并[4] Daamen W, Hoogendoorn P, Bovy H L.Fnt-orr沒(méi)有取得較大的進(jìn)展Pedestrian Traffic Flow Theory[C]. Daamen Winnie由于元胞自動(dòng)機建模技術(shù)是描述、認識和模Transportation Research Board Annual Meeting 2005擬復雜系統行為的強有力方法,國內的研究者大Washing DC: National Academy Press. 2005: 1-1多以元胞自動(dòng)機模型作為研究行人動(dòng)力學(xué)的基[5] Hughes Roger L. A Continuum Theory for Flow of Pe礎。徐高、楊立中、譚惠麗、崔喜紅等人應用元胞destrians[ J. Transportation Research Part B, 200236(6):507-535自動(dòng)機模型相繼研究了建筑物內人員的疏散問(wèn)[6題2-19。在崔喜紅的研究中還定義了個(gè)人競中國煤化工系統的元胞自動(dòng)吐,2003:1-14爭能力,對元胞自動(dòng)機模型進(jìn)行了改進(jìn)。張晉、王CNMHG慧等人運用元胞自動(dòng)機模型對行人的過(guò)街特性進(jìn)(下轉封三)人類(lèi)工效學(xué)2008年6月第14卷第2期71基于元胞自動(dòng)機的模型和離散選擇模型都是行了研究)。離散型的模型。作為系統科學(xué)的重要工具,元胞5研究展望自動(dòng)機模型在描述復雜系統的內在規律方面具有由于大型活動(dòng)的頻繁出現,行人動(dòng)力學(xué)引起獨特的優(yōu)勢:一是參數少,結構簡(jiǎn)單,容易建立微了國內外各個(gè)領(lǐng)域研究者的廣泛重視。行人動(dòng)力觀(guān)規則;二是易于用計算機實(shí)現。因此元胞自動(dòng)學(xué)的研究涉及到了統計物理學(xué)、人群心理學(xué)、建筑機模型具有很高的理論價(jià)值和廣泛的應用價(jià)值。學(xué)、交通工程、圖像處理等。目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)但是元胞自動(dòng)機模型缺乏對行人心理-行為是將人群心理學(xué)引入人群運動(dòng)的研究,考慮行人的分析,模型的物理意義不夠清晰,只能從統計物的從眾、恐慌、情緒感染等因素,以提高模型的模理角度研究,需要與其他的微觀(guān)方法融合?；跀M精度。離散選擇的微觀(guān)仿真模型是建立在對行人行為分另外,行人運動(dòng)仿真軟件的開(kāi)發(fā)是目前研究析的基礎上,認為行人的步行是每個(gè)單步組合而的熱點(diǎn)之一。其中人工智能模型越來(lái)越受到人們成的,每一步都由步幅和方向組成,從一個(gè)離散的的青睞。但是,對人工智能模型還需要進(jìn)一步研集合中選擇下一步走到哪里。其物理意義明確,究行人的決策行為與環(huán)境之間的互動(dòng)關(guān)系但是模型非常復雜,需要估計大量的參數,很多參由于東西方文化、習慣、形體等差異,國外的行數的物理意義不明顯,并且模型中沒(méi)有考慮到對動(dòng)力學(xué)的研究成果并不能完全適用于國內。國行人的行為有明顯影響的因素,如:障礙物,行人內的研究者應在大量觀(guān)測我國行人運動(dòng)特性的基在高密度情況下的相互避讓,時(shí)間緊迫性等等。礎上,總結人群的運動(dòng)規律,學(xué)習國外的研究成果3.2連續型的仿真模型建立適用于我國的行人動(dòng)力學(xué)理論體系,以?xún)?yōu)化行基于社會(huì )力和基于磁場(chǎng)力的模型都用到了人的步行設施提高常規及緊急狀況下行人的通行“場(chǎng)論”的理論來(lái)描述行人的行為。特別是社會(huì )效率,從而保證各類(lèi)人群粲集活動(dòng)的安全舉辦。力模型,充分考慮了行人與行人、與障礙物及行人自身的因素,它基于行人的“心理場(chǎng)”,考慮到了參考文獻:行人的空間需求,每個(gè)行人都有自己的領(lǐng)地(ter-[1] Algadhi S A H, Mahmassani H S, Herman R Antory)。但是,社會(huì )力模型的一些假設過(guò)分地簡(jiǎn)Speed- Concentration Relation for Bi-directional化了行人在交通流中路徑發(fā)現的過(guò)程。