考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型.pdf

第 卷 第 期 年 月武 汉理工大学学报(信息与管理工程版)().文章编号:()文献标志码:考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型田 赛刘辉冉朱 曼张 俊黄中意(.上海理工大学 管理学院上海.中国建材国际工程集团有限公司上海.中国科学技术大学 火灾科学国家重点实验室安徽 合肥)摘 要:为探究多种诱导信息对疏散中人群的叠加作用在元胞自动机离散环境的基础上提出动态扫描算法快速获取行人的第一人称视角 基于第一人称视角定义人群运动信息和引导员指示信息耦合规则结合元胞自动机建立考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型 模拟结果表明:跟随效应作用会导致出口使用不均衡引导员信息强度的适量增加可以有效改善出口使用的均衡程度但强度超过某定值时几乎所有行人按引导员指示运动出口使用失衡引导员位置分布对疏散过程产生明显影响且引导员连线应尽可能与疏散路线垂直 该模型提供一种多种视觉诱导信息耦合作用的研究框架关键词:疏散仿真诱导信息元胞自动机跟随效应动态扫描算法中图分类号:./.收稿日期:.作者简介:田赛()男硕士研究生研究方向为突发事件下人群疏散.通讯作者:黄中意()男副教授研究方向为复杂人群系统的实验与模型研究.基金项目:国家自然科学基金项目()上海市科委扬帆计划项目().随着当今社会人们出行活动的日益增多在地铁站、商场、火车站等大型场所中常会聚集大量的人群这些场所一旦发生火灾、地震或恐怖袭击等意外事故对于建筑结构较为复杂且指示信息模糊的场所很容易发生人群不能即刻疏散的情况 因此加强对公共场所人群快速疏散和人员疏散行为的研究具有重要的现实意义 模型研究是该领域的主要研究方法之一其中最具代表性的有元胞自动机模型、社会力模型和智能体模型在突发事件场景下场所内部的疏散指示和跟随效应会对个体的疏散行为和策略产生较大影响 在考虑疏散指示信息的模型研究中 等建立了基于智能体的人员疏散模型和疏散指示模型通过引入指示吸引力的概念在一个机场场景中模拟了疏散指示标志对人员疏散行为的影响并验证了指示系统的有效性 等提出了一种改进的社会力模型以模拟考虑紧急疏散标志影响的人群疏散行为并通过感知概率模型模拟行人受影响后选择不同行为和方向的概率模拟验证了紧急疏散标志会对人员的疏散效率和时间产生积极影响 等建立了基于元胞自动机的行人疏散模型并引入了潜意识强度的概念以描述引导标志对行人的影响在一个 形通道场景中模拟行人疏散结果表明与无引导标志的分流行人相比有引导标志的行人通行效率更高 等为探究大规模人群的最优引导策略基于元胞自动机模型实现了人群动力学的快速仿真在场景中建立具有引导方向的领导者并设计一种行人的出口选择策略验证了在大量人群的疏散场景中合理发挥引导作用并减少信息混乱将有助于减少疏散时间在考虑人群行为的模型研究中高凤强等建立了一种考虑引导作用的行人疏散元胞自动机模型通过模拟多出口疏散过程总结出了行人流在多出口疏散引导情况下的微观特征 等建立了一种基于元胞自动机的疏散模型并在人群行为中引入了从众效应模拟验证了从众效应会对行人的疏散时间 产 生 明 显 的 影 响 等建立了一种研究人群行为的元胞自动机模型重点探究紧急事件场景中的从众效应和竞争行为研究显示在关键地点分配更多的引导人员可以有效提升人群的疏散效率 等建立了一种行人疏散决策的参数化模型并增加了行人的行为模仿属性以模拟人群的疏散过程发现盲目跟随他人的逃生方向有可能严重阻碍疏散过程并增加伤亡风险当前对于诱导信息的疏散模型研究中少有对信息耦合作用的研究如同时考虑人群行为和疏散指示信息影响的模型研究 元胞自动机模型能较好地模拟复杂系统下的人群疏散场景通过模型规则改进可以考虑到人员在疏散过程中受人群和疏散指示等信息的影响并对其疏散过程进行模拟 因此笔者提出了一种动态扫描算法并基于元胞自动机模型建立多种诱导信息耦合的疏散模型以探究多出口情况下的人群疏散问题 疏散模型基础考虑在元胞自动机模型的基础上提出动态扫描算法进而在离散环境中快速获取可视范围内的人群运动信息、引导员指示信息、出口信息和障碍物信息 笔者将分别从元胞自动机和动态扫描算法两个方面介绍疏散模型基础.