基于行人恐慌情绪解析的改进社会力模型

为深入研究行人恐慌情绪对突发事件下群体疏散效率的影响特性,首先,考虑滞留时间、局部密度、行人与出口的距离、周围人员密度以及行人恐慌情绪传播等因素,解析并构建由自恐慌和恐慌传播2部分组成的行人恐慌情绪量化模型,并将其引入社会力模型中进行改进优化;然后,采用与经典现象对比的方法验证模型的有效性;最后,运用Anylogic软件进行仿真分析。结果表明:改进后的模型能够较好地反映行人在恐慌情形下的疏散运动特性;适度的恐慌情绪,如当恐慌度小于0.3时,可以加快人群的疏散速度;较高的恐慌情绪,如当恐慌值大于0.3时,则会加剧瓶颈现象,出现所谓的“快即是慢”现象,从而降低疏散效率。

服务机器人人机交互社会力模型研究

服务机器人在人机交互中应遵守人类社会规则,应用于人与人之间行为动态关系的传统社会力模型不能完全适用于机器人交互设计,机器人和人之间的动态交互塑造了全新的交互行为范式。通过实验测量室内交互场景下人与服务机器人的交互距离,提出人机交互过程中情感“亲密力”的存在,实验结果发现人与机器人静态交互受亲密力和交互力影响、动态交互受亲密力和社会文化力影响、从动到静交互过程受亲密力和速度力影响,最终构建服务机器人人机交互社会力模型,为提升服务机器人人机交互体验提供理论依据。

基于社会力模型的油田作业人员安全疏散研究

为提高油田开发过程中发生溢流井喷等突发事件时的应急疏散能力,基于社会力模型构建油田井场作业现场的仿真环境,并对疏散过程进行计算和分析。首先,将压裂队、试油队等作业人员按工作区布置,模拟从作业点撤离至应急出口的疏散过程;然后,分析疏散过程中的拥堵节点,优化井场布局;最后,计算优化后的疏散过程,评估优化效果。结果表明:该方法能够计算作业人员的实际疏散速度,能有效评估应急疏散效果;井场布局优化后,疏散时间减少7s,总疏散时间缩短17.1%,作业人员的疏散效率显著提升。

考虑信息传递机制的改进社会力模型

为探究多出口房间内出口开放状态未知情况下行人疏散选择策略,并评估信息传递对疏散过程中运动状态和疏散效率的影响,提出基于信息传递机制的出口寻踪社会力模型(SFM)。首先,在SFM中引入竞争机制,使模型仿真效果更加符合实际疏散场景;然后,研究理性策略与非理性策略引导下的疏散过程,探讨信息变更引发的羊群效应对整体疏散的影响;最后,引入信息传递机制,探索信息交流与合作对逃生路径的优化作用。结果表明:在紧急逃生情境中,对于个体行人而言,理性策略更为稳妥;但从群体行为学角度来看,存在一个最优群体策略分布,即当大约25%的行人选择理性策略,而剩余75%的行人选择非理性策略时,整个群体的疏散效果可以达到最优;通过引入信息传递机制,逃生行人能够有效地从周围人群中获得关键逃生信息,从而显著提高疏散效率。该机制的促进作用对实际开放出口较少的场景尤为明显。

基于社会力模型对体育场出入口类型的疏散仿真研究

室内体育场进行演唱会、音乐节、足球赛等大型活动往往具有较高的安全风险,原因在于该类大型活动的参与人数众多、体育场馆空间相对狭小、场馆布局不尽合理等因素,发生人群拥挤甚至踩踏事故的可能性明显存在。因此,本文以国内某体育场为例,基于社会力模型,以体育场出入口类型为切入点,使用Anylogic软件对体育场的人群疏散进行仿真研究,根据仿真实验的结果提出改善体育场空间结构和分区疏散的优化对策,尽可能地减少踩踏事故的发生。实验结果发现,体育场中行式出口因为能够给予观众更大的容纳空间,使得疏散效果最佳,上行式出口次之,下行式出口最差。同时,基于上述研究结果,分别通过调整体育场空间结构和制定分区疏散策略,有效提升了体育场人群疏散的效率。

基于社会力模型的不规则通道人群拥堵形成过程与要素研究——以梨泰院踩踏事故为例

为探究不规则通道拥堵的形成过程及关键要素,通过分析梨泰院踩踏事故所在不规则通道发生拥堵的主要因素,依据事发通道的地理数据和行人数据,利用Anylogic软件建立基于社会力模型的梨泰院事故仿真场景;针对通道的通行能力、不规则形态以及行人摔倒对拥堵情况的影响,设计实验研究不规则通道在面对不同行人流量时发生拥堵的时间和位置。结果表明:通道的通行能力与通道内拥堵的饱和时间及人群的排队长度直接关联;通道的不规则形态会对拥堵位置产生影响并在不同行人流量下影响拥堵的饱和时间;在大行人流量下的人员摔倒事件使人群排队在通道内逐渐累积,增加发生踩踏事件的风险。并据此划分了不同的行人流量预警区间,提出针对各区间的合理应对时间与防范策略,以降低未来类似事件的发生概率。

