行人交通模型
行人骑车行为模型及其仿真研究
行人骑车行为模型及其仿真研究摘要：骑车已成为现代城市交通中常见的出行方式之一，但行人骑车行为模型及其仿真研究在交通领域仍然相对较少。
本文通过对行人骑车行为进行建模和仿真研究，旨在研究行人骑车行为对城市交通流的影响，为交通规划和管理提供参考。
引言：随着城市的快速发展和人口的不断增长，城市交通问题日益突出。
与此同时，骑车作为一种低碳、环保的出行方式，受到了越来越多人的青睐。
然而，行人骑车行为的特殊性使其成为了一个相对较少被研究的领域。
因此，研究行人骑车行为模型及其仿真具有重要的理论和实际意义。
一、行人骑车行为特点行人骑车行为具有以下特点：1）行人骑车行为受到交通环境的影响，包括道路状况、交通信号等。
2）行人骑车的速度和行驶轨迹通常是随机的，但也受到目的地、路线选择等因素的影响。
3）骑车行为的过程中，行人需注意周围车辆和其他行人，并做出相应的避让和调整。
以上特点将作为建模和仿真的基础。
二、行人骑车行为建模行人骑车行为建模是研究行人骑车行为模型的关键步骤。
一种常用的模型是基于社会力模型的行为模型。
该模型将行人骑车行为视为个体之间的相互作用，通过计算各个力的合力来描述系统的运动状态。
另一种模型是基于认知决策理论的行为模型。
该模型将行人骑车行为视为决策过程，通过分析行人的认知和决策过程来预测其行为。
三、行人骑车行为仿真研究行人骑车行为仿真研究是实现对行人骑车行为模型的验证和应用的重要手段。
目前已有一些行人骑车行为仿真模型的研究。
这些模型通常基于离散事件模拟或代理驱动仿真技术，通过模拟行人骑车行为过程，预测其对交通流的影响，并对交通规划和管理提出建议。
四、仿真案例研究为了验证行人骑车行为模型的有效性和实用性，本文选取城市的一个小区作为案例进行仿真研究。
通过对小区内行人骑车行为的建模和仿真，分析其对交通流的影响，并提出相应的管理措施。
结果显示，行人骑车行为对小区内交通流的分布和速度产生了明显的影响，因此应采取相应的交通管理措施。
行人交通模型与微观仿真
行人交通模型与微观仿真
胡明伟
【期刊名称】《道路交通与安全》
【年(卷),期】2009(009)003
【摘要】行人交通是一种重要的交通方式,也是个人出行活动必不可少的行为.从描述行人运动行为的尺度和精细程度出发,将行人交通仿真模型划分为宏观模型、中观模型和微观模型3类,并分析其原理和特点.在对现有行人微观仿真软件调研的基础上,提出Legion、STEPS、SimWalk、AnyLogic是适用于正常情况和疏散情况的软件,研究了如何具体运用上述软件实现模型建立,探讨了建筑空间平面创建、数据输入、参数标定、输出数据的分析处理等关键步骤和流程.研究表明,充分利用已有软件可实现快速有效的行人交通仿真建模.