元胞自动机元胞自动机最早于 年由 提出是一种时间、空间、状态都离散空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型具有模拟复杂系统时空演化过程的能力一个标准的元胞自动机由元胞、元胞状态、邻域和状态更新规则组成 将长度为、宽度为 的二维元胞空间以边长为 的正方形网格划分可以表示为二维矩阵:()()式中:为格点的坐标代表元胞状态 /、/代表矩阵的大小 当元胞被障碍物、出口、行人、引导员占据时的取值分别为、当元胞为空时则取值为 元胞自动机的邻居结构有 型、型、扩展 型、型笔者采用 型的邻居结构即一个元胞的上、下、左、右、左上、右上、右下、左下相邻 个元胞为该元胞的邻居 在突发事件场景下行人通常在察觉到危险之后快速疏散到可用出口这可以被比作为一种水向低处流动的过程即降低势能的过程(相较于地势较低的水地势较高的水具有更大的势能)因此可以将这种势能理论引入到紧急疏散中模拟行人从危险区域(高势能区)运动至安全出口(低势能区)的过程 采用施正威等提出的方法计算与二维矩阵 对应的势能场:()()()式中:()为以 为出口的势能场为上的势能值势能场计算过程:将出口各元胞的静态场强均设为 对已算出静态场强的元胞假设其静态场强为 直线方向邻域元胞场强为 对角线方向邻域元胞场强为 .(如果邻域元胞被障碍物占据那么则略过)如果某元胞从属于多个元胞的邻域、得到多个场值取其中最小值作为它的场强重复执行步骤和步骤直到所有未被障碍物占据的元胞都得到场强 势能场计算过程示意图如图 所示图 势能场计算过程示意图基于势能值计算结果生成对应出口的势能场针对 元胞上的行人 模型的更新规则为:找到与 相邻的 个元胞中值为 和 的元胞得到可到达元胞集合()根据 和()确定可到达元胞集合对应的势能集合()()当势能集合的最小值()小于当前位置势能()时从()移动至()否则 留在原地 每轮更新开始时随机分配所有行人的更新顺序直到所有人按指定的顺序依次执行步骤 步骤则本轮更新结束 所有人都从出口离开研究区域时模拟结束.动态扫描算法快速获取行人视觉信息是建立基于视觉信息疏散模型的基础 受激光雷达扫描原理的启发提出动态扫描算法:每个时间步行人向周围发射数道“激光”“激光”照射到物体上发生反射此时行人将获取“激光”所在方向上与自己最近物体的位置和种类信息进而获取与二维激光雷达点云数据类似的动态扫描结果 此点云数据与人第 卷 第 期田 赛等:考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型的视觉感知结果十分接近体现了遮挡、近大远小、近处感知强远处感知弱等视觉特点假设行人位于原点()并由该点向四周均匀绘制若干条向外发射的线段 作为“激光”线段的长度为 任意两条相邻线段的夹角为 则“激光”总数为/将 覆盖的元胞按照与 的欧式距离从小到大的顺序排列得到一个可以表示射线的点集 ()其中 和 为第 个被 覆盖元胞的坐标 在 .的网格中 、/的动态扫描“激光”覆盖网格示意图如图 所示图 “激光”覆盖网格示意图模拟前预先计算并存储当前、和 值下所有覆盖格点的坐标可以得到用于快速获得扫描结果的动态扫描表格 当行人的位置移动到 ()时可根据预先存储的 快速获取扫描结果 以 的扫描过程为例此时行人的位置为()只需依次查找矩阵 中()至()的值首个出现的非 值 即为“激光”的动态扫描结果记作 若射线 方向的元胞均为空则 依次获取所有“激光”的扫描结果得到行人 在 时刻的扫描结果为()基于上述算法动态扫描算法的场景和扫描结果如图 所示 图()为两个出口的行人疏散场景图()为利用动态扫描算法获取的关注行人(图()中的菱形实心个体)的第一人称视角扫描结果图 动态扫描结果示意图 信息耦合模型行人在疏散过程中受多种信息的耦合作用包括其他人员的运动信息、疏散灯具指示信息、语音广播信息、引导员指示信息等 模型主要考虑其他疏散参与者的运动信息与引导员指示信息的耦合分别从信息的表征、传播和耦合 个方面介绍模型的基本假设.