行人动力学的研究进展

人类工效学2008年6月第14卷第2期文章编号:1006-8309(2008)02006805行人动力学的研究进展龚晓岚,魏中华(北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京10002)摘要:行人动力学的研究对设计和优化步行交通设施提高人群的疏散效率有着重要的意义。文章对国内外行人动力学的研究现状进行了综述,对比了宏观与微观两种行人动力学描述方法,并对不同类型的微观模型进行了比较。最后对行人动力学研究的发展趋势进行了展望。关键词:行人动力学;宏观模型;微观模型中图分类号:X928;U49文献标识码:A引言2国外的研究状况近年来,随着经济和文化的发展,人群聚集活2.1宏观模型动越来越多地出现在各种公共场所。据不完全统从20世纪80年代起,越来越多的研究者致计,全世界每年都有数千人在聚集活动时发生的力于行人动力学的理论研究。通过观测对行人运突发事件中丧生。因此,聚集人群的安仝问题备动的规律和特性进行分析,提出了很多理论模型。受关注。在早期的数学模型中,以描述行人运动的宏观模人群聚集的风险是由多种因素共冋组成的,型为主,有排队模型、转换矩阵模型、随机模型涉及到场所类型、空间结构、组织管理人群类型、等23。在宏观模型中,人群被视为一个整体,其人群运动特征、安全措施等各方面。其中,人群在运动被视为类似于气体或液体的流动,很多研究场所中的行为特征是影响人群聚集风险的重要因者提出了不同的行人流量-密度-速度关系,素。人在公共场所中的行为受到社会、道德、法如图1所示律、环境、习惯、身体状况、心理、教育、文化、性格在许多的研究中,都用线性关系来描述速度等各种因素的影响既具有某种规律性、又带有很与密度的关系, AlGadhi等人基于人群运动的速度大的不确定性。行人动力学是研究正常及紧急情密度线性关系用动态的方法描述了行人流的速况下,公共场所中行人运动特征及人群管理的科度变化2,如式(1)所示:学,研究成果可以为设计和优化步行设施,提高空u,.;=u1-△tT[u向的使用效率,提高突发事件中人群的疏散效率式中,u一行人的速度,t一时刻,T—反应时及开发计算机行人仿真软作提供依据,为大型人间,△t时间步长,u(k1,k2)一相向运动的两队群聚集活动中的人群管理和人群疏散提供理论指人流的相对速度。该模型成功地描述了麦加朝圣活动中行人的早在上个世纪30年代国外就出现了研究行双向运动状况人交通流的组织机构1。到上世纪80年代行人行人运动的气态动力学方程与粒子守恒Bo动力学的理论研究成果越发丰富,对行人动运的 Itzmann方程非常相似,但它还考虑了行人的目的描述开始从宏观模型转向了微观模型,建立了一和行人间的相互影响。R.L. Hughes采用连续介些有代表性的微观模型。而在我国,行人动力学质理论研究大量人群的运动特征,并根据 Navier的研究还处于起步阶段Stokes方程进一步推导出行人流动的控制方基金项目:家科技支撑计划课题(2006BAC01A01-3)中国煤化工作者简介:龚晓岚(1979-),女,贵州毕节人,博士研究生CNMH话)010-6379690(电子信箱)starrygong@emails.bjut.edu.cn人类工效学208年6月第14卷第2期观模型的研究引起了广泛的关注,其中有代表性的微观模型有:元胞自动机模型、离散选择模型、社会力模型和磁场力模型。2.2.1元胞自动机模型元胞自动机模型( Cellular Automata model)是空间与时间都离散物理参量只取有限数值集的物理系统的理想化模型6。元胞自动机演化规则是局部的,对指定单元格的状态进行更新时,只需知道其邻近的单元格的状态。图2所示为二维元胞自动机常见的两种方格单元组成,其中的每个单元格有两种状态:为空或被占用。在每个时密度(P/m)间步长上,根据行人在上一个时间步长的状态及与其邻近单元格的状态对行人的位置进行更新。建立行人转移到其某个邻域或保留在原单元格的概率模型,再通过蒙特卡罗法确定毎个行人的行为密度(P/m)图2两种典型的运动质点元胞自动机模型是目前行人动力学研究中的热点,有很多研究者相继对这种建模方法及其应用都进行了研究。 KeBel的模型只考虑了最短路径方向对行人的影响,以偏向强度E(0≤E≤1)描述行人对指向其目的地方向的选择权重,从而构造转移概率方程。在 Schadschneider的模型000.51.0L.520流量Pmx中,引入了地场的概念。地场分为静态和动态两种。动态的地场D是行人行走后留下的虚拟的轨迹。