社会力模型

摘要： 行人和自行车混合行驶是一种常见的非机动车交通组织方式,然而目前对于其混合流动力学的研究十分有限。本文基于社会力模型,提出一种面向行人-自行车混合流的混合流社会力模型(MFSF)解析行人-自行车混合流的运动机理,修正了以往研究中的自行车模型,通过实际道路上行人和自行车混合流的观测数据校准模型,构建仿真平台,最后使用仿真平台重现单向道路中行人和骑行者的自组织现象。根据仿真结果与实测数据流量-密度基本图的对比分析,验证了MFSF模型的真实性和有效性,并可以看出,MFSF模型可以再现行人和自行车混合流的自组织现象。当行人与骑车者的比例相同时,行人和骑车者的密度越低,骑车者的车道宽度变化就越小;当行人与自行车比例变化时,骑行者的比例越大,骑行者占用的道路越宽,且骑行者的车道宽度越不稳定;如果行人输入显著减少,则自行车者车道宽度显著增加。

摘要： 社会力模型是人群运动仿真中的经典模型,该模型将行人的主观意愿和行人之间的相互影响等都通过“力”的形式来表达,模型简洁且易于解释,但是影响行人运动的因素是多方面的,原始社会力模型中自驱力和社会心理力的计算存在不足。为了使模型能够仿真出真实的运动过程,研究者们对社会力模型进行了改进。文中主要研究了人群疏散过程中的主体:行人。从行人特征和行人角色两个方面对行人进行建模,其中行人特征包括行人之间的亲疏关系、行人性格以及个体情绪,不同亲密程度的行人之间的干扰程度不同,而行人情绪也会影响行人的判断;行人角色方面考虑了领导者和普通行人,分析了不同行人角色对疏散过程的影响,领导者可以帮助普通行人疏散。通过人群自组织仿真实验,验证了改进模型能够仿真出真实的人群疏散状况,保留原模型的优势。同时,统计了4种仿真模型下人群的疏散效率和出口利用率,对实验数据中的均值和分布情况进行了分析。实验结果表明,导致行人疏散时间过长的主要原因是寻找出口耗时过长以及出口利用率不平衡。一般情况下,行人特征和领导者角色对行人疏散效率有积极影响,行人特征可以加快行人聚集以及优化行人期望速度,而领导者角色在帮助行人寻找出口的基础上,平衡了行人对出口的利用,保证了各出口疏散人数基本相同。

摘要： 地震发生时,其引发的下落碎片会影响人员疏散速度甚至造成人员伤亡,但现有的研究通常未考虑地震诱发的下落碎片对人员逃生的影响。因此,综合考虑地震作用下人员恐慌心理和下落碎片覆盖率等因素,对传统社会力模型的参数进行修正,并对云南大学力行楼进行人员疏散可视化模拟,提出一种“先避难,后疏散”的疏散方案。模拟结果表明:在考虑这些因素的情况下,其结果更加符合现实中地震场景的人员疏散活动,所提疏散方案可以为灾害疏散演习和疏散路径提供一定的指导和帮助。

摘要： 社会力模型由于模型机制原因,在行人微观仿真时无法实现主动超越行为,现有模型改进研究可通过不同方式实现主动超越,但未关注主动超越完整轨迹的实现和验证。以地铁车站通道内中低密度下的单向行人流为研究对象,通过行人步行轨迹分析主动超越行为的轨迹和心理特征。据此通过前进力、换道力、边际力组合构成驱动力,改进社会力模型,实现主动超越,通过速度-密度基本图、超越轨迹及超越行为等对模型有效性进行验证。结果表明,改进社会力模型在实现行人的主动超越行为的基础上,实现了行人返回超越前原始步行道的行为特征,可再现符合实际的行人主动超越轨迹。

摘要： 基于MassMotion软件对青岛站地铁站进行客流疏散仿真建模,以社会力模型作为行人动力学模型,以最小成本模型作为行人路径选择的决策机制,研究地铁站内设施设备、拥挤度和出口选择方式对乘客疏散效率的影响,力图为乘客安全疏散管理策略的制定提供参照。研究结果表明,在未达地铁站内最大通行能力时,初始总乘客数对疏散时间影响较小;在达到地铁站最大通行能力时,初始总乘客数对疏散时间影响较大;在疏散前期关闭站厅层或站台层主要设备对疏散时间影响较小,而在疏散后期则会造成总疏散时间延误;乘客以等比例选择疏散出口会延长总疏散时间,但可降低站内最大密度以避免踩踏事故的发生。