诱导信息表征从信息源的角度考虑当其他疏散参与者以不同速率向不同方向疏散时会释放不同强度和方向的信息用向量 表示行人 释放的信息:()()()式中:()为行人 在 时刻的位置 为间隔的时间步数 因此的大小表示信息的强度的方向即信息的方向 当行人 在 个时间步刚好移动 时记此时的信息强度为单位强度 同样地引导员释放的信息也可以看作是有一定强度、指向某处的矢量信息用 表示引导员 释放的引导信息:()式中:为信息强度为表示指示方向的单位向量 由于疏散参与者在不停移动而引导员通常站在固定位置、采用固定动作因此与行人 的速度相关且是动态变化的而 是静态的需在生成引导员 时预先指定.诱导信息传播由于上述两种信息都是视觉信息模型考虑视觉信息传播过程中的 种特征:遮挡、近大远小和视野范围 其中遮挡由动态扫描算法的特征体现即算法沿相交格点由近及远扫描第一个非空格点即为此“射线”上的扫描结果即扫描结果中不包括被遮挡住的行人或引导员 因此更新时仅需考虑动态扫描结果中出现的行人和引导员:()()()()()武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月 式中:()为行人 在 时刻感知到的信息集合近大远小的视觉特征意味着离研究对象更近的个体影响越大 模型使用由常函数和负指数函数构成的分段函数表征距离 对信息传播的影响()()式中:为距离衰减系数为行人 与行人 的欧式距离 为控制衰减速率的参数 由式()可知在模型中 内视觉信息不衰减而 外视觉信息呈指数衰减 此外眼科学研究表明人的水平视野范围大约为(/)此范围外的信息强度呈指数衰减()/()式中:为视野角度衰减系数为行人 的行进方向与行人 所在方向的夹角 为控制衰减速率的参数 和 会影响两个系数的衰减速率其校准规则为:对于处于距离极限()和范围极限()处的系数值取最大值的 按照此规则求得 .综合考虑上述 种视觉特征最终用于更新的诱导信息集合为:()()()()()().诱导信息耦合前文定义了经过表征和传播后的信息向量集合因此耦合的过程可用不同信息向量的加法实现耦合得到的向量 为:()体现了其他行人的运动信息和引导员指示信息的耦合 诱导信息主要在行人运动的战术层发挥作用即决定出口的选择 因此诱导信息的作用主要体现在耦合之后的信息对出口选择的影响 为了方便对耦合信息向量 与出口选择倾向进行对比定义个体的出口倾向系数 为行人的固有属性描述了其对选择出口的坚持程度需在生成行人时予以指定 当 时表明诱导信息的强度已超过行人当前的出口选择倾向按照 的指向选择出口否则仍向当前出口运动 指向出口的确定依据是求 与各出口指向向量的夹角其中夹角最小的出口即 指向的出口 在更新行人坐标时通过调用()实现行人向出口 的运动 模拟结果与讨论.场景和参数设置基于以上模型的描述建立图 所示的双出口房间场景参数设置如下:./.号和 号出口分别位于房间北侧和南侧的中心位置宽度为.该场景中共设置了 名引导员和 名行人 其中 名引导员均匀分布在房间的中心位置 名行人随机分布 引导员均指向出口 指示强度 可根据需要进行更改行人向出口运动的倾向强度 设定为 针对每个实验场景均会随机 次分别选取不同的行人向指定出口运动 每次运行结束生成单独的轨迹文件当所有行人抵达出口时模拟终止 因此每组不同场景的实验都相当于 次随机生成实验的平均结果图 疏散场景示例.跟随效应作用分析()通过在基础场景中设置不同数量的行人研究跟随效应在不同人群密度下对出口均衡性的影响 共设置了 组实验总人数分别为、对应的密度范围在.人/到.人/之间 所有实验中预设出口为出口 和出口 的比例均为且每次重复实验中选择不同出口的人员重新随机指定 定义均衡系数 描述出口使用的平衡性:()第 卷 第 期田 赛等:考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型 式中:和 分别为从出口 和出口 离开房间的人数 越接近 说明出口使用越平衡的值越大则说明出口使用越不平衡 组实验的 值如图 所示图 均衡系数与场景人数关系由图 可知由于跟随效应的存在所有场景的均衡系数的平均值都大于.