相比之Crowd Movements with Strong Interaction [C].Al-下,基于磁力的模型與社會(huì )力模型非常類(lèi)似,而社gadhi S A H. Pedestrian and Evacuation Dynamics會(huì )力模型更容易理解。2001. Berlin: Springer-Verlag Heidelberg, 2002: 1目前,應用得比較廣泛的行人微觀(guān)仿真模型為元胞自動(dòng)機模型和社會(huì )力模型,這兩類(lèi)模型都[2]徐高.人群疏散的仿真研究[D].成都:西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文,2003:20-27可以反應出行人的自組織現象。但社會(huì )力模型的[3] Helbing D, Farksa I J,MarP,etl. Simulation of計算量要高于元胞自動(dòng)機模型。4國內研究現狀tions[ C]// Helbing Dirk. Pedestrian and Evacuation在我國,行人動(dòng)力學(xué)的研究尚處于起步階段。Dynamics 2001. Berlin: Springer- Verlag Heidel由于受到行人運動(dòng)數據采集技術(shù)的限制,日前對berg,2002:21-58行人運動(dòng)模型,尤其是微觀(guān)模型的標定和驗證并[4] Daamen W, Hoogendoorn P, Bovy H L.Fnt-orr沒(méi)有取得較大的進(jìn)展Pedestrian Traffic Flow Theory[C]. Daamen Winnie由于元胞自動(dòng)機建模技術(shù)是描述、認識和模Transportation Research Board Annual Meeting 2005擬復雜系統行為的強有力方法,國內的研究者大Washing DC: National Academy Press. 2005: 1-1多以元胞自動(dòng)機模型作為研究行人動(dòng)力學(xué)的基[5] Hughes Roger L. A Continuum Theory for Flow of Pe礎。徐高、楊立中、譚惠麗、崔喜紅等人應用元胞destrians[ J. Transportation Research Part B, 200236(6):507-535自動(dòng)機模型相繼研究了建筑物內人員的疏散問(wèn)[6題2-19。在崔喜紅的研究中還定義了個(gè)人競中國煤化工系統的元胞自動(dòng)吐,2003:1-14爭能力,對元胞自動(dòng)機模型進(jìn)行了改進(jìn)。張晉、王CNMHG慧等人運用元胞自動(dòng)機模型對行人的過(guò)街特性進(jìn)(下轉封三)人類(lèi)工效學(xué)2008年6月第14卷第2期(上接第71頁(yè))[7]Kebel A, Klupfel H, Wahle j et al. Microscopic Simu25-39destrian Crowd Motion Pedestrian and Evac- [14 Ernesto L Andrade, Robert B Fisher. Simulation ofuation[C]. Kebel A. Pedestrian and Evacuation DyCrowd Problems for Computer Vision EB/OL2006-05-10)[2007-6-12].htte://ww.int.2002:193-200ed. ac. uk/ publications/online/0493. pd[8] Schadscheider Andreas. Cellular Automaton Approach [15] Kardi Teknomo. Microscopic Pedestrian Flow Charato Pedestrian Dynamics- Theory Pedestrian and Evac-teristics: Development of an Image Processing Datauation[C]. Schadscheider Andreas. Pedestrian and E-ollection and Simulation Model [D]. Tohoku: Tevacuation Dynamics 2001. 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