CN113536613B - 一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents
一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113536613B CN113536613B CN202111089919.9A CN202111089919A CN113536613B CN 113536613 B CN113536613 B CN 113536613B CN 202111089919 A CN202111089919 A CN 202111089919A CN 113536613 B CN113536613 B CN 113536613B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- evacuation
- potential energy
- pedestrian
- pedestrians
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请适用于行人疏散研究领域,提供了一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质。本申请实施例中获取疏散空间,确定所述疏散空间的势能场;随机生成行人位置,根据所述势能场确定所述行人位置对应的行人速度方向,根据所述行人速度方向进行疏散;在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据所述作用力对预设的行人期望速度进行修正,从而提升在复杂场景下进行人群疏散模拟时的疏散效果。
Description
技术领域
本申请属于行人疏散研究领域,尤其涉及一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
在行人疏散研究领域,研究方法一般分为两种,实验法和模拟法。实验法通过构建简单的实际场景使用人或动物进行疏散过程的模拟,从而获得模拟数据。模拟法通过根据特定的模拟仿真算法进行人群疏散的仿真,与实验法相比,模拟法的研究过程能够降低研究的成本,节约时间和人力,避免了实验造成的任何环境的不良影响。在上述模拟方法中主要利用元胞自动机模型和社会力模型进行人群疏散的模拟。
在传统的元胞自动机模型中,空间被分为各个网格,行人每次移动只能往相邻的空白网格中移动,致使运动空间被分割,从而并不能真实的模拟行人运动情况,在复杂环境下还会严重影响模拟过程的真实性。而在社会力模型中,行人的运动方向由各种作用力来改变,导致在包括障碍物的复杂场景下行人与障碍物之间的作用力被中和,而造成行人被困在障碍物中的状况,从而致使在复杂场景下进行人群疏散模拟时的疏散效果不好。
发明内容
本申请实施例提供了一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质,可以解决在复杂场景下进行人群疏散模拟时的疏散效果不好的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种人群疏散模拟方法,包括:
获取疏散空间,确定上述疏散空间的势能场;
随机生成行人位置,根据上述势能场确定上述行人位置对应的行人速度方向,根据上述行人速度方向进行疏散;
在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据上述作用力对预设的行人期望速度进行修正。
第二方面,本申请实施例提供了一种人群疏散模拟装置,包括:
获取模块,用于获取疏散空间,确定上述疏散空间的势能场;
方向确定模块,用于随机生成行人位置,根据上述势能场确定上述行人位置对应的行人速度方向,根据上述行人速度方向进行疏散;
修正模块,用于在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据上述作用力对预设的行人期望速度进行修正。
第三方面,本申请实施例提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序,上述处理器执行上述计算机程序时实现上述任一种人群疏散模拟方法的步骤。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,上述计算机可读存储介质存储有计算机程序,上述的计算机程序被处理器执行时实现上述任一种人群疏散模拟方法的步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述第一方面中任一种人群疏散模拟方法。
