胡明伟1 史其信2
(深圳大学土木工程学院1 深圳518060) (清华大学交通研究所2 北京100084)
摘 要 从描述行人运动行为的尺度和精细程度出发,行人交通仿真模型分为宏观模型、中观模型和微观模型3类。总结了常见的格子气模型、元胞自动机模型、社会力模型和磁力模型的原理及算法,对比分析了其仿真效果。论述了如何运用Legion、STEPS、SimWalk和AnyLogic软件建立行人交通仿真模型,比较和评述了上述软件的技术性能。研究表明,充分、合理利用已有软件,可实现快速有效的行人交通仿真建模。
关键词 行人交通仿真;微观仿真;元胞自动机模型;社会力模型
中图分类号:U491.2 文献标志码:A DOI:10.3963/j.ISSN167424861.2009.04.029
行人交通是出行活动中必不可少的组成部分,也是短距离出行的主要方式。行人交通研究的应用正在延伸到建筑设计、城市规划和城市设计等许多领域,如大型公用建筑(体育赛场馆、机场、火车站、地铁车站等)的步行空间设计、人群高密度聚集场所的紧急疏散预案制定和评估等。行人交通研究的方法可分为解析法、实验法和仿真法3类。由于行人运动行为复杂,影响因素较多,采用解析法和实验法进行研究具有一定的局限性。仿真法融合了解析法和实验法的优势,在采集行人动动行为特性数据的基础上,建立行人运动的模型,通过离散事件或连续事件仿真来直观地刻画行人交通。行人交通仿真模型分为宏观模型、中观模型和微观模型3种,中观模型和微观模型应用较广。文中总结了常见的格子气模型、元胞自动机模型、社会力模型和磁力模型的原理及算法,对比分析了其仿真效果;论述了如何运用Legion、STEPS、SimWalk和AnyLogic软件建立行人交通仿真模型,并比较和评述了上述软件的技术性能。
行人交通仿真模型
1.1 行人交通仿真模型的分类
行人交通仿真的困难主要体现在行人运动随意性大、步行行为复杂、影响因素多等方面,常见的微观交通仿真软件如CORSIM、TRANSMOD2EL ER都不适合模拟行人交通。行人交通仿真模型分为3类:第一类为宏观模型,把行人模拟为连续流动介质;第二类为中观模型,介于微观和宏观之间;第三类为微观模型,将行人视为具有一定行为的个体。
宏观模型将行人交通流近似为气体或流体,将流体力学的理论和方法应用于行人交通流的建模仿真中。Fruin[1]给出了由统计得出的人群平均行进速度与人群密度的关系曲线,并且将道路交通理论中的“服务水平”概念引入到了人群运动的研究中。宏观模型植根于流体力学模型,采用的评价指标多为流量、密度和速度,难以描述实际观测到的行人复杂交通行为,也难以直观和定量揭示局部和细节的信息,行人交通系统的非线性也了该方法的适用范围。
中观模型以格子气模型(lattice gas model, L G模型)为代表,日本学者Muramat su、Irie和Nagatani[2]率先将其用于行人交通仿真,后来不断有研究者建立改进的L G模型。L G模型融合了宏观模型和微观模型,将平面划分为小格子或者三角形,行人位于交点处,其运动方向为向前、左、右3个方向,并依照这3个方向的确定值来决定下一步运动方向。L G模型从个体行人的角度建模,不过多考虑行人间的相互作用,比微观模型显得粗略。
从20世纪90年代开始,计算机技术的迅速
收稿日期:2009205225 修回日期:2009207207
3国家自然科学基金项目(批准号:50878132)、住房和城乡建设部2008年科学技术项目计划项目(批准号:20082k922)资助作者简介:胡明伟(1972),博士,副教授.研究方向:交通仿真和智能交通系统.E2mail:humw2005@126.com