摘要： 人行结构(如:人行天桥)的动力设计中,人致结构振动舒适度往往决定最终的结构设计方案。为满足舒适度要求,一般需要将结构振动水平控制在舒适度指标范围内。因此,在设计阶段,准确预测人致结构振动水平十分关键。为准确施加步行荷载,需要预先知道结构建成之后其上面活动的人群行为,如:行走路径和速度等。该文采用修正后的社会力模型,该模型能考虑不同的人群密度、所处地域、行走目的和方向,还能考虑行人到达结构的时间、初始位置、初始行走速度等的随机性。通过模拟一个典型桥面上的随机人群,展示了该模型的适用性。模拟结果表明:跟自由行走不同,人群中,行人的行走路径和速度因受他人和周围环境的影响而实时变化;行走路径不按直线路线;行走速度低于自由行走速度。相应地,人群作为一个整体,行人位置分布实时变化;人群平均速度也实时变化且低于自由行走速度,待人群稳定后,在稳定范围内波动。该文工作可为准确施加步行荷载提供思路。

摘要： 随着计算机技术水平的飞跃发展和人们对动画特效的迫切需求,人群建模引发了空前的研究热潮。人群运动建模和仿真已成为计算机图形学,安全科学和人工智能的研究热点。本文从人群运动仿真的意义出发,回顾了人群运动仿真的传统研究方法,并对常用传统模型的基本原理、优缺点以及相关应用进行了介绍。讨论了现阶段人群运动仿真的研究热点,包括现今极为火热的基于大数据驱动的新型仿真模型以及融入情绪传染的仿真方法。分析了人群运动仿真领域现阶段存在的不足,重点指出了当今对于情绪研究只重视情绪的感染方式而忽略了情绪差异下行人行为异质性的问题。最后,对人群仿真未来的研究方向进行了展望。

摘要： 目的以典型的地铁站内行人出站过程为例,探究公共场所内微观人群运动对感染过程的影响。方法在新型冠状病毒肺炎疫情背景下,基于社会力模型,对行人出站过程中的感染传播情况进行模拟,验证相关防控措施的有效性。结果在研究参数设置和假设条件下,合理设置楼梯隔挡最多能够降低约23%的感染人数,增大行人间距最多能够降低约25%的感染人数,增大行人的移动速度最多能够降低约50%的感染人数。结论合理的隔挡设施以及较大的行人间距与期望速度能够降低感染人数,但出站总人数的增加会降低措施的有效性。

摘要： 为提高多出口场景下行人疏散效率和精度,基于蝴蝶算法和社会力模型,提出一种新的应急疏散仿真路径规划方法。在原有社会力模型中,考虑距离出口远近及行人所处位置拥挤度对运动过程中期望速度的影响,引入速度调节因子,描述行人在疏散中的期望速度变化;针对蝴蝶算法中后期收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出自适应感知概率参数以增强局部搜索和全局搜索之间的平衡;在每轮迭代结束时引入迭代局部搜索策略,扰动局部最优解获得中间状态,并重新搜索上述中间状态得到全局最优解。研究结果表明:提出的应急疏散仿真路径规划方法在多出口环境下能够更有效地利用出口资源,提高疏散效率。

摘要： 针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.

摘要： 由于社会力模型能够形象地用力的形式表达周围环境(如其他行人、边界或障碍物)对所描述的行人行为的影响,且能够较真实地模拟与实际行人运动相符合的运动现象,故在本文中选取社会力模型对单向行人流进行仿真模拟.在社会力模型中,避让行为主要是通过停止和绕行来实现的,但在模拟中总会不可避免地出现碰撞甚至穿越的行为.本文首先分析了社会力模型基本原理,然后为了更好地解决社会力模型中存在的行人碰撞行为,引入了自停止机制与减速避让机制,最后采用MTLAB实现对单向行人流进行仿真模拟.通过对比分析行人密度-速度关系曲线和行人荷载时程曲线,进一步证明了改进后的社会力模型的合理性.

摘要： 在人群仿真领域,社会力模型的应用和改进研究仍是一个热点问题.在Helbing社会力模型的基础上,引入人群个体之间的排斥力和转向力,改进了人群在正常状态下的行走行为模型.对恐慌人群,提出了期望速度,人群密度、恐慌值的计算方法,拟定一些约束条件来改善动画显示效果.在微机上使用Direct3D实现了人群行为动画,实验结果表明,改进的模型能够较好地模拟人群行为.

摘要： 社会力模型（Social Force Model）作为一种人群行为仿真模型，从动力学的角度解释了人群自组织现象形成的原因。本文提出了一种基于社会力模型的群体优化算法（Swarm Optimization algorithm based on Social Force model，SFSO），并将SFSO算法用于解决多模态函数优化问题。在SFSO算法中，对行人的心理和运动行为进行了抽象，抽象后的行人具有选择目标、个体间信息共享、超越搜索以及现场理解的特点。典型多模态优化函数对SFSO算法的测试结果表明SFSO算法具有搜索能力突出、鲁棒性强的优点，是解决多模态函数优化问题的一种有效方法。

摘要： 本文运用Dirk Helbing的社会力模型，构建一个程序来模拟在走廊的双向人流，并进行了一个现实实验来验证它的正确性。仿真结果显示在宏观层面的两种流动运动趋势，并提供在堵塞时，关键的密度和速度。在分析了速度、密度和走廊的宽度之间的关系后，我们可以预测变量条件的人流堵塞事故点，这将有助于优化结构设计走廊潜力。首先，我们建立一个基于社会力模型的程序，在这个程序中走廊主要的参数可以被控制，走廊的长度和宽度、双向人流的密度，柱的存在和放置。不同的周边环境能被赋予参数，在整个仿真过程中所有的数据和图表能被记录，如密度、速度、独立和整个人流。根据结果，我们能发现走廊中双向人流的特性，最终表达一个优化的工程去快速疏散以降低阻塞事件。此外，我们在休息时的教学楼大厅建立类似走廊的情况，记录了学生流有无障碍物的视频记录。通过模拟结果和真实实验数据对比，我们证明了模拟的准确性和完善方案的参数值。最终，速度，密度，压力和走廊的宽度的统一关系将被确立。该仿真方案的最后结果应该有助于指导高密度双向流动走廊和疏散路线的设计。

摘要： 养老院火灾事故时有发生,严重威胁老年人的生命财产安全.为了研究养老机构突发情况下老年人的疏散情况,文章以某养老院为例,基于社会力模型,用Massmotion软件建立人员疏散模型.通过文献调研设定老年人(自理老人、介助老人、介护老人)的特征参数,研究了不同类型老人的楼层分布对疏散的影响.结果表明,疏散时间的长短主要取决于介护老人的楼层分布;自理能力低的老人入住更低层更有利于疏散;容量下降现象和拥塞效应也会影响疏散效率.最后根据仿真结果,对养老院安全疏散提出了相应的建议.

摘要： 为定量化分析乘客在城市轨道交通车站中的交通特性和聚散行为,以社会力模型为基础,基于Anylogic软件平台,提出行人自组织行为、行李携带状况和服务与等待过程模拟的实现方法.以重庆轨道交通南坪站为例进行仿真建模,通过分析车站主要区域的人流强度和密度,寻找车站系统的瓶颈点并提出相应的优化改进措施.仿真结果表明:南坪站站厅层检票区、自主购票区乘客流交织冲突现象明显,进行交通组织优化后,站厅层闸机区最大人流密度降低40％,安检区域最大人流强度下降9.4％.

摘要： 将Agent技术应用于交通枢纽仿真,以导入的AutoCAD枢纽模型文件和用户绘制的逻辑区作为仿真场景,智能体以逻辑设施节点的转向比例方式选择路径,结合社会力模型, 模拟了行人在枢纽内的目标选择、行走、避让和排队行为,实现了行人智能体在枢纽内的自由行走,揭示出枢纽内客流瓶颈随时间的变化过程.

摘要： 分析城市轨道交通车站客流组织中存在的问题,运用基于社会力模型的Sim Walk软件,建立客流的微观仿真模型,并研发评价客流组织方案的技术方法.车站内行人交通特性实地观测和分析表明,客流的步速、步幅、步频服从明确的统计分布,能作为仿真模型的基本参数.实例分析说明了技术方法的可行和有效,能够以多种方式直观、定量地分析和评估客流组织方案的绩效.

摘要： 针对传统性能化设计中的不足，模拟了火灾情况下人员疏散，使用FDS+Evac软件，重点研究火灾对人员疏散造成的影响;对疏散过程中不同建筑结构形式对人员疏散的影响进行研究，从而分析这些不同的建筑结构形式对疏散造成的有利或有害因素;通过研究建筑物使用者的特点，研究了不同的人员特点对疏散效率的影响。

摘要： 针对传统性能化设计中的不足，模拟了火灾情况下人员疏散，使用FDS+Evac软件，重点研究火灾对人员疏散造成的影响;对疏散过程中不同建筑结构形式对人员疏散的影响进行研究，从而分析这些不同的建筑结构形式对疏散造成的有利或有害因素;通过研究建筑物使用者的特点，研究了不同的人员特点对疏散效率的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于库仑力模型求解社会网络影响力问题的方法，该方法以预测传播结果的准确度与传播过程的影响节点数量最大化、运行时间最小化为目标，具体过程如下：1）构建社交网络图；2）获取传播概率；3）通过传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系构建一种基于信任关系的动态社会库仑力传播模型DSC‑TR；4）针对DSC‑TR模型提出了动态积极影响力最大化问题DPIM；5）利用DSC‑TR模型传播机制，构建随机贪心算法RG‑DPIM解决DPIM问题。经实验表明，该方法在预测传播结果准确方面有明显提升，能有效提高预测传播结果，同时，求解种子节点集合时较大缩短运行时间，高效求解影响力最大化问题，可以适应较大规模网络。

摘要： 一种基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法，由对获取的数据进行预处理、基于社会亲和力映射图的池化操作、目标轨迹预测、训练模型、构建预测轨迹步骤组成。本发明将数据驱动善于处理连续序列问题的长短期记忆网络结合社会亲和力映射图来进行轨迹预测，模型由序列数据驱动，通过训练可以学习到普遍的行人轨迹模式，再结合预测时提取到的个人的轨迹特征和周围相关行人的轨迹特征，可以实现复杂场景的行人轨迹预测。本发明与现有技术相比，具有方法简单、与环境无关等优点，可用于捕获行人间约定俗成的社会习惯和微妙的交互，预测未来发生的交互。

摘要： 本发明公开了一种基于库仑力模型求解社会网络影响力问题的方法，该方法以预测传播结果的准确度与传播过程的影响节点数量最大化、运行时间最小化为目标，具体过程如下：1）构建社交网络图；2）获取传播概率；3）通过传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系构建一种基于信任关系的动态社会库仑力传播模型DSC‑TR；4）针对DSC‑TR模型提出了动态积极影响力最大化问题DPIM；5）利用DSC‑TR模型传播机制，构建随机贪心算法RG‑DPIM解决DPIM问题。经实验表明，该方法在预测传播结果准确方面有明显提升，能有效提高预测传播结果，同时，求解种子节点集合时较大缩短运行时间，高效求解影响力最大化问题，可以适应较大规模网络。