本申请实施例中获取疏散空间,确定所述疏散空间的势能场,并随机生成行人位置,根据所述势能场确定所述行人位置对应的行人速度方向,从而确定出了行人向出口运动时的速度方向,以根据所述行人速度方向进行疏散,避免了行人被困在障碍物中的状况,提升了模拟过程的真实性,并且在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据所述作用力对预设的行人期望速度进行修正,避免了造成人群疏散时局部拥挤的局面,从而提升了在复杂场景下进行人群疏散模拟时的疏散效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的人群疏散模拟方法的第一种流程示意图;
图2是本申请实施例提供的第一种行人疏散示意图;
图3是本申请实施例提供的第二种行人疏散示意图;
图4是本申请实施例提供的人群疏散模拟方法的第二种流程示意图;
图5是本申请实施例提供的人群疏散模拟装置的结构示意图;
图6是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外,在本申请说明书和所附权利要求书的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1所示为本申请实施例中一种人群疏散模拟方法的流程示意图,该方法的执行主体可以是终端设备,如图1所示,上述人群疏散模拟方法可以包括如下步骤:
步骤S101、获取疏散空间,确定上述疏散空间的势能场。
在本实施例中,终端设备确定出疏散空间的势能场,可以将行人与障碍物之间的作用力固化为静态的势能场,从而减少多次位置迭代中所涉及的计算量。例如,在社会力模型中,行人位置更新时需要多次计算人与墙壁或障碍物之间的作用力,该计算次数与行人数量和模拟时间成正比,所以通过确定疏散空间的势能场即可描述人与墙壁或障碍物之间的作用效果,从而减少了计算量,降低了模拟的时间成本。其中,上述疏散空间为对行人进行疏散的空间。
在一个实施例中,终端设备在获取疏散空间之后,若想确定出上述疏散空间的势能场,则需对上述疏散空间进行离散化处理,从而通过多格类模型将上述疏散空间划分为各个疏散网格,以能够更好符合人体的特征,致使行人在疏散空间中所占疏散网格与实际场景中的比例大小一致。再通过确定出上述各个疏散网格的势能值,来根据上述各个疏散网格的势能值确定上述势能场。其中,上述疏散网格可以采用正方形网格,也可以采用能实现同样效果的其他多边形网格,网格类型的不同仅改变的是疏散过程中参与竞争的行人数量,即在疏散过程中的一个疏散网格最多参与竞争的行人数量,例如,当疏散网格为正方形时,参与竞争的行人数量最多为四个;当疏散网格为三角形时,参与竞争的行人数量最多为3个。
当上述疏散网格为正方形网格时,该疏散网格的尺寸x设置范围可以为(0.05~0.3米),因尺寸x过小会导致计算量激增,尺寸x过大会使得行人疏散模拟的效果不好,故在一些实施例中可将尺寸x设为0.1米,根据国家标准成年人的平均胸厚为0.3米,平均肩宽为0.5米,故行人在疏散空间中,其宽度占据[0.3/x]个疏散网格,其长度占据[0.5/x]个疏散网格,上述[]表示进一取整。
可以理解的是,通过将上述疏散空间划分为各个疏散网格,从而将行人与障碍物之间的作用力依据行人中心位置所处的网格与疏散出口位置之间的距离生成静态的势能场,在行人往距离出口更近的网格移动的过程,即从势能场中的势能高的位置向势能低的位置移动,从而确定出行人在疏散空间中最合适的运动方向,以确保行人能够移动至疏散空间中的出口位置处。
需说明的是,终端设备通过将疏散空间划分为密集的大小一致的疏散网格,并设定该疏散网格所具有的两种状态属性,占有状态和空缺状态,即呈现占有状态的疏散网格为非行走空间,呈现空缺状态的疏散网格为行走空间,从而促使行人只能从其当前所处的行人位置向空缺状态的疏散网格移动,终端设备在行人移动完成后将行人移动前所处位置的占有状态变更为空缺状态,通过上述手段可以避免行人与行人之间所占据空间发生重叠状况,同时由于通过多格类模型划分的网格进行疏散,所以还能进一步刻画行人运动过程中转向、钻过缝隙等行为,以通过所得到的行人的相关行为更好的分析模拟结果,促使行人疏散模拟过程更贴合实际。
示例性地,上述确定上述各个疏散网格的势能值可以包括:终端设备获取上述疏散空间的出口势能、障碍物势能和上述各个疏散网格的中心坐标,再根据上述出口势能、障碍物势能和上述各个疏散网格的中心坐标建立拉普拉斯方程,并通过求解拉普拉斯方程来确定出上述各个疏散网格的势能值。其中,上述出口势能为疏散出口位置的势能,上述障碍物包括但不限于是影响行人疏散的物体和墙壁,上述中心坐标为网格中心位置的坐标。可以理解的是,因疏散过程中行人从势能场中的势能高的位置移动向势能低的位置,故在确定上述各个疏散网格的势能值之前,需预先设置边界条件,即将上述出口势能以及障碍物势能的值进行设置,在一些实施例中可以将出口势能S exit 设为0,而上述障碍物势能S block 的取值应为疏散空间中的最高值,以使行人在疏散的过程中能够提前避让,具体根据疏散空间类型的不同将障碍物势能的值对应设置,从而通过设置边界条件致使计算结果能够收敛。
可选的,终端设备可以通过势函数建立的方法来建立势能场,该方法同样依据出口位置、障碍物位置进行势能场的构建,从而改善行人的运动路径。