基于社会力模型的公共场所疏散仿真研究

为提升公共场所人员应急疏散能力,利用社会力模型和AnyLogic仿真模拟软件,对公共场所人员疏散问题进行研究。通过文献分析,从环境、人员和管理视角构建了公共场所应急疏散影响因素体系;以某高校食堂为例,基于社会力模型,分析影响高校食堂人员疏散的4个关键因素;在仿真建模的基础上,采用正交试验设计对假设进一步予以验证,提出最优组合方案。研究表明:人员环境熟悉度、场景布局、引导作用、疏散人数4个因素对高校食堂人员应急疏散均有显著影响,其中疏散人数影响最大,研究结果可为公共场所人员应急疏散提供参考。

考虑行人摔倒和受伤的斜坡相向流社会力模型

行人在斜坡上运动时,其受力情况、运动速度及心理状态均与在平地运动时不同,难以应用现有社会力模型进行有效仿真.为此,考虑斜坡上行人的运动特征,提出一个改进的社会力模型,此模型基于过往实证数据对行人在斜坡上的期望速度进行了校准,并提出了推搡行为下行人摔倒的概率计算方法,同时,结合行人体重、运动加速度、承受压力及等待时间等实时状态实现了对行人摔倒、受伤及不耐烦心理的模拟.斜坡相向行人流场景仿真结果表明:坡度、行人初始密度的升高会延长人群运动时间,使人均意外发生率上升最高至38.0%;不耐烦心理有助于车道效应的形成,但会降低人群运动效率;行人流基本图中,高坡度下流量-密度关系趋势不如平地明显,各坡度行人平均速度比较接近.

基于社会力模型的煤矿井下分区域应急疏散优化研究

煤矿事故频发,如何确保矿工在井下各个工作区域安全避灾是应急疏散行为问题研究的重要环节。以河南某煤矿作为仿真场景,针对矿工井下避灾疏散路径模型存在疏散时间较长以及拥堵的问题,利用AnyLogic软件进行建模仿真,通过引入紧张因子与体力消耗系数改进原始社会力模型中行人的期望速度,使其更符合实际情况下矿工疏散速度,并针对拥堵区域提出分区域矿工井下引导避灾疏散路径优化方案。仿真结果表明:适度的紧张情绪能够提升矿工疏散速度;对矿工井下避灾疏散拥堵区域疏散路径进行分区域引流规划可有效缓解巷道拥堵现象,缩短矿工井下整体疏散时间,可为日后全井下分区域应急疏散方案制定与演练提供优化思路。

基于改进社会力模型的地铁站火灾应急疏散VR模拟方法

为解决基于传统社会力模型的应急疏散模拟研究中没有考虑环境和行人主观因素影响,并且可视化效果不佳的问题,提出1种基于改进社会力模型的地铁站火灾应急疏散VR模拟方法,引入环境作用和感知影响因子改进社会力模型,设计基于导航网格的人群疏散路径实时规划算法,建立人群应急疏散虚拟现实模拟方法,研发原型系统并开展实验分析。研究结果表明:改进社会力模型的人群疏散时间考虑客观环境和行人主观因素影响,路径实时规划平均所用时间为25 ms,支持实时人群疏散VR模拟。研究结果可为地铁火灾应急疏散决策分析提供技术支撑。

基于增强心理行为异质性的改进社会力模型

模拟焦虑情绪下的人群疏散,对于解决逃生等运动学问题具有重要意义。国内外大多数研究在人群疏散问题中单纯引入焦虑因子这一介质,并未考虑在此类紧急环境下外界关键因素如何影响焦虑因子。提出了改进社会力模型(improving social force model,ISFM),结合基于Agent的踩踏风险评估,量化了环境关键变量对焦虑因子的影响,引入心理作用力参数,将焦虑因子对现实疏散过程中所造成的影响通过物理矢量的方式作用在模型中。ISFM通过增强个体心理行为异质性,实现了个体运动矢量的选择。对比真实疏散情景,实验结果表明:ISFM更能反映个体疏散行为,更具说服力。

基于社会力模型的文物景区人员应急疏散仿真研究

文物景区在节假日等高峰时段往往人满为患,为提升文物景区人员应急疏散能力,基于社会力模型,采用仿真模拟手段研究文物景区的人员应急疏散问题。首先,通过文献分析、调查问卷和实地调研,确定影响文物景区人员应急疏散的重要因素;然后,以某文物景区为例,基于社会力模型,利用AnyLogic软件进行仿真建模,研究所选取的游客景区熟悉度、游客结伴行为、景区场景布局、景区安全承载量4因素对疏散过程产生的影响;最后,在仿真建模的基础上采用正交试验设计对假设进一步予以验证,分析4因素对文物景区人员应急疏散过程产生的影响,并提出最优组合方案。仿真结果表明:4因素对文物景区人员应急疏散过程均有显著的影响,其中场景布局影响最大。综合实验数据,提出相应的优化对策,可为文物景区人员应急疏散提供参考。