摘要： 人群模拟研究行人运动及行人与环境的相互关系，是为城市基础设施规划、大型公众活动策划和突发事件应急疏散等做事前预测或事后检验的方法。该方法通过构建行人之间及行人和环境之间的力学模型，可模拟行人避让、拥挤、堵塞、吸引和排斥等在现实生活中常见的行为，结合不同场景下行人的特殊性可以模拟该场景下行人的运动方式。本发明中的模型加入了群组间避让行为和群组内次群组的协调行为，可以模拟在不同环境的避让行为，若次群组在避让过程中被迫分开，通过添加后排次群组向前排次群组靠拢的力使得不同排次群组可以保持中心对称，并保持一定利于行走的间距。一方面，当前的人群模拟在旅游、消防、建筑等领域的广泛应用，对人群模拟结果的质量做到符合现实和快速可视化有极高需求；另一方面，该模型更符合真实行人行为，通过调整参数可以模拟不同属性行人和场景下的特殊现象，所以该模型具有很强的社会应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于简化的社会力模型的混合交通仿真方法，包括如下步骤：定义智能体基类，进一步从基类派生得到智能体类型；在仿真系统中输入包含智能体，道路边界信息以及障碍物信息的混合交通场景，设定每个智能体的智能体类型；将混合交通场景中任一个智能体的行为结果表征为不同交互作用力的组合，得到统一的合力表达式；根据统一的合力表达式，基于简化的社会力计算模型，结合智能体类型，计算每个智能体的受力情况；实时更新所有智能体的受力情况，结合具体的交通规则进行所述混合交通场景仿真。本发明所述的混合交通仿真方法简单高效地模拟不同智能体在交通中的动态行为，逻辑架构清晰明了，易于拓展集成更多不同类型的智能体。

摘要： 本发明涉及一种基于社会力模型的农业观光园无线传感网节点布局方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，通过社会力模型得到游客在农业观光园中的空间分布，并将数据存储到数据库中。然后，根据获得的游客空间分布数据，采用改进的K‑means算法得到节点最终放置位置。本发明提供的方法可以优化无线传感网节点在观光园内的布局，使无线传感器节点更好地服务游客，从而提升游客体验。

摘要： 本发明提供了一种基于社会力模型的过街行人轨迹预测方法、系统及介质，包括：基础数据获取步骤：选取人车混行斑马线区域做前期调查，拍摄该区域的行人行走视频，通过对行人行走视频进行视频处理和图像处理，获得行人行走特征数据和人车交互场景数据；模型参数标定步骤：对获得的行人行走特征数据和人车交互场景数据进行预处理，标定逻辑回归模型和社会力模型的参数。本发明利用改进的社会力模型，充分考虑行人个体差异性，将过街行人轨迹预测运用到自动驾驶汽车决策领域，能够提高自动驾驶汽车在人车混行斑马线区域行驶的安全性，降低车辆的延误率，提高道路通行能力。

摘要： 本发明涉及一种基于社会力模型的交互式自动驾驶速度规划方法，包括如下步骤：1）获取本车运动状态、所属道路环境、道路环境中所有的行人状态和行人意图；2）基于当前道路环境生成交互场景，以行人状态、行人意图和本车运动状态作为交互对象的初始状态进行场景分析，规划出N个候选速度；3）将N个候选速度分别代入社会力模型的车辆‑行人交互中进行前向仿真，得到N个交互仿真结果；4）对N个交互仿真结果进行评估，选出最优的候选速度作为本车自动驾驶的规划速度。本发明融合了社会力模型的速度规划方法较为充分地考虑自动驾驶车辆与目标之间的交互情况，并最终生成更加合理、舒适的规划速度，可有效提高自动驾驶的舒适性和用户体验。

摘要： 本发明属于电子对抗技术领域，具体的说是涉及一种基于社会力模型的多目标跟踪方法。本发明针对传统多目标跟踪算法中未考虑到目标之间运动相关性的情况，提出了一种社会力的运动模型，考虑到行人之间，行人和其他物体之间的运动学关联，修正了传统的模型，更加符合实际应用的场景。然后将该模型集成到势均衡多目标多伯努利滤波器(CBMeMBer)中，和集成该模型的多目标概率假设密度滤波器(PHD)进行对比，可以发现前者的性能相比于后者进一步提升，可以用于实际的工程设计中。

摘要： 本发明公开了一种融合行人意图和社会力模型的行人过街轨迹预测方法，包括以下步骤：获取自车行驶状态信息、车辆前方图像和行人运动状态信息；对图像中过街行人姿态关键点进行检测并拟合人体姿态骨架；根据人体姿态骨架，选取能表达行人意图的关键点，计算关键点之间的距离和角度参数；判断行人意图；建立行人在过街时受到的自驱动力、目的地吸引力以及人车交互斥力，并求取合力；根据设定的时间步长，对行人过街运动轨迹进行预测。本发明的行人过街轨迹预测方法融合了行人意图识别过程，对传统的社会力模型进行改进，能够反应出真实的行人过街行为，提高行人过街轨迹预测的准确性。