步骤S102、随机生成行人位置,根据上述势能场确定上述行人位置对应的行人速度方向,根据上述行人速度方向进行疏散。
在本实施例中,终端设备通过势能场建立方向场,从而通过方向场确定行人位置对应的速度方向,以根据该行人速度方向对各个行人位置上的行人进行疏散,不仅避免了社会力模型中每次迭代过程都必须计算方向的方式,而且还不会出现行人晃动的问题以及行人停留在复杂障碍物内部的情况。
在一个实施例中,势能场的作用是让行人从当前位置往出口位置移动,故在步骤S102中根据上述势能场确定上述行人位置对应的行人速度方向,可以包括:根据上述势能场确定上述各个疏散网格的势能梯度方向,即根据上述行人位置对应的疏散网格确定势能梯度方向,也就是计算出势能下降最快的方向,再通过所得到的势能梯度方向可建立出疏散空间的方向场,从而根据上述势能梯度方向确定上述行人期望速度方向,以促使行人根据所确定出来的行人期望速度方向往出口位置移动,即开始进行相应的疏散模拟。
上述确定势能梯度方向P的公式为:
其中,上述u为行人位置(x,y)对应的疏散网格的势能值。
进一步,通过上述势能梯度方向P确定行人处于位置(x,y)时的行人速度方向e (x,y)的公式为:
可以理解的是,基于势能场的方向场建立,能避免行人在最短路径上形成局部拥挤。现有技术中行人疏散是以最短路径原则移动,在移动过程中速度方向并不合理,使得路径会紧紧沿着障碍物,有时还会被困在障碍物中无法出去,如图2所示,图2中的圆形为行人,箭头代表行人当前行走的方向。而本实施例中的行人速度方向的确定,可以使行人的运动路径呈现出主动避让的特点,致使模拟过程更为合理,如图3所示。
在一个实施例中,可以通过正态分布的方式在疏散空间中以一定密度生成行人的位置。其中,因行人占据多个疏散网格,故可选取行人中心位置对应的疏散网格在方向场中对应的行人速度方向作为该行人运动的期望速度方向。
在一个实施例中,可以根据预设规则随机生成行人位置,该预设规则为障碍物的特定位置处优先生成行人位置,从而能够得到在障碍物的特定位置处的行人的疏散效果,例如,在空间中的两个障碍物之间生成行人位置、在障碍物的拐角处生成行人位置等。
步骤S103、在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据上述作用力对预设的行人期望速度进行修正。
因为势能场只会改变行人运动速度的方向但不会对行人施加一个持续作用力,即在行人疏散过程中不会出现距离出口位置越近导致速度越快的现象,也不会出现在疏散过程中因人群或阻碍物的增多而导致速度变慢的现象,故为了更贴合实际场景,在本实施例中,通过行人之间的作用力对行人期望速度进行修正,从而不仅可以更加贴合实际场景,还可以避免行人发生局部拥挤,上述行人作用力的确定可根据应用场景及相关需求进行不同方式的计算。
上述行人期望速度的修正公式为:
在一个实施例中,如图4所示,上述步骤S103中确定行人之间的作用力,可以包括:
步骤S401、获取行人之间的相互作用力和排斥力。
步骤S402、根据上述相互作用力和/或上述排斥力确定上述行人之间的作用力。
在本实施例中,上述相互作用力为行人之间相互碰撞会对速度产生影响的力,其包括但不限于是挤压力和摩擦力,上述挤压力为两个接触的行人相互挤压的过程中产生的斥力,摩擦力为两个因碰撞导致速度降低的行人在碰撞过程中产生的力。上述排斥力为行人面对不同情况时所产生的心理排斥感所对应的影响速度的力。
在一个实施例中,在步骤S401之前,需确定出上述相互作用力,可以包括:
步骤S403、获取上述行人之间的摩擦力和挤压力。
步骤S404、根据上述摩擦力和上述挤压力计算上述行人之间的相互作用力。
具体的,上述相互作用力F mutual 的计算公式为:
其中,上述f friction 为摩擦力,上述e t 为第一比例系数,上述K t 为摩擦力的测量值,上述α t 为行人之间切向的第一单位向量;上述f squeeze 为挤压力,上述e r 为第二比例系数,上述K r 为挤压力的测量值,上述α r 为行人之间切向的第二单位向量。
在一个实施例中,在步骤S401之前,需确定出上述排斥力,可以包括:
步骤S405、获取行人之间的距离和以上述行人位置为中心预设范围内的总人数。
步骤S406、根据上述距离和上述总人数计算上述行人之间的排斥力。
具体的,上述排斥力F image 的计算公式为:
其中,上述N为排斥力作用范围内的行人总数量,上述A为排斥力强度系数,上述B为排斥力的作用范围,即排斥力可作用的面积,上述R是两个行人之间的距离,上述R的计算公式可以为,上述D为两个行人的中心坐标之间的距离值,r a 、r b 分别为行人占据疏散网格的相对距离,即以行人的中心坐标为起点,在两个行人之间,每个行人分别占据的疏散网格的距离。
在一个实施例中,当行人位置发生更新时,所更新的位置(即行人下一时刻将要占据的疏散网格)有至少两个人在同一时刻需要经过时,而行人在疏散过程中遇到其他人时避让意愿是不同的,需进行相应的处理手段以防止至少两个人出现在同一疏散网格处的状况,故当预测出存在至少两个行人发生重叠时,控制上述至少两个行人中行为参数最大的行人进行疏散;上述行为参数为根据上述行人存在的避让意愿程度所确定的参数。其中,上述行为参数可根据需求场景的不同进行预先设定,从而根据一定规则来随机分给每一个行人。
