面向人群疏散的动态路径规划模型及方法研究

论文摘要

随着近年来经济的飞速发展,人们的物质和文化生活得到了极大丰富,大型公共场所的集会活动也随之日益增多,所以高密度、不稳定人流在相对封闭空间内引发的公共安全问题引起了越来越多的关注。当人们面临各种紧急突发事件需要快速撤离时,如果应急管理不到位或行人对环境不熟悉,则极易造成疏散人群的拥挤和阻塞,甚至发生严重的人员踩踏事故。因此研究影响人群疏散效率的因素,对于优化应急疏散策略,有效地管理疏散人群,预防和减少各种突发情况下人员的伤亡,具有十分重要的现实意义。提高人群疏散效率的关键问题是如何优化人群疏散应急引导策略,促进环境资源(路段,出口等)在疏散过程中的均衡利用,减少由拥挤和阻塞导致的疏散时间延误。依据实时变化的疏散状态为行人动态规划撤离路径是一种有效的疏散引导策略,便于从宏观层面调配各种环境资源,分流区域拥堵,降低踩踏事件发生的概率。针对上述分析,本文利用计算机人群疏散仿真技术,从分析影响行人路径规划的环境信息入手,开展面向人群疏散的动态路径规划模型及方法的研究,最终提出了一种基于信息共享算法的行人疏散路径动态规划方法引导人群疏散。本文的研究内容旨在为紧急情况下的人群疏散管理和疏散引导提供一定的数据支撑和科学建议。主要工作和创新点如下:(1)提出了一种环境信息传播方法,建立基于信息传播机制的信息获取模型,利用由传播损失导致的信息不完全性(信息在传播过程中会衰减),分析不完全的出口信息对规划行人路径的影响。该方法主要根据现有疏散视频中行人疏散的“互助现象”,通过修改经典社会力模型,引入邻域行人对当前行人的吸引力和经过传播后的出口信息产生的驱动力,模拟行人自己直接或从邻域行人间接获取环境信息撤离现场的过程,从而分析不完全信息对规划行人疏散路径的影响。(2)提出了一种路径评估方法,构建基于疏散可用路径评估的完全环境信息分析模型,分析疏散过程中的完全信息对规划行人疏散的影响。该方法首先利用改进的社会力模型构造代表一定疏散经验的疏散可用连续路径集合,其次在对疏散集合中所有疏散可用连续路径进行离散化的基础上,采用路径优化算法对所有路径进行优化,然后利用行人到候选路径的距离、候选路径的长度、候选路径实时的拥堵程度以及候选路径对应出口的疏散能力(宽度)等信息评估待选可用路径,最后通过调整路径评估中的权重参数来分析各信息对规划行人疏散路径的影响。(3)提出了一种利用疏散中间状态评估疏散效率的方法,构造疏散中间状态评估模型,进而采用基于梯度策略的强化学习分析疏散中间状态对规划行人疏散路径的影响。该方法通过建立人群疏散和强化学习的映射关系,以行人在不同时刻选择不同出口的人群分布为疏散中间状态,以人群分布均衡程度作为状态评价标准构造环境奖励函数,分析中间状态和疏散时间的关系,最终利用基于梯度策略的强化学习分析疏散中间状态对动态路径规划的影响。(4)综合前述研究内容,提出了一种基于信息共享的行人动态路径规划方法,设计基于多智能体分工合作的人群疏散引导框架,实现基于信息共享Q学习算法的行人疏散路径动态规划算法用于引导人群疏散。该方法首先依据人群疏散管理中各智能体角色的分工不同,建立基于多智能体分工合作的人群疏散框架,然后利用多智能体共享Q学习通过共享疏散过程中的横向信息(当前疏散过程中路段长度、路段拥挤度和出口拥挤度等)和纵向信息(路段选择频率和预估通行时间等)为行人动态规划疏散路径,同时路段的选择频率和预估通行时间等信息也通过多次人群疏散实验进行累积、调整和优化,并作为疏散经验进行保存。为了验证上述研究方法,本文还通过部署基于Bluetooth Beacon的行人位置终端采集软件,搭建基于信息共享的人群疏散动态路径规划软件平台,并以师大信息学院办公楼疏散演习为例进行案例分析。该平台首先利用安装定位软件的手机终端获取疏散行人的实时位置信息,其次利用服务器端系统计算用于动态路径规划的各种实时信息(路段密度,出口拥挤度等)并为行人规划路径,最后将疏散路径利用无线网络推送给每个行人,引导人群疏散。利用该平台,我们组织志愿者分别按照自主疏散策略、最短路径疏散策略和信息共享疏散策略等3种疏散策略进行疏散演习。疏散结果表明,通过共享上述疏散过程中的信息,依据实时信息为疏散人群动态规划疏散路径,可以有效地避免疏散过程中的拥堵,尤其是在疏散后期可以使各出口的人群分布相对均衡,大幅提高环境资源的利用率,缩短了疏散时间。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 项目依托
•   1.2 研究背景
•   1.3 项目研究意义
•     1.3.1 现实意义
•     1.3.2 理论意义
•   1.4 研究目的与研究方法
•     1.4.1 研究目的
•     1.4.2 研究方法
•   1.5 论文主要研究内容及创新点
•   1.6 论文组织结构
• 第2章 相关领域研究现状
•   2.1 人群疏散仿真技术研究现状
•     2.1.1 人群疏散仿真模型
