行人汇流与交叉流的实验研究

摘要

随着经济的发展，世界范围内大型活动越来越多，组织者面临越来越大的挑战:如何管理大规模人群，使其秩序井然并保证人群的安全？大规模人群运动过程中，行人的运动方向并不统一，多方向的行人运动包含复杂的相互作用，人群容易失去控制，但是目前关于多方向行人流的实验研究还比较缺乏。
　　在本文中，我们将研究两种典型的多方向行人流，即行人汇流和交叉流。通过可控实验来研究多方向行人流的相互作用特征，采用mean-shift视频跟踪算法以及直接线性变换方法获得每个行人在真实空间坐标系下的运动轨迹并基于此进行理论分析。第二章描述了不同汇流角度和不同进入流量下的单列行人汇流运动。我们发现不同汇流角度θ下行人运动基本图相似，但是高密度时汇流下游的基本图与汇流前（主道上游和匝道）的基本图不一致。汇流前的速度-密度关系可以用负指数函数关系来拟合，流量在密度为0.9人/m时达到峰值1.2人/s，而汇流后的流量随着密度的增大而增大。同时我们发现在入口区域放置一个合适的节拍器控制入口流量可以提高汇流的效率。综合考虑香农熵和平均前向时间，我们发现θ=120°场景中汇流效率最高。
　　在第三章中，我们研究了汇流角度、匝道数量和匝道宽度对行人汇流运动特性的影响。首先探讨了行人汇流的分层现象。在匝道密度分布大约为3～4人/m2时，匝道上的行人层宽度大约为0.43m±0.04m，密度大约为2～3人/m2时，匝道上的行人层宽度大约为0.57m±0.09m。我们利用香农熵来表示行人对通道的利用率，发现在双匝道场景中，匝道宽度为主道宽度的一半时，行人对通道的利用率最大。进一步研究汇流区域的速度-密度关系发现密度在2～5.5人/m2时，我们的实验结果与前人对麦加朝圣高密度单向行人流研究取得的基本图一致。在大量行人汇流时，主道上游和匝道的行人流会相互成为各自的瓶颈，当匝道宽度增大时，主道上游流量逐渐减小然后保持不变，而匝道流量则逐渐增大然后保持不变。从二维运动时空图中发现主道上游和匝道的行人呈现两种状态:自由流和拥挤流，而主道下游的行人由于开放边界的原因一直保持相对自由地运动。密度分布图表明人群汇流时，汇流区域密度大于其他地方的密度，其中汇流的拐角处密度最大，存在较大的安全隐患。
　　第四章介绍了多种交通模式下十字路口四方向交叉流的运动特征。实验中交叉区域的全局密度达到10人/m2，是目前关于四方向交叉行人实验研究中达到的最大密度。交叉区域在达到如此高的密度后，行人间强烈的相互作用导致各个方向的行人流在交叉区域的密度随时间的演化规律变得不一致。为了适应四方向交叉流基本图的研究，我们建立了一个基于行人运动方向的FR坐标系，即以行人期望运动方向为F坐标轴的正方向，行人右手边的运动方向为R坐标轴的正方向。在中等密度情况下，交叉区域局部密度-速度关系符合前人的研究结果，但是在高密度情况下，相同密度条件下我们得到的局部速度会大于前人的研究结果，这可能是由于交叉区域的密度高于通道中的密度导致的，而这种十字通道处的密度差异在实际生活中很常见。同时，我们还重建和分析了十字路口的速度场以及相应的流线场和速度等高线图。当行人靠右行走时，交叉区域会形成圆形交通。比较不同交通模式下交叉区域湍流强度发现当在交叉区域中心放置一个障碍物并且行人靠右行走时，交叉区域的交通条件最稳定。
　　该研究可以为人群管理以及行人设施的设计提供指导，最后我们提出了一些关于未来研究的设想。

目录

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摘要

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第1章 绪论

1．1 背景

1．2 文献综述

1．2．1 基本图

1．2．2 实验研究

1．2．3 模型研究

1．2．4 当前研究的不足

1．3 研究目标及方法

1．4 论文章节安排

第2章 单列行人汇流运动研究

2．1 引言

2．2 实验设置

2．3 统计方法

2．3．1 数据提取

2．3．2 统计变量计算方法

2．4 结果与讨论

2．4．1 基本图

2．4．2 时空图与流量分析

2．5 小结

3．1 引言

3．2 实验设置

3．3 统计方法

3．3．1 数据提取

3．3．2 宏观变量计算方法

3．4 结果与讨论

3．4．1 轨迹与分层现象

3．4．2 宏观分析

3．4．3 微观分析

3．5 小结

第4章 四方向行人交叉流运动研究

4．1 引言

4．2 实验设置

4．3 统计方法

4．3．1 数据提取

4．3．2 宏观变量计算方法

4．3．3 局部变量计算方法

4．3．4 湍流强度

4．4 结果与讨论

4．4．1 轨迹与分层现象

4．4．2 速度和密度分析

4．4．3 流场分析

4．5 小结

第5章 结论与展望

5．1 工作总结

5．2 论文创新点

5．3 工作展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果