可以理解的是,根据行人在疏散过程中遇到他人的避让意愿程度确定上述行为参数,避让意愿较为强烈的,相应的行为参数较小;避让意愿不强烈的,相应的行为参数较大,从而致使行为参数较小的人避让行为参数较大的人。通过行为参数模拟行人在疏散过程中面对其他人时避让的可能性,即制定出存在合作行为的人群在疏散过程中的运动策略,通过这种策略可以避免行人反复争抢其所需占据的同一疏散网格,从而使得整体疏散效率下降的状况。
相应的,也包括存在竞争行为在疏散过程中的人群运动策略,即在竞争行为下的行人均以同等概率去竞争下一时刻所需占据的同一疏散网格,而通过根据模拟结果可以得到在进行高密度行人疏散模拟时,合作行为下的疏散效率要比竞争行为下的疏散效率更高,说明通过设定行为参数可以提高行人的疏散效率。
在一个实施例中,可以对上述避让意愿程度设定竞争阈值,当行人的避让意愿超过竞争阈值,则认为该行人避让意愿不强烈的;当行人的避让意愿程度小于或等于竞争阈值,则认为该行人避让意愿强烈。进一步,可以将上述行为参数设定为“0”或“1”,即避让意愿不强烈的设为“1”,避让意愿强烈的设为“0”,从而分析不同心理特征下的疏散效率。当同一疏散网格处即将面对至少两个运动行为分别为“1”的行人,则前述至少两个行人存在相同的机率移动至上述位置,未成功移入的行人则原地等待。当同一疏散网格处即将面对至少两个运动行为分别为“1”和“0”的行人,则行为参数较小的行人会给参数大的行人让步。
进一步地,上述行为参数可根据需求场景的不同进行预先设定,从而根据一定规则来随机分给每一个行人,进而得到不同场景下对应的行人的疏散效率,可以包括:当疏散空间中的障碍物超过一定数量时,设置行为参数为“1”的多于行为参数为“0”的,以得到行人的疏散效率。
本申请实施例中获取疏散空间,确定所述疏散空间的势能场,并随机生成行人位置,根据所述势能场确定所述行人位置对应的行人速度方向,从而确定出了行人向出口运动时的速度方向,以根据所述行人速度方向进行疏散,避免了行人被困在障碍物中的状况,提升了模拟过程的真实性,并且在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据所述作用力对预设的行人期望速度进行修正,避免了造成人群疏散时局部拥挤的局面,从而提升了在复杂场景下进行人群疏散模拟时的疏散效果。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文所述的一种人群疏散模拟方法,图5所示为本申请实施例中一种人群疏散模拟装置的结构示意图,如图5所示,上述人群疏散模拟装置可以包括:
获取模块501,用于获取疏散空间,确定上述疏散空间的势能场。
方向确定模块502,用于随机生成行人位置,根据上述势能场确定上述行人位置对应的行人速度方向,根据上述行人速度方向进行疏散。
修正模块503,用于在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据上述作用力对预设的行人期望速度进行修正。
在一个实施例中,上述获取模块501可以包括:
网格划分单元,用于将上述疏散空间划分为各个疏散网格,确定上述各个疏散网格的势能值。
势能场确定单元,用于根据上述各个疏散网格的势能值确定上述势能场。
在一个实施例中,上述网格划分单元可以包括:
获取子单元,用于获取上述疏散空间的出口势能、障碍物势能和上述各个疏散网格的中心坐标。
势能值确定子单元,用于根据上述出口势能、障碍物势能和上述各个疏散网格的中心坐标确定上述各个疏散网格的势能值。
在一个实施例中,上述方向确定模块502可以包括:
梯度方向确定单元,用于根据上述势能场确定上述各个疏散网格的势能梯度方向。
速度方向确定单元,用于根据上述行人位置对应的疏散网格确定势能梯度方向,根据上述势能梯度方向确定上述行人速度方向。
在一个实施例中,上述修正模块503可以包括:
第一获取单元,用于获取行人之间的相互作用力和排斥力。
作用力确定单元,用于根据上述相互作用力和/或上述排斥力确定上述行人之间的作用力。
在一个实施例中,上述修正模块503还可以包括:
第二获取单元,用于获取上述行人之间的摩擦力和挤压力。
第一计算单元,用于根据上述摩擦力和上述挤压力计算上述行人之间的相互作用力。
第三获取单元,用于获取行人之间的距离和以上述行人位置为中心预设范围内的总人数。
第二计算单元,用于根据上述距离和上述总人数计算上述行人之间的排斥力。
在一个实施例中,上述人群疏散模拟装置还可以包括:
疏散模块,用于当预测出存在至少两个行人的位置发生重叠时,控制上述至少两个行人中行为参数最大的行人进行疏散;上述行为参数为根据上述行人存在的避让意愿程度所确定的参数。