发展为从微观层面上描述行人交通提供了强有力的支撑,出现了元胞自动机模型(cellular automa 2ta model ,CA 模型)、社会力模型(social force model ,SF 模型)等微观模型。在微观仿真中,每位行人被当作个体进行描述和计算,这样不仅能够从宏观和整体上把握行人交通流,而且能够从局部和细节上刻画行人交通的复杂行为。微观模型包括元胞自动机模型、社会力模型、磁力模型、移动效益模型、排队论模型等,前2种模型应用最多,近年还出现了一些组合模型,如组合格子气和社会力的模型。
下面重点讨论格子气模型、元胞自动机模型、社会力模型和磁力模型的原理和方法。1.2 格子气模型
Muramat su 等人提出的二维L G 模型[2]建立
在W ×L 的平面管道上,W 为宽度,L 为长度,管道划分为方格网,行人占据交点处,且每个交点只能有1个人。行人流分为两类,一部分行人向管道的右侧边界运动,另一部分向左侧边界运动。管道的底部和顶部是墙,行人行进到墙时将折回而不能穿越墙,左右两侧边界是开放的,右行者在左边界的密度P l 和左行者在右边界的密度P r 为常数。行人都向目的地行进,但不能后退,即向右侧的行人只能向右、向上、向下运动,而向左侧的行人只能向左、向上、向下运动,当行人到达边界时就将其从仿真模型中移除。如图1所示
。
图1 格子气模型中的行人流
图2给出了向右侧的行人运动示意图,X 表
示该位置被其他人占据,每种情形下右行者的状态转换概率为
:
图2 格子气模型中右行者的可能状态
(a )P t ,x =D +(1-D )/3,P t ,y =(1-D )/3,
P t ,-y =(1-D )/3;
(b )P t ,x =D +(1-D )/2,P t ,-y =(1-D )/2;(c )P t ,x =D +(1-D )/2,P t ,y =(1-D )/2;(d )P t ,y =1/2,P t ,-y =1/2;(e )P t ,x =1;
(f )P t ,y =1;(g )P t ,-y =1;
(h )P t ,x =P t ,y =P t ,-y =0。
式中:D 为行人运动的意向。同样地,左行者的状态转换概率只需要用P t ,-x 代替P t ,x 。在每个时间步长,管道中的行人状态都更新1次。
L G 模型己经从个体行人的角度建模,相比宏观模型有很大进步,但由于没有考虑彼此间的相互作用,比起微观模型又显得精度不足。当然,L G 模型也具有宏观模型或微观模型所不具备的
长处,结合了两者的优点。
1.3 元胞自动机模型
元胞自动机是1种时间、空间、状态都离散的动力学模型,是非线性科学的重要研究方法,特别适合于复杂系统时空演化过程的动态模拟研究。元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定,而是用一系列模型构造的规则构成。散布在网格中的每一元胞(cell )取有限的离散状态,遵循同样的作用规则,依据确定的局部规则作同步更新。大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。元胞自动机自产生以来,被广泛地应用到社会、经济、军事和科学研究的各个领域[3]。
作为离散微观仿真模型,元胞自动机模型将行人行走的地面区域划分为单元格阵列,每个单元格可以被行人、建筑物占据,也可以为空,单元格尺寸按照行人身体的垂直投影面积确定,取值常在0.4m ×0.4m 或0.457m ×0.457m 。每个单元格在每时间步长最多只允许1个行人占有,行人运动方向可为前、后、左、右4个方向,也有的模型设定了前、后、左、右、左前、右前、左后、右后8个方向。行人个体按照当前所处的单元格,加上相邻8格共9个单元格的状态和目标点,从中选择一个单元格作为下一时间步长所处的位置。Blue 和Adle [4]对行人交通流的CA 模型进行了大量的研究,建立了双向、4向通道等一系列模型。以双向微观模型为例,有3种基本的行人运动,即换道、前进和消除冲突。换道是指行人侧移以提高步行速度或者防止正面碰撞,前进则必须