基于改进社会力模型的超市布局疏散研究

超市的应急疏散具有路线复杂、人员密度大的特点,是安全应急疏散领域需要解决的核心关键问题之一。本文基于社会力模型与A星算法建立了人员应急疏散模型,解决了社会力模型存在的人员重叠和非现实轨迹问题,研究表明,区别于SFPE(society of fire protection engineers)模式中的人员重叠现象和Steering模式中的人员绕行现象,所提出的模型符合实际的紧急疏散行为。应用本文模型对某超市3种出口处货架、展示台平面布局进行建模分析,结果表明,货架纵向布局及布置展示台疏散时间都较横向布局短;不同布置主要影响出口区域人员密度,造成疏散效果不同。

基于非机动车主动超越行为的社会力模型改进研究

为解决社会力模型无法表达后方非机动车对正前方车辆的主动超越行为,提出了改进的社会力模型。分析非机动车混合流发生主动超越时的交通行为特征;考虑非机动车间距在不同密度环境下存在的可压缩特性,提出动态感知空间概念,将超越力引入社会力模型,对模型进行改进;通过分析主动超越行为、主动超越间距及速度-密度基本图对模型进行验证。结果表明:当非机动车流密度在0.05~0.35辆/m2时,改进后的模型可再现非机动车主动超越行为。

基于社会力模型的复合型通道行人仿真建模及设施布局研究

复合型通道内行人走行流线复杂,冲突形式多样,对通道内行人走行特性进行分析研究对提升复合型通道内走行安全性、走行舒适度和通行能力具有重要意义.各类服务设施对行人影响以不同形式体现在行人决策阶段和接受服务阶段2个阶段,传统的社会力模型对服务设施之间的差异表达和行人决策阶段、接受服务阶段行为差异的表达存在不足,本文在对站域服务设施进行分类的基础上,引入决策迟豫力、粘滞力改进社会力模型.通过建立仿真模型对不同服务设施对行人流影响进行分析,获得通道内不同种类服务设施布设的方案和建议,为该类通道设计提供理论和方法支持.

基于VR与社会力模型的地铁车站火灾疏散路径仿真及布局优化

为模拟地铁车站火灾情况下的乘客疏散情况,提高地铁车站火灾疏散效率,提出利用VR与社会力模型进行仿真优化的方案。通过问卷与VR实验探究乘客微观行为特征,并将其微观行为特征通过数值形式导入Anylogic,实现微观与宏观层面相结合的人群仿真。研究结果表明:现有车站方案模拟总疏散时间为412 s,不符合规范要求;经优化后,总疏散时间缩短68 s,使该站在大客流情况下满足规范要求。研究结果可为乘客的个体疏散行为提供指导性建议,为车站应对未来的客流激增提供设计优化思路。

基于改进社会力模型的人群疏散模拟研究

针对人群疏散仿真问题,本文提出了改进的社会力模型。在传统社会力模型的基础上,加入了行人社会关系和人员期望速度两方面的引力因素,以反映实际的行人疏散运动特性。为了验证模型的有效性,在专业软件上进行了疏散仿真模型的开发和仿真实验。实验结果分析显示,模型具有较高的合理性。在此基础上,利用仿真模型分析了两个典型场景下不同因素对疏散效率的影响。

基于Anylogic仿真和改进社会力模型的地铁站外安检区设计指标研究

为有效指导地铁站点站外安检区设置的推进工作,进一步保障地铁安检工作高效运行,基于Anylogic仿真和改进社会力模型,构建地铁站外安检区仿真模型并结合相关规范对设计指标进行研究。首先,对改进社会力模型以及仿真方法及软件进行介绍;其次,通过构建Anylogic地铁站外安检区排队仿真模型,得到安检区最大排队长度指标,通过指标分析指出地铁站外安检区设置的必要性;最后,对地铁站外安检区提出选址以及功能方面的要求,结合仿真结果以及国内外相关规范,针对装配式和一体化安检区提出设计面积以及配套设备参考标准,以此满足地铁乘客安检需求。

基于社会力模型的人员逆行行为仿真研究

为了对大型场馆疏散过程中出现的人员逆行行为问题进行研究,基于社会力模型建立了人员疏散仿真模型,研究逆行行为对场馆内人群疏散结果的影响。实验结果表明,该模型能够再现疏散过程中人员表现出来的逆行行为。

基于深度强化学习和社会力模型的移动机器人自主避障

深度强化学习在移动机器人自主避障领域已得到广泛应用,其基本原理是通过模拟环境中的不断试错,结合奖励机制提升机器人的避障性能。然而,针对不同任务场景,网络训练效率存在显著差异。同时,在人群密集的场景中,机器人的行为可能对人类造成干扰。为了应对训练效率低下和机器人行为不符合社会规范的问题,提出了一种将社会力模型融入深度强化学习的自主避障策略。该策略首先将人类未来的运动轨迹考虑进奖励函数,以确保机器人理解人类意图并避免闯入人类的舒适区。其次,在训练过程中引入先验的传统控制器模型,并设计了一种基于概率的切换开关,以随机切换控制器输出,提高机器人的探索效率。实验结果表明,所提出的方法能够增加机器人与人类之间的安全距离,同时实现平稳导航。