本申请实施例中获取疏散空间,确定所述疏散空间的势能场,并随机生成行人位置,根据所述势能场确定所述行人位置对应的行人速度方向,从而确定出了行人向出口运动时的速度方向,以根据所述行人速度方向进行疏散,避免了行人被困在障碍物中的状况,提升了模拟过程的真实性,并且在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据所述作用力对预设的行人期望速度进行修正,避免了造成人群疏散时局部拥挤的局面,从而提升了在复杂场景下进行人群疏散模拟时的疏散效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置和模块的具体工作过程,可以参考前述***实施例以及方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图6为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。为了便于说明,仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图6所示,该实施例的终端设备6包括:至少一个处理器600(图6中仅示出一个),与上述处理器600连接的存储器601,以及存储在上述存储器601中并可在上述至少一个处理器600上运行的计算机程序602,例如人群疏散模拟程序。上述处理器600执行上述计算机程序602时实现上述各个人群疏散模拟方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S101至S103。或者,上述处理器600执行上述计算机程序602时实现上述各装置实施例中各模块的功能,例如图5所示模块501至503的功能。
示例性的,上述计算机程序602可以被分割成一个或多个模块,上述一个或者多个模块被存储在上述存储器601中,并由上述处理器600执行,以完成本申请。上述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述上述计算机程序602在上述终端设备6中的执行过程。例如,上述计算机程序602可以被分割成获取模块501、方向确定模块502、修正模块503,各模块具体功能如下:
获取模块501,用于获取疏散空间,确定上述疏散空间的势能场;
方向确定模块502,用于随机生成行人位置,根据上述势能场确定上述行人位置对应的行人速度方向,根据上述行人速度方向进行疏散;
修正模块503,用于在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据上述作用力对预设的行人期望速度进行修正。
上述终端设备6可包括,但不仅限于,处理器600、存储器601。本领域技术人员可以理解,图6仅仅是终端设备6的举例,并不构成对终端设备6的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器600可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),该处理器600还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器601在一些实施例中可以是上述终端设备6的内部存储单元,例如终端设备6的硬盘或内存。上述存储器601在另一些实施例中也可以是上述终端设备6的外部存储设备,例如上述终端设备6上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card, SMC),安全数字(Secure Digital, SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,上述存储器601还可以既包括上述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。上述存储器601用于存储操作***、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等,例如上述计算机程序的程序代码等。上述存储器601还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,上述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,上述计算机程序包括计算机程序代码,上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质至少可以包括:能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种人群疏散模拟方法,其特征在于,包括:
获取疏散空间,将所述疏散空间划分为各个疏散网格,确定所述各个疏散网格的势能值;
根据所述各个疏散网格的势能值确定势能场;
根据预设规则随机生成行人位置,所述预设规则为障碍物的特定位置优先生成行人位置;
根据所述势能场确定所述各个疏散网格的势能梯度方向;