CA模型容易实现,计算速度快,效率高,能够反映正常和拥堵的行人流,能够模拟复杂的行人流现象,如自组织和混沌现象。不足之处是,行为规则过于简单,行人的速度受到网格尺寸的,要求为网格长度的整数倍,行人步行方向也受到,不能十分精确地反映人员运动状况。1.4 社会力模型
Helbing等人提出的SF模型[5]是连续型微观仿真模型,认为行人共受到3种作用力的影响:①驱动力,主观意识对个体行为的影响可化为个体所受自己施加的“社会力”,体现了行人以渴望的速度移动到目的地的动机;②人与人之间的作用力,试图与其他行人保持一定距离的所施加的“力”;③人与边界之间的作用力,边界和障碍对人的影响类似于人与人之间的作用。模型用如下方程组表示
d rα
d t
=vα(t)(1)
d vα
d t
=fα(t)+ξα(t)(2)
fα(t)=f0α(vα)+fαB(rα)+∑
β≠α
fαβ(rα,vα,rβ,vβ)
+∑
i
fαi(rα,r I,t)(3)式中:rα为行人α的空间位置向量,vα(t)为行人的速度;fα(t)为社会力,ξα(t)为反映随机行为偏差的扰动项;f0α(vα)为加速力,fαB(vα)为人与边界之间的作用力,fαβ(rα,vα,rβ,vβ)为行人与其他行人间的作用力,fαi(rα,r I,t)为吸引效果。
SF模型能够成功再现行人交通中的很多现
象,如自组织现象,且模型中的变量所代表的物理意义是可以计算的,但其计算量很大,对于避免碰撞的描述还不太成熟。
1.5 磁力模型
磁力模型中行人和障碍物被赋予正极,而行人的目的地被赋予负极,按照“同性相斥、异性吸引”的原理,行人在引力作用下向目的地运动,并因斥力避让其他的行人和障碍物。此模型由作用力模型和加速度模型组成,作用力模型描述行人和磁极间的引力或斥力
F=kq1q2
r3
r(4)
式中:F为行人所受的磁力向量;k为常数;q1为
行人的磁强度;q2为磁极的磁强度;r为行人和磁
极间的距离;r为连接行人和磁极的向量。
加速度模型描述行人走行路线冲突时,通过
加速度向量改变其运动方向,以避免与他人碰撞。
a=V A co sαtanβ(5)
式中:V A为行人A的当前速度,α为行人A的原
运动方向与行人A、B间连线的夹角,β为行人A
改变后的运动方向与行人A、B间连线的夹角。
磁力模型比较简单且容易理解,不足在于模
型中参数的设定缺乏相应的标准且难以验证。
行人交通微观仿真软件
商业化行人交通仿真软件是快速建模的有效
工具,如Legio n、Step s、AnyLogic、SimWalk、
Nomad、SimPed、Pedroute/Paxport、Simulex、Mi2
cro-PedSim、Exodus、EvacSim、Evacnet等,但大
多数用于模拟人群疏散。笔者选择能模拟正常人
流和疏散人流的微观仿真软件,主要有Legion、
Step s、AnyLogic和SimWalk,研究如何利用这些
软件实现行人交通微观仿真。
2.1 Legion软件
Legion[6]软件采用了元胞自动机模型,由
Model Builder、Simulator和Analyser3个模块
组成,能够仿真行人步行运动,并考虑到行人相互
间的作用和与周围环境中的障碍物之间的作用。
每位行人被模拟成1个二维实体,通过寻找具有
最小化可感知的目标费用函数的下一步,每个实
体朝目的地移动,该费用是三部分的加权平均,即
不便性、挫折和不舒适性。实体试图最小化他们
可感知的组合费用,能自行学习并调整不便性、挫
折和不舒适性的权重,以适应周围环境(允许空
间、几何形状、密度、他人的速度)。实体能够区分
同方向移动的行人和交叉流动的行人,能与相邻
的实体通信。实体的参数需要依据当地情况进行
设置和标定,包括实体的物理半径、喜好的自由速