【总页数】6页(P19-24)
【作者】胡明伟
【作者单位】深圳大学土木工程学院交通工程系,深圳,518060
【正文语种】中文
【相关文献】
1.二维行人交通模型中转向运动对阻塞相变的影响 [J], 董力耘;戴世强
2.无灯控行人过街元胞自动机交通模型研究 [J], 刘小明;魏鹏飞;李正熙
3.行人交通微观仿真中碰撞检测模型研究 [J], 张诗波;暴秀超
4.基于改进社会力模型的行人流微观仿真研究 [J], 万远;胡同;贺彪;杨彪
5.基于改进社会力模型的行人流微观仿真研究 [J], 万远;胡同;贺彪;杨彪
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行人交通仿真的探究
行人交通仿真的探究20 多年来，行人交通的研究在国外一直是个热点，而国内在最近10 年也在紧跟这股热潮。
所谓“行人交通”就是指以步行为主要交通方式的交通系统。
狭义上的行人交通只包括发生在道路上的步行行为; 广义上的行人交通则包括发生在一切公共设施范围内的步行行为。
行人交通的研究成果主要应用于改善行人的步行交通环境、提高政府的人群应急管理能力、提升行人步行安全保障与保护能力等早期的行人交通研究大多通过实际观察、照片、电影胶片的方法对行人交通流进行宏观上的评价，主要目的是计算行人交通流服务水平及行人设施容量、制定行人设施设计与规划指南。
这些研究奠定了行人交通流的理念，促进了人们对行人交通流的认识，但是，仅仅依靠这些研究已经远远不能满足现代社会的需求。
随着计算机技术的飞速发展，人们开始利用计算机来模拟包括行人交通行为在内的自然现象和社会现象。
在这种需求下，以计算机为基础的行人交通研究应运而生，极大地扩展了行人交通研究的深度和广度，行人交通的研究体系也初见端倪。
行人交通仿真模型分为3类: 第1类为宏观模型,宏观模型将拥挤的人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流的建模仿真。
这种建模有合理之处, 但无法考虑个体行人间的相互作用和差异, 对行人运动的模拟比较粗糙, 行人交通系统的非线性也限制了该方法的适用范围, 如今已不是主流模型。
; 第2类为中观模型, 介于微观和宏观之间,中观模型以格子气模型为代表, 融合了宏观模型和微观模型, 将平面划分为小格子或三角形, 行人位于交点处, 其运动方向为前、左、右3个方向, 依照这3个方向的确定值来决定下一步运动方向。
格子气模型从个体行人的角度建模, 大多不考虑行人间的相互作用, 较微观模型略显粗糙。
,宏中观模型对于计算一些常态下的宏观参数是有效的，但是它们并不能描述个体之间的相互作用关系; 第3 类为微观模型, 将行人视为具有一定行为的个体, 上世纪80 年代中期以来，随着计算机技术的飞速发展，利用计算机仿真和重现行人交通场景成为可能，这种技术在仿真当中把每个行人看成具有自身属性的独立实体。
改进的城市人行道双向行人流元胞自动机模型
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行人过街交通行为分析建模
行人过街交通行为分析建模行人过街交通行为分析建模近年来，随着城市化进程的不断加快，行人过街交通问题愈发严重。
为了改善这一问题，需要对行人过街的交通行为进行分析建模，以便更好地理解行人在道路交叉口的行为规律，并提出相应的交通管理措施。
行人过街是一个相当复杂且具有一定风险的行为。
我们首先要对行人的特点进行分析。
行人过街的速度和行走方式与不同的年龄、性别、身体素质等因素有关。
同时，行人的视觉和听觉能力也会影响其对交通环境的感知能力。
此外，行人的目的地和时间限制也会对其过街行为产生影响。
因此，要对行人过街行为进行建模，首先要考虑这些个体差异。
其次，我们需要考虑行人过街的环境因素。
具体而言，交通流量、道路宽度、信号灯设置等都会对行人过街行为产生影响。
在高峰时段和繁忙的交叉口，行人面临的风险更高，同时也会对交通流量造成一定的影响。
因此，建模分析行人过街行为时，必须考虑环境因素对行人行为的影响。
建立行人过街交通行为的模型，可以利用Agent-Based Model（基于代理人的建模）方法。
这种方法可以将行人视为独立个体，每个个体都有自己的决策和行动能力。
通过观察和分析现实中的行人行为，可以提取出一系列规则和算法，用于描述代理人在不同交通环境下的行为。
这种建模方法能够更真实地模拟行人的过街行为。
在建立模型时，我们要考虑行人的决策过程。
行人在过街时，通常会考虑交通信号、车辆速度和距离、人群流动等因素。
建模时，可以将这些因素转化为数学公式，并将其作为行人决策的依据。
另外，行人的行为也会受到他人的影响。
因此，建模时还需要考虑行人之间的互动关系。
在完成模型后，我们需要对其进行评估和验证。
评估模型的主要目标是验证模型的可靠性和有效性。
与现实数据进行对比分析，可以确定模型的准确性。
如果模型的预测结果与实际情况一致，则说明模型的建立是成功的。
基于行人过街交通行为的建模分析，我们可以从多个层面提出相应的交通管理措施。
通过合理设置交通信号，减少行人等待时间，可以提高交通效率和行人的通行安全性。
行人仿真实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次行人仿真实验旨在通过构建行人交通仿真模型，模拟真实环境中行人流动的行为，分析行人交通的规律和特点，为城市规划、交通管理和安全评估提供理论依据和实践指导。
二、实验背景随着城市化进程的加快，行人交通问题日益突出。
合理规划行人交通系统，提高行人通行效率，保障行人安全，已成为城市交通管理的重要任务。
行人仿真实验作为一种有效的辅助工具，可以帮助我们更好地理解行人交通的复杂性和动态性。
三、实验方法1. 建立行人交通仿真模型本次实验采用微观仿真方法，以行人个体为基本单元，建立行人交通仿真模型。
模型主要包括以下部分：（1）行人行为规则：根据实际观察和文献研究，定义行人行为规则，如行人速度、转向概率、停留概率等。
（2）行人交互规则：模拟行人之间的相互作用，如碰撞、避让等。
（3）行人环境因素：考虑行人交通环境因素，如道路宽度、信号灯、障碍物等。
2. 实验设计（1）实验场景：选取典型的行人交通场景，如交叉口、步行街等。
（2）实验参数：设置行人密度、速度、转向概率等参数，模拟不同交通状况下的行人流动。
（3）实验数据：收集实验过程中行人流动数据，包括行人速度、转向概率、停留时间等。
四、实验结果与分析1. 行人速度分布实验结果显示，行人速度分布呈正态分布，平均速度约为1.2m/s。
在高峰时段，行人速度明显降低，这与实际观察相符。
2. 行人转向概率实验结果表明，行人转向概率受多种因素影响，如道路方向、行人密度、信号灯等。
在交叉口附近，行人转向概率较高。
3. 行人停留时间实验结果显示，行人停留时间与行人密度和信号灯状态密切相关。
在信号灯停止时，行人停留时间较长；在行人密度较高的情况下，行人停留时间也较长。
4. 行人碰撞概率实验结果表明，行人碰撞概率与行人密度、速度、转向概率等因素有关。
在行人密度较高、速度较快的情况下，行人碰撞概率较高。
五、实验结论1. 行人交通仿真实验能够较好地模拟真实环境中行人流动的行为，为行人交通规划和管理提供有力支持。
行人模拟行为分析及优化模型设计
行人模拟行为分析及优化模型设计引言行人模拟是交通领域中的一个重要研究方向。
行人的行为模式复杂多样，同时受到多种因素的影响，诸如地形、道路状况、基础设施、人群现象等因素都会影响行人的行为，这为交通领域带来了巨大的挑战。
本文旨在研究行人的行为分析以及优化模型设计，帮助人们更好地理解和解决行人模拟问题。
一、行人行为模式分析在实际应用中，行人的行为表现出多种模式。
熟悉各种行人行为模式对于行人模拟非常重要。
（一）直线行走模式直线行走模式是指行人以直线方式按照预定方向移动的模式。
这种行为模式在一些趋向于直线移动的场景中出现的比较多，例如长直道或没有障碍物的空旷场地，常见于高速公路、人行道等人群集中的地方。
（二）曲线行走模式与直线行走不同，曲线行走是指行人按照一定的曲线方式移动的行为。
这种行为模式出现的主要原因是环境场所的限制和行人个体情况的不同，在有弯曲形路段的人行道上，行人可能会选择曲线行走模式。
（三）随机漫步模式随机漫步模式是指行人在没有特定行走目的和导向下的漫步行为。
在一些公园、广场等自由空间，行人通常不是在按照特定目标移动，而是通过随机漫步进行探索。
（四）离散移动模式离散移动模式是在限制行走区域中，行人通过瞬移或者跳跃等方式到达目标位置的行为。
这主要出现在一些空间受限的环境中，例如电梯、楼梯、天桥等。
以上行为模式没有严格的界限，而是具有一定的相互渗透性，因此在模拟行人行为时需要综合各种行为模式的特点，准确地描述不同的行人行为。