根据所述行人位置对应的疏散网格确定势能梯度方向,根据所述势能梯度方向确定出前往出口位置的行人速度方向,根据所述行人速度方向进行疏散;
在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据所述作用力对预设的行人期望速度进行修正。
2.如权利要求1所述的人群疏散模拟方法,其特征在于,所述确定所述各个疏散网格的势能值,包括:
获取所述疏散空间的出口势能、障碍物势能和所述各个疏散网格的中心坐标;
根据所述出口势能、障碍物势能和所述各个疏散网格的中心坐标确定所述各个疏散网格的势能值。
3.如权利要求1所述的人群疏散模拟方法,其特征在于,所述确定行人之间的作用力,包括:
获取行人之间的相互作用力和排斥力;
根据所述相互作用力和/或所述排斥力确定所述行人之间的作用力。
4.如权利要求3所述的人群疏散模拟方法,其特征在于,在获取行人之间的相互作用力和排斥力之前,包括:
获取所述行人之间的摩擦力和挤压力;
根据所述摩擦力和所述挤压力计算所述行人之间的相互作用力;
获取行人之间的距离和以所述行人位置为中心预设范围内的总人数;
根据所述距离和所述总人数计算所述行人之间的排斥力。
5.如权利要求1至4任一项所述的人群疏散模拟方法,其特征在于,包括:
当预测出存在至少两个行人发生重叠时,控制所述至少两个行人中行为参数最大的行人进行疏散;所述行为参数为根据所述行人存在的避让意愿程度所确定的参数。
6.一种人群疏散模拟装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取疏散空间,确定所述疏散空间的势能场;
方向确定模块,用于根据预设规则随机生成行人位置,根据所述势能场确定所述行人位置对应的行人速度方向,根据所述行人速度方向进行疏散;所述预设规则为障碍物的特定位置优先生成行人位置;
修正模块,用于在疏散过程中确定行人之间的作用力,根据所述作用力对预设的行人期望速度进行修正;
所述获取模块包括:
网格划分单元,用于将所述疏散空间划分为各个疏散网格,确定所述各个疏散网格的势能值;
势能场确定单元,用于根据所述各个疏散网格的势能值确定所述势能场;
所述方向确定模块包括:
梯度方向确定单元,用于根据所述势能场确定所述各个疏散网格的势能梯度方向;
速度方向确定单元,用于根据所述行人位置对应的疏散网格确定势能梯度方向,根据所述势能梯度方向确定出前往出口位置的所述行人速度方向。
7.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种人群疏散模拟方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种人群疏散模拟方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111089919.9A CN113536613B (zh) | 2021-09-17 | 2021-09-17 | 一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111089919.9A CN113536613B (zh) | 2021-09-17 | 2021-09-17 | 一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113536613A CN113536613A (zh) | 2021-10-22 |
CN113536613B true CN113536613B (zh) | 2022-04-22 |
Family
ID=78093297
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111089919.9A Active CN113536613B (zh) | 2021-09-17 | 2021-09-17 | 一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113536613B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114862070B (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-23 | 西南交通大学 | 预测人群疏散能力瓶颈的方法、装置、设备及存储介质 |
CN116362062B (zh) * | 2023-06-01 | 2023-10-20 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种行人行进避让的仿真模拟方法、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105701314A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-06-22 | 武汉大学 | 一种基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿真方法 |