度、行人的横向摆动位移、行人空间要素、服务水
平标准等。
Legion输出人流密度、步行时间、疏散时间、
步行速度、排队长度等数据,可输出行人活动区域
内的人流密度分布和最大密度的持续时间分布、
空间利用率等直观图形,支持图形、数据、图表的
输出。如将仿真中的行人位置数据保存为XML
文件,可被车辆微观仿真软件Aimsun读取,实现行人和车辆的混合仿真。
2.2 STEPS软件
STEPS(simulation of t ransient evacuation and pedest rian movement S)[7]由英国的Mott MacDonald公司研发,也是采用基于实体的方法和元胞自动机模型。每个运动的实体被假定有下面的基本属性:自由步行速度、对环境的熟悉、耐性、类似家庭成员间的联合、疏散情况下的预先运动时间,人群(或个人)按照假定统计分布被赋予上述属性。驱使人群运动的机制是每个个体以自由步行速度运动到下1个目标的愿望,花费最短时间且不与其他行人和障碍物碰撞。
STEPS提供2种运行模式:正常模式和疏散模式。在正常模式下,实体为了到达目标沿不同路线行进,出口和检查点将被赋予标识,当实体被加入模型时就得到了初始标识,向着有相同标识的出口或检查点移动,直到通过1个系统出口离开了模拟环境。在疏散模式下,实体在他们所在的平面上寻找可用的出口并向离各自最近的出口运动,其个体行为规则和属性将修改,不使用检查点和标识。STEPS还能够与ANS YS CFX流体动力学分析软件衔接,导入烟气仿真数据,研究疏散模式下烟气等有毒物质对行人疏散速度的影响。
STEPS支持在AutoCAD(DXF格式)底图的基础上创建空间模型,提供CSV格式的输出数据文件,包含人流量、人群密度、所使用的出口、空间利用率等。此外,提供交互式三维可视化图形输出,可以直观地浏览三维模型和从不同的视角观察人的运动,还可导入3D St udio Max模型以增强效果。其交互式二维可视化图形输出使用带颜色的等值线图来描述面和面的局部信息,评价指标包括人群密度、Fruin服务水平和利用水平。还可输出AV I格式的动画和J P G、TIFF、PN G 和BM P格式的图片。
2.3 SimW alk软件
SimWalk[8]由瑞士Savannah Simulations A G公司研发,主要包括绘图模块Simdraw和仿真与分析模块SimWalk。它采用基于主体(A2 gent-based)的技术,每个主体代表1位具有特定目的地、步行速度和避免拥挤的行人,核心算法是基于社会力模型的势场算法(potential field al2 gorit hm)。
在势场中,行人将会朝具有最低势的区域运动,行走方向和速度取决于3种力。第1种力描述势场使得行人向目的地运动;第2种力描述行人间的相互作用,使得行人避免碰撞并与他人保持适当距离;第3种力使得行人不与障碍物碰撞并与之保持适当距离。计算出势场后,主体就能够算出当前所处位置和目的地之间的优化行走路线,行走路线主要由目的地、路径上与其他行人和障碍物的作用、其他行人和物体的位置决定。在仿真过程中,所有主体将进行循环迭代计算,根据上述的3种力计算出下一时间步的速度和方向,并进行4种检验:①边界检验,检验主体位置处于势场边界内;②可见性检验,检验无障碍物和墙阻挡行进;③物体压力检验,检验无墙和障碍物在检测半径内;④行人压力检验,检验无其他行人位于检测半径内。
SimWalk支持在AutoCAD(DXF格式)的底图上创建步行空间,提供4种显示模式,即主体显示(行人显示为圆点)、迹线显示(显示行人的迹线和速度),密度显示(显示服务水平)、负荷度显示(显示区域为行人的累积利用情况)。提供多种的文本和图形统计输出,包括截图和动画、事件统计、个体统计(起终点、持续时间、距离、速度等)、人群统计、出口统计等。
2.4 AnyLogic软件
AnyLogic[9]是俄罗斯的X J Technologies公司研发的复杂系统仿真软件,由基础仿真平台和企业库等组成,行人仿真主要依靠其行人库实现,核心算法是社会力模型。软件提供模板式的结构,用户从模板库中将所需对象拖拉到工作空间中,再定义这些对象的属性和相互间的关系,使建模过程变得直观快捷。行人库的对象分为全局参数设置对象、环境对象、行人对象和人群对象。
AnyLogic中的行人仿真建模包括环境建立、创建行为流程图、运行仿真和结果分析几个步骤。环境包括墙、不同的区域、服务、队列等,要创建环境对象,需使用动画编辑器绘制布局图或导入图片作为布局图,再加入对应的库对象并设置属性。行人的行为使用流程图的方式定义,从行人库中拖动对象到工作空间中并设置属性,然后将多个对象连接在一起。AnyLogic可输出动画和行人数目、平均密度、停留时间等统计数据。运用AnyLogic行人库中的各种对象,结合企业库对象,可解决复杂的行人仿真建模。相比专用的行人仿真软件,AnyLogic具有开放式的体系结构,支持基于主体的建模和二次开发,能与其他软件及用J ava语言或其他语言编写的自定义模块协同工作,为行人交通仿真建模提供了更大的灵活性。2.5 四款软件的对比
Legion、STEPS、SimWalk和AnyLogic4款软件的功能各有千秋,价格也差异很大,其对比简况见表1所列。
表1 4款软件的技术性能对比
软件名建模方法输入输出能否二次开发或
与其他软件衔接
能否实现人、
车混合仿真
Legion 元胞自动机
模型,行人被
模拟为实体
建筑空间布局,实体物理半
径、步行速度、行人的横向
摆动位移、行人空间要素等
输出图形、数据、图表,输出人流密
度、步行时间、疏散时间、步行速
度、排队长度等、空间利用率等
不能二次开发,能与
Aimsun衔接
能与Aimsun
结合,实现人、
车混合仿真
STEPS 元胞自动机
模型,行人被
模拟为实体
建筑空间布局,行人的三维
尺寸、耐性、步行速度、对周
围环境的熟悉程度等
数据文件有人流量、人群密度、所
使用的出口、空间利用率等。交互
式三维和二维可视化图形,动画和
图片
不能二次开发否
SimWalk 基于社会力
模型的势场
模型,基于主
体的技术
建筑空间布局,仿真全局参
数,创建起始点(区)、退出
点(区)、等待点(区)等对象
并定义参数
4种显示模式,截图和动画、事件
统计、个体统计、人群统计、出口统
计等
不能二次开发否
AnyLogic社会力模型创建环境对象并设置属性,
创建行为流程图并设置对
象属性
输出动画和行人数目、平均密度、
停留时间等数据
具有开放式的体系
结构,支持二次开发
与交通库一起
实现人、车混
合仿真
结束语
行人交通仿真在交通枢纽设计和运营、建筑物内部行人空间设计、紧急疏散预案的评估等领域中有重要应用,其复杂性对交通流理论、行为学等学科提出了新的挑战。微观模型是行人交通仿真的主流模型,能反映复杂的行人运动行为,利用已有软件可实现快速有效的行人交通仿真建模。同时支持正常情况和疏散情况下微观仿真软件主要有Legion、STEPS、SimWalk、AnyLogic4款软件,其核心是元胞自动机模型或社会力模型,输入建筑布局图和数据,对关键参数进行设置和标定,可输出相应数据和图形以作深入分析。
参考文献
[1] John J.Fruin.Pedestrian planning and design2nd
[M].Alabama:Elevator World,Inc.1987
[2] Muramatsu M,Irie T,Nagatani T.Jamming tran2
sition in pedestrian counter flow[J].Physica A,
1999,267(3):4872498
[3] Chopard B,Droz M.物理系统的元胞自动机模拟.