由此可见跟随效应是引起出口使用不均衡的重要原因 随着场景内人数的增多的均值总体呈现先增加、后降低的趋势在 人(密度约为.人/)的场景中均值达到最大而在 人及以上的场景中趋于稳定 总体上看较低密度下 的均值更大 这表明较低密度下的跟随效应更容易引起出口使用的不均衡性且不均衡在密度为.人/时达到最大此时约有 的人在其他人的影响下改变了运动朝向 从标准差的变化趋势看随着密度的增加标准差整体呈现下降趋势且在低密度下更容易出现出口使用极不平衡的情况如场景 中 的最大值约为.此时其中一个出口疏散的人数仅占约 因此在建筑物中应注重对低密度区域的有效引导否则处于这些区域的个体更容易受到错误信息的影响选择错误的疏散路线()通过改变选择出口 的人群占比探究跟随效应在疏散中发挥的积极作用 假设出口 无法使用大多数人员选择出口 则此时由于跟随效应的作用下会有多少原本选择出口 的人选择出口?为探究此问题在 人的场景中设置了 组实验选择出口 的人群占比从变化至 并通过模拟获取实际选择出口 的人群占比结果如表 所示由表 可知当出口 的预设比例为 时实际选择出口 的占比十分接近 这说明模型本身的合理性 虽然每次实验可能出现出口的不均衡使用但平均结果显示此时两个方向表 不同预设比例下实际选择出口 的占比预设占比/实际占比/.的跟随效应几乎抵消 随着预设占比的进一步增加实际占比迅速增加并在预设比例达到 时实际选择出口 的占比超过 几乎所有人从出口 离开房间 由此可见跟随效应在大部分人员选择路线正确时可以有效提升路线选择的准确率且当获取信息正确且向可用出口运动的人员比例达到 时几乎所有人都可以从正确的出口离开为了进一步说明不同比例下跟随效应发挥的作用绘制实际占比与预设占比之差如图 所示 由图 可知在跟随效应作用下随着预设占比的增加重新选择正确出口人群所占比率先增加后减少并在预设占比为 时达到最大(.)也就是说跟随效应发挥的积极作用在正确出口预设占比为 时达到最大此时实际的正确出口占比为.图 实际与预设比例之差.耦合作用分析()探究引导员位置固定时引导员不同信息强度下的出口选择 假设在图 所示的场景中有 的人员预设从出口 离开房间 由表 可知如果无引导员介入在跟随效应的影响下此时几乎所有人员都会从出口 离开房间此武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月时出口的使用极不均衡 为了将更多人引导至出口 以改善出口使用的均衡程度在房间的中部均匀设置 名引导员且指示方向为出口 在引导员不同信息强度()的作用下出口 的使用占比和对应的疏散时间如图 所示图 不同引导员信息强度()下的出口 使用占比和疏散时间由图 可知随着 的增加出口 的占比先线性增加后突然增加至 左右两个区域的分界点在 .即 时 上述结果表明随着引导员信息强度的增加出口选择的比率会存在突变 当引导员的信息强度超过个体对出口的固有坚持程度时引导员的作用将起到绝对主导作用此时几乎所有人都会按照引导员指令选择路径无法起到平衡出口使用的作用 当引导员的信息强度尚未达到 时随着 的增加出口使用的均衡性逐步改善并在 时达到最佳(接近 )疏散时间显示当出口使用最均衡时平均疏散时间最短但出口均衡性与疏散时间并非严格正相关 当出口使用最不均衡时疏散时间并不是最长的造成此现象的原因在于此时几乎所有人对出口的选择都十分坚定因此很少出现中途折返的情况平均疏散距离较近由于元胞自动机并未考虑高密度时拥挤对疏散速度的影响因此出口均衡性对疏散时间的影响被削弱疏散距离的影响较为突出进而使得极不均衡时疏散时间反而更短()探究引导员位置对疏散时间的影响 设置 组实验场景各场景引导员位置如图 所示设置规则如表 所示 所有场景中引导员的指示强度 且指示方向为出口 出口 的使用占比和对应的疏散时间如图 所示由图 可知引导员位置的不同会对出口 的使用占比和疏散时间产生较为明显的影响如出口占比最大相差.平均疏散时间极图 不同场景下引导员位置分布表 引导分布场景设置场景编号设置规则房间中部均匀分布房间四个角落分布出口 附近列成一排出口 附近列成一排沿运动方向均匀分布沿对角线均匀分布垂直运动方向均匀分布图 不同引导员位置分布下出口 使用占比和疏散时间差为.