公共場(chǎng)所大規(guī)模集結(jié)的人群活動(dòng)伴隨而來(lái)的安全問(wèn)題受到了社會(huì)各界的眾多關(guān)注,如何針對(duì)這一現(xiàn)象在復(fù)雜的環(huán)境中對(duì)人群的異常行為進(jìn)行預(yù)警與合理地控制是亟待解決的問(wèn)題。由于組織大量人員進(jìn)行安全演練耗費(fèi)的資源巨大,利用新興的計(jì)算機(jī)虛擬人群仿真技術(shù)對(duì)人群活動(dòng)進(jìn)行仿真模擬可以有效地降低成本,無(wú)論從產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益還是在維護(hù)社會(huì)安全的層面上,虛擬人群仿真技術(shù)都有著強(qiáng)烈需求與重大意義�，F(xiàn)有虛擬人群仿真主流方案是智能體模型,通過(guò)將行人個(gè)體用單個(gè)智能體進(jìn)行模擬,虛擬行人能夠?qū)χ車h(huán)境進(jìn)行感知并根據(jù)感知信息做出相應(yīng)的行為決策。為了對(duì)虛擬行人的運(yùn)動(dòng)決策模型進(jìn)行合理地構(gòu)建,本文在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)下,將行人運(yùn)動(dòng)決策模型劃分為運(yùn)動(dòng)全局路徑規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)局部碰撞避免兩部分分別進(jìn)行研究設(shè)計(jì)。本文引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的速度場(chǎng)方法對(duì)虛擬行人進(jìn)行全局路徑導(dǎo)航,通過(guò)從真實(shí)視頻數(shù)據(jù)中提取行人軌跡,利用聚類方法對(duì)不同出口所聚集的行人軌跡進(jìn)行分類。隨后為出口構(gòu)建各自的速度場(chǎng)用以指導(dǎo)人群在多出入口場(chǎng)景下的尋路行為,為虛擬人群提供從入口到出口的全局可靠路徑。同時(shí)為了模擬人群尋路的多樣性,本文在速度場(chǎng)模型上實(shí)現(xiàn)隨機(jī)化的改進(jìn),使得仿真結(jié)果更為接近實(shí)際情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２常見元胞鄰域??

?第２章相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)???為了從行人實(shí)例中提取運(yùn)動(dòng)規(guī)則，并基于這一通用規(guī)則進(jìn)行虛擬人群仿真，??從而省去數(shù)據(jù)庫(kù)檢索時(shí)間以提高仿真實(shí)時(shí)性，劉景昊等［５２］將運(yùn)動(dòng)規(guī)則簡(jiǎn)化為運(yùn)??動(dòng)速度ｖ、行人與障礙物間距４以及速度與到障礙物連線夾角Ｉ對(duì)速度到目標(biāo)??連線夾角０的影響，即這樣一來(lái)就將對(duì)運(yùn)動(dòng)規(guī)則的提取轉(zhuǎn)化為??對(duì)求解一個(gè)符號(hào)回歸問(wèn)題的過(guò)程，并利用ＳＬ＿ＧＥＰ進(jìn)化算法提取出行人運(yùn)動(dòng)的具??體規(guī)則表達(dá)式ｒ用于指導(dǎo)智能體的自主導(dǎo)航運(yùn)動(dòng)，圖２．４給出了其中的規(guī)則表達(dá)??式具體描述形式。??ｒ＾ｎ??ｅ＝Ｔ（ｖ，ｄ〇ＡＪ??Ｖ??圖２．４行人運(yùn)動(dòng)規(guī)則表達(dá)式??２．２．２速度場(chǎng)方法??為了從宏觀層面為智能體從起點(diǎn)到目標(biāo)地點(diǎn)選取合適的路徑，ＰｅｔｔｒｅｌＭ等人??提出導(dǎo)航圖方法（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ?Ｇｒａｐｈ?Ａｐｐｒｏａｃｈ），將真實(shí)世界的地圖通過(guò)空間抽象表??示為一張導(dǎo)航圖。這張導(dǎo)航圖涵蓋了真實(shí)環(huán)境中的空曠部分，智能體只需沿著導(dǎo)??航圖移動(dòng)的同時(shí)與導(dǎo)航圖邊緣進(jìn)行碰撞檢測(cè)，即可以較少的碰撞檢測(cè)次數(shù)代價(jià)到??達(dá)目標(biāo)地點(diǎn)。隨著行人檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，Ｍｕｓｓｅｔ？等人改進(jìn)了導(dǎo)航圖方法。Ｍｕｓｓｅ??使用從真實(shí)場(chǎng)景中捕獲的行人軌跡信息，提出了一種用于模擬真實(shí)行人的運(yùn)動(dòng)的??速度場(chǎng)方法（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ?Ｆｉｅｌｄｓ?Ａｐｐｒｏａｃｈ）。該方法首先從已錄制視頻序列中提取出被??跟蹤人員的軌跡，隨后將軌跡的方向用一組單位矢量進(jìn)行表示，最后將所有單位??矢量組合成一個(gè)二維的矢量場(chǎng)來(lái)描述真實(shí)行人的運(yùn)動(dòng)特征，以提供對(duì)小規(guī)模虛擬??人群的運(yùn)動(dòng)控制。??為了生成大規(guī)模人群的速度場(chǎng)，１＾［５５］等人使用光流法進(jìn)行大規(guī)模人群的運(yùn)??動(dòng)模式生成。由

?第２章相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)???常給定速度場(chǎng)后，再通過(guò)聚類流矢量來(lái)檢測(cè)行人運(yùn)動(dòng)模式，每一類運(yùn)動(dòng)模式都??是一組流矢量的群集，一個(gè)流矢量只屬于一類運(yùn)動(dòng)模式。圖２．５描述了一個(gè)大規(guī)??模人群速度場(chǎng)生成的過(guò)程。計(jì)算圖（ａ）單位幀里的流矢量得到全局速度場(chǎng)圖（ｂ），??圖（ｃ）是將所有流矢量進(jìn)行聚類操作后生成的三組代表不同運(yùn)動(dòng)模式的流矢量組??（ａ）??（ｂ）?（ｃ）??圖２．５速度場(chǎng)生成過(guò)程??基于對(duì)以上資料的分析，與實(shí)例檢索方法相比，利用速度場(chǎng)方法驅(qū)動(dòng)虛擬人??群前往目的點(diǎn)只需在前期對(duì)真實(shí)場(chǎng)景中人群的速度場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算，在仿真過(guò)程中省??去了從實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索實(shí)例的１０過(guò)程，提高了虛擬人群仿真的實(shí)時(shí)性。本文??在第三章中使用改進(jìn)的速度場(chǎng)方法，從真實(shí)視頻中生成速度場(chǎng)用于指導(dǎo)智能體自??主導(dǎo)航。??２．３人群異質(zhì)性模型??２．３．１人群異質(zhì)性概述??對(duì)于一個(gè)群體來(lái)說(shuō)，群體的行為并不是這個(gè)群體本身的產(chǎn)物，而是由群體中??的每個(gè)獨(dú)立的個(gè)體行為組合而成的％］。人群由不同類型的行人個(gè)體組成，每個(gè)個(gè)??體都可能有獨(dú)立的目標(biāo)與行為特征，因此人群具有天然的異質(zhì)性，這對(duì)個(gè)體之間??１３??

【參考文獻(xiàn)】：
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