用动态地场表示人群中行人的相互吸引WeidmannSarkar作用,如果有多个行人在一个单元格上通过,则该Tanariboon图1不同的流量-密度一速度关系单元格的动态地场就会增大,在一定时间内动态但是,由于行人个体间的相互作用如躲避碰地场会逐渐消散;而静态的地场S是不随时间的撞和控制速度的变化等,人群是不遵守动量守恒变化而改变的也不会因为行人的通行而变化,它和能量守恒的,而且在空间中行人也不会像流体用于描述一些有比较有吸引力的设施如紧急出那样均匀分布因此人群运动的很多特点是不能口目的地等。同时,行人间的相互排斥势能储用流体描述的。然而宏观模型却忽略了上述行人在整体的静态地场中通过静态地场强度的梯度运动的特征。变化来反映。 Schadschneider的模型中行人移动2.2微观模型到不同中国煤化工示微观模型是以人群中的每个个体为研究对CNMHG(2)象,可以对行人的运动进行详细的描述。近来,微其中,P一转移到单元格(i,)处行人的转移人类工效学2008年6月第14卷第2期概率;n;一单元格(i,j)是否被占用,如果单元格的。模型的核心是一组动力学的微分方程,如式被占用则n=1,如果单元格为空,则为0;N一标(3)表示,通过这些微分方程将各个量的变化联准化因子,保证∑a,P;=1。系在一起。只要给出了初始的条件,模型就可以Schadschneider用元胞自动机模型描述了行模拟出之后的情况。人的自发集结现象,并对“地场”理论进行更多d,(t)的研究和应用。Blue应用元胞自动机模型对双f=md+副+2+0)(3)向步行人流进行了仿真,得到了在不同方向比例dv (t其中,mdt行人保持期望速度的运动下的行人通行能力0。2.2.2离散选择模型m和d一分别表示行人的质量和速度;离散选择模型( Discrete Choice Framework f—行人之间的相互作用,由行人之间相互排Model)是由 Gianluca antonini等人提出的")。根斥的社会力,身体接触时的挤压力和摩擦力3个据行人的运动特点,模型将其行为分成相互吸引部分组成;Σf——障碍物对行人的影响,也包括和排斥,及行人保持速率和方向、接近目的地5个行人与障碍间的排斥力,及挤压和摩擦力3个部部分。由于行人每一步的速率和方向唯一的决定分。(t)—非系统的行为波动,用于描述行人了行人下一步的位置,根据图3(图形圆弧上的数运动的随机变化字表示度数)对行人速率和方向的离散处理,可Dirk. Helbing应用社会力模型对人群的自组以生成含33个选项的集合,分别代表了不同的方织现象及波动进行了分析, Ernesto等人通过向和速率的组合。在离散选择模型中,每个选项社会力模型对瓶颈处的通行能力进行了分析。由系统部分和随机部分组成。系统部分的数学模2.2.4磁场力模型型考虑了行人运动时的上述5个部分。行人运动磁场力模型( Magnetic Force model)没有利用的随机部分采用了正交 Logit( Cross Nested Logit)人群密度和速率的经验关系,而是将行人和目的模型来描述。地、障碍物等视为有极性的物体,利用库仑法则来描述行人在各个磁场作用下的运动规律,如图加速4所示。其中行人和障碍物的磁性为正极,日的地为负极,行人向其目的地前进时避免与其他人和障碍发生冲突。行人受负极的物体影响会加速运动直到达到其速度上限。图3行人的速率和方向的离散化处理图4磁场力模型示意2.2.3社会力模型行人的加速度a表示为a=v·cos( alpha)在1995年Drk. Helbing在对行人行为特征tan(bea)(4)研究的基础上2,基于美国心理学家K.Lewi其中,行人的运动速度。的“心理场论”提出了社会力模型( Social force3微观模型对比Model)[13中国煤化工的许多不足,是目与元胞自动机模型不同,在社会力模型中,行CNMHG人的坐标(可表示为位置矢量r)、时间t都是连续型的仍具俣型人类工效学2008年6月第14卷第2期71基于元胞自动机的模型和离散选择模型都是行了研究)。离散型的模型。作为系统科学的重要工具,元胞5研究展望自动机模型在描述复杂系统的内在规律方面具有由于大型活动的频繁出现,行人动力学引起独特的优势:一是参数少,结构简单,容易建立微了国内外各个领域研究者的广泛重视。行人动力观规则;二是易于用计算机实现。因此元胞自动学的研究涉及到了统计物理学、人群心理学、建筑机模型具有很高的理论价值和广泛的应用价值。学、交通工程、图像处理等。目前的一个研究热点但是元胞自动机模型缺乏对行人心理-行为是将人群心理学引入人群运动的研究,考虑行人的分析,模型的物理意义不够清晰,只能从统计物的从众、恐慌、情绪感染等因素,以提高模型的模理角度研究,需要与其他的微观方法融合。