CN107292064B (zh) * | 2017-08-09 | 2019-01-11 | 山东师范大学 | 一种基于多蜂群算法的人群疏散仿真方法及*** |
CN108491972A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-09-04 | 山东师范大学 | 一种基于Sarsa算法的人群疏散仿真方法及装置 |
CN109271650A (zh) * | 2018-07-06 | 2019-01-25 | 沧州子芩信息科技有限公司 | 基于疏散对象社会力演化博弈模型的建筑物灾害疏散模拟方法 |
CN110743111B (zh) * | 2018-07-24 | 2020-12-08 | 上海交通大学 | 基于区域场的实时疏散引导*** |
CN110795833B (zh) * | 2019-10-15 | 2023-04-18 | 山东师范大学 | 基于猫群算法的人群疏散仿真方法、***、介质及设备 |
CN112966324B (zh) * | 2021-02-22 | 2023-11-07 | 北京交通大学 | 提升城市轨道交通车站拐角设施处行人走行效率的方法 |
-
2021
- 2021-09-17 CN CN202111089919.9A patent/CN113536613B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113536613A (zh) | 2021-10-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113536613B (zh) | 一种人群疏散模拟方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN108645411B (zh) | 基于粒子群算法的机器人路径规划方法、装置及终端设备 | |
CN108970113B (zh) | 一种碰撞检测方法、装置、设备及介质 | |
CN112669463B (zh) | 三维点云的曲面重建方法、计算机设备和计算机可读存储介质 | |
CN110955241B (zh) | 移动机器人避障方法、装置、移动机器人及存储介质 | |
CN100524363C (zh) | 一种用于动态实体的分层避障方法 | |
CN110930503B (zh) | 一种服装三维模型建立方法、***、存储介质及电子设备 | |
CN111079533B (zh) | 无人车驾驶决策方法、无人车驾驶决策装置及无人车 | |
CN106960470B (zh) | 三维点云曲面重建方法及装置 | |
US9230369B2 (en) | Dynamic obstacle avoidance for crowd simulation using lane coordinates | |
CN111611703B (zh) | 基于数字孪生的沙盘推演方法、装置、设备和存储介质 | |
CN110827326A (zh) | 模拟人车冲突场景模型生成方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113139696A (zh) | 一种轨迹预测模型构建方法及轨迹预测方法、装置 | |
CN114387462A (zh) | 一种基于双目相机的动态环境感知方法 | |
CN113759338A (zh) | 一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116402979A (zh) | 一种三维模型面片轻量化处理方法、装置及电子设备 | |
CN110008387B (zh) | 流场可视化实现方法、装置及电子设备 | |
CN116764225A (zh) | 一种高效寻路的处理方法、装置、设备及介质 | |
CN113554157A (zh) | 数据处理方法及相关产品 | |
CN116070903A (zh) | 通过障碍物区域的风险确定方法、装置以及电子设备 | |
WO2022017129A1 (zh) | 目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN103839278A (zh) | 一种前景检测方法及装置 | |
CN115205411A (zh) | 一种遮挡体生成方法、装置、电子设备和介质 | |
CN114022721A (zh) | 图像特征点选取方法及相关装置、设备和存储介质 | |
CN113658320A (zh) | 一种三维重建方法、人脸三维重建方法及其相关装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |