[发明专利]模拟集群性的人群运动仿真方法、装置和系统

说明书

本发明涉及一种模拟集群性的人群运动仿真方法，包括：设置场景信息，在场景信息的无障碍区域随机设置个体，生成个体信息，所述个体信息包括个体的位置坐标、个体的速度方向和速度值；设置代表集群集中度的集群性影响因子，根据集群性影响因子和个体信息计算每一个体的集群性方向改变值；将所述个体的集群性方向改变值与个体的速度方向进行矢量合并，得到更新后的个体速度方向，根据所述更新后的个体速度方向以及个体位置坐标、速度值生成人群运动仿真。

技术领域

本发明涉及一种模拟集群性的人群运动仿真方法、装置和系统。

背景技术

大型公共场所突发事件频发，如何快速、安全的疏散人群是安全领域研究的热点问题。人群运动仿真在指导人群疏散、制定紧急预案、场景设计、以及影视娱乐等方面具有广泛的应用。目前，群体模拟仿真的大部分集中在如何进行大规模人群的碰撞避免、以及如何提高仿真效率方面，忽略了人群运动的社会性特征的建模，如集群性等。尽管基于视频的方法从真实视频中提取群体个体运动行为，但无法描述整个群体的整体运动形态。集群性是群体运动中普遍存在的社会性特征，表现为个体集结成群，导致个体意志逐渐消失并且遵从集群意志的行为，群体内部呈现出自组织、自协调又相互融合、运动一致的特性。因此，如何仿真集群性成为群体运动行为仿真的研究热点。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种模拟集群性的人群运动仿真方法，构建了模拟集群性的人群运动框架，建立了人群运动的集群性模型，并将其与人群运动耦合，得到了一种可以模拟集群性人群运动的仿真方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下方案：

一种模拟集群性的人群运动仿真方法，包括：

设置场景信息，在场景信息的无障碍区域随机设置个体，生成个体信息，所述个体信息包括个体的位置坐标、个体的速度方向和速度值；

设置代表集群集中度的集群性影响因子，根据集群性影响因子和个体信息计算每一个体的集群性方向改变值；

将所述个体的集群性方向改变值与个体的速度方向进行矢量合并，得到更新后的个体速度方向，根据所述更新后的个体速度方向以及个体位置坐标、速度值生成人群运动仿真。

进一步的，根据集群性影响因子和个体信息计算每一个体的集群性方向改变值包括：

首先计算个体与邻接个体之间的第一集群性方向改变值，根据个体之间的传播效应，由第一集群性方向改变值得到个体与次邻接个体之间的第二集群性方向改变值，反复迭代直到得到个体与边界个体之间的第N集群性方向改变值，计算所述N个集群性方向改变值的期望，得到个体的集群性方向改变值。

进一步的，计算个体与邻接个体之间的第一集群性方向改变值包括：

设定以单位距离为半径的圆区域，所述圆区域内包括唯一的中心个体和若干邻接个体，计算所有邻接个体与中心个体之间的速度方向矢量差，获得上述速度方向矢量差在圆区域内所有个体上的期望，将所述期望与集群性影响因子作乘，得到第一集群性方向改变值。

进一步的，计算个体与次邻接个体之间的第二集群性方向改变值包括：

设定以2倍单位距离为半径的圆区域，所述圆区域内包括唯一的中心个体、若干邻接个体和若干次邻接个体，计算所有邻接个体与中心个体之间的第一速度方向矢量差，所有次邻接个体与每一邻接个体之间的第二速度方向矢量差，第一速度方向矢量差与第二速度方向矢量差相加得到第三速度方向矢量差，用于代表所有次邻接个体与中心个体的速度方向矢量差，获得第三速度方向矢量差在圆区域内所有个体上的期望，将所述期望与集群性影响因子作乘，得到第二集群性方向改变值。

上述技术方案中的集群性影响因子随着个体间距离的增大而减小，用于表示集群集中度随着个体间距离增大而逐渐下降。

进一步的，所述速度值采用如下方式获得：