基于拟精度。离散选择的微观仿真模型是建立在对行人行为分另外,行人运动仿真软件的开发是目前研究析的基础上,认为行人的步行是每个单步组合而的热点之一。其中人工智能模型越来越受到人们成的,每一步都由步幅和方向组成,从一个离散的的青睐。但是,对人工智能模型还需要进一步研集合中选择下一步走到哪里。其物理意义明确,究行人的决策行为与环境之间的互动关系但是模型非常复杂,需要估计大量的参数,很多参由于东西方文化、习惯、形体等差异,国外的行数的物理意义不明显,并且模型中没有考虑到对动力学的研究成果并不能完全适用于国内。国行人的行为有明显影响的因素,如:障碍物,行人内的研究者应在大量观测我国行人运动特性的基在高密度情况下的相互避让,时间紧迫性等等。础上,总结人群的运动规律,学习国外的研究成果3.2连续型的仿真模型建立适用于我国的行人动力学理论体系,以优化行基于社会力和基于磁场力的模型都用到了人的步行设施提高常规及紧急状况下行人的通行“场论”的理论来描述行人的行为。特别是社会效率,从而保证各类人群粲集活动的安全举办。力模型,充分考虑了行人与行人、与障碍物及行人自身的因素,它基于行人的“心理场”,考虑到了参考文献:行人的空间需求,每个行人都有自己的领地(ter-[1] Algadhi S A H, Mahmassani H S, Herman R Antory)。但是,社会力模型的一些假设过分地简Speed- Concentration Relation for Bi-directional化了行人在交通流中路径发现的过程。相比之Crowd Movements with Strong Interaction [C].Al-下,基于磁力的模型与社会力模型非常类似,而社gadhi S A H. Pedestrian and Evacuation Dynamics会力模型更容易理解。2001. Berlin: Springer-Verlag Heidelberg, 2002: 1目前,应用得比较广泛的行人微观仿真模型为元胞自动机模型和社会力模型,这两类模型都[2]徐高.人群疏散的仿真研究[D].成都:西南交通大学硕士学位论文,2003:20-27可以反应出行人的自组织现象。但社会力模型的[3] Helbing D, Farksa I J,MarP,etl. Simulation of计算量要高于元胞自动机模型。4国内研究现状tions[ C]// Helbing Dirk. Pedestrian and Evacuation在我国,行人动力学的研究尚处于起步阶段。Dynamics 2001. Berlin: Springer- Verlag Heidel由于受到行人运动数据采集技术的限制,日前对berg,2002:21-58行人运动模型,尤其是微观模型的标定和验证并[4] Daamen W, Hoogendoorn P, Bovy H L.Fnt-orr没有取得较大的进展Pedestrian Traffic Flow Theory[C]. Daamen Winnie由于元胞自动机建模技术是描述、认识和模Transportation Research Board Annual Meeting 2005拟复杂系统行为的强有力方法,国内的研究者大Washing DC: National Academy Press. 2005: 1-1多以元胞自动机模型作为研究行人动力学的基[5] Hughes Roger L. A Continuum Theory for Flow of Pe础。徐高、杨立中、谭惠丽、崔喜红等人应用元胞destrians[ J. Transportation Research Part B, 200236(6):507-535自动机模型相继研究了建筑物内人员的疏散问[6题2-19。在崔喜红的研究中还定义了个人竞中国煤化工系统的元胞自动吐,2003:1-14争能力,对元胞自动机模型进行了改进。张晋、王CNMHG慧等人运用元胞自动机模型对行人的过街特性进(下转封三)人类工效学2008年6月第14卷第2期71基于元胞自动机的模型和离散选择模型都是行了研究)。离散型的模型。作为系统科学的重要工具,元胞5研究展望自动机模型在描述复杂系统的内在规律方面具有由于大型活动的频繁出现,行人动力学引起独特的优势:一是参数少,结构简单,容易建立微了国内外各个领域研究者的广泛重视。行人动力观规则;二是易于用计算机实现。因此元胞自动学的研究涉及到了统计物理学、人群心理学、建筑机模型具有很高的理论价值和广泛的应用价值。学、交通工程、图像处理等。