[发明专利]一种人群运动仿真方法及系统

权利要求书

1.一种人群运动仿真方法，其特征在于，该方法在仿真服务器内完成，其具体过程包括：

接收场景模型及人群个体信息，分别对场景及人群个体信息进行初始化；

利用多影响因子的K-Medoids算法并依据人群中个体间的距离和关系进行分组，得到人群的分组情况；

将人群分组结果作为人群运动的初始化状态，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径；

对运动路径进行渲染并实时展示仿真效果。

2.如权利要求1所述的人群运动仿真方法，其特征在于，根据场景模块，获取场景范围、出口以及场景内障碍物的坐标信息。

3.如权利要求1所述的人群运动仿真方法，其特征在于，人群个体信息包括个体坐标和关系值。

4.如权利要求1所述的人群运动仿真方法，其特征在于，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径的具体过程为：

分别计算个体的同伴群视觉力和同伴群归属力；

将个体的同伴群视觉力和同伴群归属力求和，得到同伴群群组力，并加入社会力模型，计算出个体的加速度，转化成速度后得到个体每一步的位移，实现了个体在场景中的运动。

5.如权利要求4所述的人群运动仿真方法，其特征在于，同伴群成员i受到的同伴群群组力的数学表达式为：

f→igroup=f→ivis+f→iatt]]>

其中，个体视觉力表达式为：

个体归属力表达式为：

其中，β₁为同伴群成员间进行社会交互强弱的模型参数，为当前个体i的速度向量，θ_i为行人i头部旋转的角度，即行人i的注视方向在转动θ_i后能够将中心成员包含在视线范围内，选取与距离最近的个体作为同伴群组心C_i；ω为个体i的注视方向和i到同伴群组心C_i连线的夹角；

β₂为同伴群成员之间吸引力强弱的参数，为行人i指向同伴群组心C_i的单位向量，λ_ic定义为个体i与同伴群组心C_i之间的关系值。

6.一种人群运动仿真系统，其特征在于，包括仿真服务器，所述仿真服务器包括：

信息接收模块，其用于接收场景模型及人群个体信息，分别对场景及人群个体信息进行初始化；

人群分组模块，其用于利用多影响因子的K-Medoids算法并依据人群中个体间的距离和关系进行分组，得到人群的分组情况；

运动路径求取模块，其用于将人群分组结果作为人群运动的初始化状态，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径；

渲染及展示模块，其用于对运动路径进行渲染并实时展示仿真效果。

7.如权利要求6所述的人群运动仿真系统，其特征在于，在所述信息接收模块中，根据场景模块，获取场景范围、出口以及场景内障碍物的坐标信息。

8.如权利要求6所述的人群运动仿真系统，其特征在于，在所述信息接收模块中，人群个体信息包括个体坐标和关系值。