其中场景 中引导员的指示效果最差出口 占比最低且平均疏散时间最长 相较于场景 等其他引导员分布在房间中部区域的场景场景 中引导员的位置处于房间 个角落处由于视线遮挡、距离较远等因素行人很难注意到引导员的存在因此引导员的指示几乎无法对人群的疏散方向产生有效影响 对比场景 和场景 分别在出口 和出口 附近列成一排均匀设置引导员场景 的出口 占比更多且平均疏散时间更长这是由于存在较多的行人先是经第 卷 第 期田 赛等:考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型过长时间的运动到达出口 附近接着注意到引导员并出现了折返现象因此导致出现了更长的疏散距离这说明若在某一出口附近设置反向指引的引导员可以产生明显的指示效果以平衡出口使用的均衡程度但也加大了行人的疏散用时和距离且在高密度人群场景中易导致拥堵、踩踏等情况的发生 而场景 中引导员所处位置与大多数行人的预设运动方向相背无法使更多的行人注意到因此仅有少数人改变了运动方向故其出口 占比较低但疏散时间更短 结合以上分析可以得出:引导员应分布在与行人初始运动位置较近的位置从而提升引导员在行人视觉范围内的曝光度并减少行人的无效疏散用时和距离对于场景 场景 引导员均在地图中部区域均匀分布其位置差异在于场景 的引导员位置分布与出口 和出口 的连线重合即与人群的运动方向近似重合而场景 和场景 的引导员位置分布与其近似夹角为、其中场景 的引导员改变人群疏散出口和缩短平均疏散时间的作用更为有效场景 的效果较差 由于行人在地图中随机均匀分布以地图中线划分两侧均有接近 的行人向出口 方向移动则在场景 中地图下侧的人员多数按照引导员的指令改变疏散方向转而向出口 方向移动其出口 占比为.在场景 中引导员的位置在行人运动方向的左侧或右侧并不能使更多的行人注意到引导员因此仅有.的行人选择出口 而场景 的最终疏散结果处于场景 与场景 之间 以上结果表明引导员的位置分布与双出口连线夹角越大其指示作用越强烈 为进一步验证该结论又分别设置引导员位置分布与双出口连线夹角为、的 个场景模拟结果如图 所示 由图 可知随着夹角度数不断增加出口 占比上升且疏散时间下降并在夹角为 时到达峰值之后指示效果出现小幅度的减弱 计算得到夹角度数与出口 占比、疏散时间的皮尔逊相关系数分别为.、.均具有显著相关性因此模拟结果可以作为上述结论依据 结论()为探究跟随效应和疏散指示等诱导信息对人群疏散行为和效率的影响在元胞自动机离散环境基础上提出动态扫描算法为快速获取疏散个体第一人称视角提供新方法 定义多种诱导图 引导员位置分布与出口连线不同夹角下的出口 使用占比和疏散时间信息耦合规则并在一个.的双出口房间设置了不同人群密度、不同指示强度和位置分布的引导员等疏散场景进行模拟研究()跟随效应易导致出口使用不均衡现象的发生尤其在低密度场景表现更为明显 随着预设选择某出口的人数比例越大跟随效应的影响有增强趋势并在比例为 时达到最大()引导员信息强度的适量增加可以有效改善出口使用的均衡程度但当强度超过定值即超过行人对于出口的固有坚持程度时行人将按照引导员的指令移动导致出口使用失衡()引导员位置分布对疏散过程产生明显影响增加引导员位置分布与双出口连线夹角的度数可以有效改善出口使用均衡程度并降低疏散用时夹角为 时作用效果最佳()基于上述结论对人群安全管理提出以下建议:由于跟随效应的存在出口的不均衡使用是常态应在建筑设计之初考虑不均衡性对疏散总时长的影响在进行疏散引导时应注意引导的目的是限定路径还是人员分流前者应使用较强引导信息强度后者应使用较小引导信息强度引导员的分布应尽可能垂直疏散路径参考文献:.:.:.武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月 .():.:.:.:.:.:.():.:.:.:.高凤强颜逾越许策等.一种考虑引导作用的行人疏散元胞自动机模型.交通运输系统工程与信息():.().:.:.().:.():.施正威陈治亚周乐等.多出口条件行人疏散的元胞自动机模型.系统工程():.:.:.:.第 卷 第 期田 赛等:考虑诱导信息耦合作用的人群疏散模型