目前的一个研究热点但是元胞自动机模型缺乏对行人心理-行为是将人群心理学引入人群运动的研究,考虑行人的分析,模型的物理意义不够清晰,只能从统计物的从众、恐慌、情绪感染等因素,以提高模型的模理角度研究,需要与其他的微观方法融合。基于拟精度。离散选择的微观仿真模型是建立在对行人行为分另外,行人运动仿真软件的开发是目前研究析的基础上,认为行人的步行是每个单步组合而的热点之一。其中人工智能模型越来越受到人们成的,每一步都由步幅和方向组成,从一个离散的的青睐。但是,对人工智能模型还需要进一步研集合中选择下一步走到哪里。其物理意义明确,究行人的决策行为与环境之间的互动关系但是模型非常复杂,需要估计大量的参数,很多参由于东西方文化、习惯、形体等差异,国外的行数的物理意义不明显,并且模型中没有考虑到对动力学的研究成果并不能完全适用于国内。国行人的行为有明显影响的因素,如:障碍物,行人内的研究者应在大量观测我国行人运动特性的基在高密度情况下的相互避让,时间紧迫性等等。础上,总结人群的运动规律,学习国外的研究成果3.2连续型的仿真模型建立适用于我国的行人动力学理论体系,以优化行基于社会力和基于磁场力的模型都用到了人的步行设施提高常规及紧急状况下行人的通行“场论”的理论来描述行人的行为。特别是社会效率,从而保证各类人群粲集活动的安全举办。力模型,充分考虑了行人与行人、与障碍物及行人自身的因素,它基于行人的“心理场”,考虑到了参考文献:行人的空间需求,每个行人都有自己的领地(ter-[1] Algadhi S A H, Mahmassani H S, Herman R Antory)。但是,社会力模型的一些假设过分地简Speed- Concentration Relation for Bi-directional化了行人在交通流中路径发现的过程。相比之Crowd Movements with Strong Interaction [C].Al-下,基于磁力的模型与社会力模型非常类似,而社gadhi S A H. Pedestrian and Evacuation Dynamics会力模型更容易理解。2001. Berlin: Springer-Verlag Heidelberg, 2002: 1目前,应用得比较广泛的行人微观仿真模型为元胞自动机模型和社会力模型,这两类模型都[2]徐高.人群疏散的仿真研究[D].成都:西南交通大学硕士学位论文,2003:20-27可以反应出行人的自组织现象。但社会力模型的[3] Helbing D, Farksa I J,MarP,etl. Simulation of计算量要高于元胞自动机模型。4国内研究现状tions[ C]// Helbing Dirk. Pedestrian and Evacuation在我国,行人动力学的研究尚处于起步阶段。Dynamics 2001. Berlin: Springer- Verlag Heidel由于受到行人运动数据采集技术的限制,日前对berg,2002:21-58行人运动模型,尤其是微观模型的标定和验证并[4] Daamen W, Hoogendoorn P, Bovy H L.Fnt-orr没有取得较大的进展Pedestrian Traffic Flow Theory[C]. Daamen Winnie由于元胞自动机建模技术是描述、认识和模Transportation Research Board Annual Meeting 2005拟复杂系统行为的强有力方法,国内的研究者大Washing DC: National Academy Press. 2005: 1-1多以元胞自动机模型作为研究行人动力学的基[5] Hughes Roger L. A Continuum Theory for Flow of Pe础。徐高、杨立中、谭惠丽、崔喜红等人应用元胞destrians[ J. Transportation Research Part B, 200236(6):507-535自动机模型相继研究了建筑物内人员的疏散问[6题2-19。在崔喜红的研究中还定义了个人竞中国煤化工系统的元胞自动吐,2003:1-14争能力,对元胞自动机模型进行了改进。张晋、王CNMHG慧等人运用元胞自动机模型对行人的过街特性进(下转封三)人类工效学2008年6月第14卷第2期(上接第71页)[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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