•     2.1.2 智能体（Agent）技术在人群疏散仿真中的研究现状
•     2.1.3 强化学习在人群疏散管理中的研究现状
•   2.2 疏散路径动态规划研究现状
•   2.3 行人疏散运动特征分析
•     2.3.1 行人疏散运动分析
•     2.3.2 影响行人疏散运动的实时环境信息
•   2.4 现有研究的不足
•   2.5 本章小结
• 第3章 实时环境信息对规划行人路径的影响分析
•   3.1 不完全环境信息对规划行人路径的影响分析
•     3.1.1 基于信息传播的不完全信息获取模型
•     3.1.2 不完全实时信息对规划行人路径的影响分析
•     3.1.3 出口信息对规划行人路径的影响
•     3.1.4 模型参数分析和总结
•   3.2 完全实时环境信息对规划行人路径的影响
•     3.2.1 疏散可用路径集合的有效性分析
•     3.2.2 疏散可用路径集合的创建
•     3.2.3 连续疏散可用路径的离散化和优化
•     3.2.4 基于可用疏散路径评估的完全环境信息获取模型
•     3.2.5 不同环境信息组合对行人规划疏散路径的影响
•   3.3 本章小结
• 第4章 疏散的中间状态对规划行人路径的影响分析
•   4.1 疏散中间状态分析模型
•     4.1.1 虚拟导航点的定义和导航点之间的复合关系
•     4.1.2 基于导航点关系的路径规划模型
•     4.1.3 疏散中间状态评估模型
•   4.2 强化学习在分析疏散中间状态对规划行人路径影响中的应用研究
•     4.2.1 人群疏散运动过程的马尔科夫特性
•     4.2.2 基于策略梯度的强化学习
•     4.2.3 基于策略梯度的参数分析算法
•   4.3 不同场景下疏散中间状态对规划行人路径的影响
•     4.3.1 等宽出口场景下疏散中间状态对规划行人路径的影响
•     4.3.2 非等宽出口场景下疏散中间状态对规划行人路径的影响
•     4.3.3 复杂场景下疏散中间状态对规划行人路径的影响
•     4.3.4 分析过程的进一步说明
•   4.4 本章小结
• 第5章 基于信息共享的动态规划行人疏散路径的仿真与实现
•   5.1 基于多智能体的疏散引导仿真系统
•     5.1.1 多智能体强化学习
•     5.1.2 多智能体分层疏散仿真系统框架
•     5.1.3 人群疏散模拟过程
•   5.2 基于信息共享Q学习的行人路径动态规划及优化
•     5.2.1 路径规划的影响因素
•     5.2.2 更新和共享当地环境信息
•     5.2.3 基于环境信息共享的路径规划
•   5.3 仿真实验和分析
•     5.3.1 Q学习时间与疏散效率的关系
•     5.3.2 路段选择频率收敛性分析
•     5.3.3 路段预估通行时间的收敛性分析
•     5.3.4 扩展仿真实验
•     5.3.5 与其他疏散策略的比较
•   5.4 本章小结
• 第6章 动态路径规划在人群疏散管理中的实例硏究
•   6.1 师大教学楼疏散场景结构分析
•   6.2 人群疏散仿真平台
•     6.2.1 场景表示
•     6.2.2 行人决策概率分布
•     6.2.3 基于信息共享的动态路径规划策略优化算法
•   6.3 基于动态路径规划推送的疏散人群管理平台
•     6.3.1 行人疏散位置信息及采集处理模块
•     6.3.2 疏散路径动态规划及推送模块
•     6.3.3 人群疏散虚拟展示平台
•   6.4 疏散实验过程及结果分析
•   6.5 本章小结
• 第7章 总结与展望
•   7.1 主要工作
•   7.2 主要创新点和研究不足
•   7.3 后续研究展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间取得的成果及参与的课题
• 致谢

文章来源

类型: 博士论文

作者: 韩延彬

导师: 刘弘,冯志全

关键词: 人群疏散,路径规划,计算机仿真,疏散时间,社会力模型,相对速度障碍

来源: 山东师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,社会科学Ⅰ辑

专业: 数学,公安

单位: 山东师范大学

基金: 国家自然科学基金面上项目“基于群体智能的人群疏散仿真模型及动态路径规划方法研究”(61472232),国家自然科学基金面上项目“基于知识的人群疏散路径导航及仿真研究”(61876102)

分类号: D631.43;O221.3

DOI: 10.27280/d.cnki.gsdsu.2019.000111

总页数: 139

文件大小: 4625K

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