祝玉学,赵学龙,译[M].北京:清华大学出版社,
2003
[4] Blue V J,Adler J L.Cellular automata microsimu2
lation for modeling bi2directional pedestrian walk2 ways[J].Transportation Research Part B,2001,35
(3):2932312
[5] Helbing D,Buzna L,Johansson A,et al.Self2or2
ganized pedestrian crowd dynamics:experiments,
simulations,and design solutions[J].Transporta2 tion Science,2005,39(1):1224
[6] Berrou J L,Beecham J,Quaglia P,et al.Calibra2
tion and validation of the Legion simulation model u2 sing empirical data[C]//Waldau N,Gattermann P,
Knoflacher H,et al,ed.Pedestrian and Evacuation
Dynamics2005.New Y ork:Springer Berlin Heidel2 berg,2007:1672181
[7] MacDonald M.STEPS User Manual[G].Croydon,
United Kingdom,2007
[8] Savannah Simulations A G.SimWalk Pedestrian
Simulation Software User Guide[G].Herrliberg,
Switzerland,2009
[9] X J Technologies.Anylogic pedestrian library tutori2
al[G].St.Petersburg,Russian Federation,2009C omp arative Study of Pedestrian Simu lation Model and R elated Softw are
HU Mingw ei1 SHI Q ixin2
(College of Ci vil Engi neeri ng,S henz hen U ni versit y,S henz hen518060,Chi na)1
(I nstit ute of T raf f ic En gi neeri ng,Tsi ng hua Universit y,B ei j i ng,100084,Chi na)2
Abstract:Pedestrian walk is an important transport mode and necessary component of personal travel activity. Simulation is an effective tool for pedestrian walk research.However,ordinary traffic simulation models and software are developed only for mobile vehicular traffic and unsuitable for pedestrian walk analysis.According to the scale and fidelity description of pedestrian walk behavior,pedestrian models are classified into macroscopic model,mesoscopic model and microscopic model.The paper analyzed the principles and features of the some common models including lattice gas mod2 el,cellular automata model,social force model and magneto2mechanical model.The simulation results were analyzed. Furthermore,how to establish pedestrian simulation model based on Legion,STEPS,SimWalk and AnyLogic was dis2 cussed.The features of the software mentioned above were compared.The study indicates that the pedestrian simulation models can be established efficiently by using these softwares.
K ey w ord:pedestrian simulation;microscopic simulation;cellular automata model;social force model
(上接第121页)
[5] 蒋 熙,于 勇,苗建瑞,等.编组站技术作业过程
实时模拟培训系统的研究[J].铁道学报,2001,23
(4):7211
[6] 贺振欢,杨肇夏.铁路编组站驼峰技术作业过程模
拟实验系统的研究[J].北方交通大学学报,1998,22
(3):68272
[7] 杨肇夏,李 菊,孙晚华.铁路编组站技术作业模拟
系统的研究[J].铁道学报,1996,18(4):25232 [8] 陈 刚.铁路编组站运营系统动态仿真[D].成都:
西南交通大学,2006
H LA2based R ail w ay Marshalling Station
T echnological Process Simulation System
L I Jitao MA C aiw en YANG Junfeng
(D ali an J i aotong U ni versit y,D ali an116028,L i aoni ng,Chi na)
Abstract:The development of railway marshalling station simulation system plays an important role in research and education on modern railway marshalling station.In this paper,the simulation architecture of railway marshalling station was designed by using the concept of HL A and relevant rules.Moreover,the publishing/subscription of objects and the simulation time management mechanism were discussed.As an example,a simulation training system of marshalling sta2 tion built on this architecture was introduced.
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