二、行人模拟关键问题行人模拟的关键问题主要包括行人行为建模、人群动力学模型以及运动规划等。
（一）行人行为建模行人行为建模是指通过对行人的内部状态进行建模，来描述行人行为特点的过程。
行人的内部状态包括位置、速度、朝向、行走模式、行走目的和行为特征等。
行人行为模型的准确性和可靠性直接决定了行人模拟的可信度。
（二）人群动力学模型人群动力学模型是指对大量行人进行集体行为分析的过程。
行人行为不是单个个体的行为，而是相互作用的结果。
行人交通流模型研究
行人交通流模型研究
关于行人交通流模型研究
在日常学习、工作或生活中，大家都多多少少都会了解过一些模型研究相关知识，以下是小编为大家收集的关于行人交通流模型研究，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
行人交通是城市交通系统的重要组成部分，为了定量描述行人交通流的特性，进而解决行人交通问题，达到提高路网运输效率的目的，借鉴机动车交通流模型，建立了行人交通流模型。
以长春市工农大路实际调查数据为基础，分析行人的交通流特性，验证交通流模型的可靠性，为行人交通流的深入研究提供了理论基础和技术支持。
为了估计行人交通流的自由速度及其分布，在分析行人步行速度受约束概率的基础上，基于改进的Kaplan-Meier估计方法，对行人的自由速度估计方法进行了分析，用大量的实测数据建立了不同步行设施上行人的自由速度分布模型，经检验行人的自由速度符合正态分布。
这为相应的步行交通设施的设计和行人交通仿真提供了良好的.数据支持。
在指出行人交通现状的基础上，论述了当前行人交通流的研究内容，包括行人交通流的数据采集方法，宏观特性以及微观特性。
其中，着重阐述了微观特性关于行人个体速度的行人行走行为，行人行为建模，行人运动轨迹实验等几个研究方向;简要说明了元胞自动机模型，社会力模型，磁力模型等行人交通流微观仿真模型的原理和优缺点，以及模型在仿真软件的应用。
行人交通流数据采集技术，行人交通模拟与仿真，行人交通建模是需要关注的发展趋势。
人类行为模型及其在交通管理中的应用
人类行为模型及其在交通管理中的应用随着社会的不断发展和人们生活水平的不断提高，人口数量的增加和城市化进程的加速，交通问题成为城市面临的一个巨大挑战。
而交通的高效管理则成为解决交通问题的关键。
传统的交通管理模式中，更多地关注路况、设施等硬件设施的建设和管理，而忽略了驾驶员和行人的行为模式对交通的影响。
因此，了解人类行为模型对交通管理的重要性，成为世界各国交通研究的热点和难点。
人类行为模型是指人类在日常生活和交通行为中表现出来的行为特征和规律，涵盖了认知、感知、评估、决策和行为等多个方面。
在交通管理中，如果能够准确地了解各种行为模式，就能够更加有针对性地制定管理措施，从而提高交通的效率和安全性。
首先，认知是人类行为模型中的一个重要方面。
在交通中，驾驶员和行人都需要经过复杂的认知过程，才能准确地判断路况和行驶态势，从而做出相应的决策并采取行动。
例如，驾驶员需要通过对交通信号灯、周围车辆和行人等信息的感知和评估，决定是否加速或减速，或者在路口等待。
而行人需要根据对车辆行径的估计，判断安全过马路的最佳时间和方式。
其次，感知是人类行为模型中的另一个重要方面。
感知包括通过视觉、听觉、触觉等多种途径获取信息。
在交通环境中，灯光、交通标志和信号等都属于视觉感知范畴；车辆的声音、行人的脚步声则为听觉感知；而空气流动、车辆震动则属于触觉感知。
理解行人和驾驶员的感知途径，有助于提高实际的交通效率。
有了正确的认知和感知，人类行为模型对交通管理的下一步有助的方面是评估。
通过对不同情况的评估和判断，可帮助驾驶员和行人做出最佳决策。
例如，当绿灯出现时，驾驶员需要评估前方交通的情况和百米距离内的车速来决定是否可以加速行驶。
同样，行人在路口等待时，需要评估车流的速度和车与车之间的距离，估计最佳安全通过时间。
准确的评估对于避免事故、提高交通效率和安全性至关重要。
最后，与评估相呼应的，便是决策和行动。
这是人类行为模型的最后一步。
当驾驶员或行人经过全面的认知、感知和评估后，就需要做出决策并采取相应的行动。
BRT车站口交叉行人模型仿真研究
以行人为中心的十字路口行人过街模型研究
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行人交通模型与微观仿真
方法融合了解析方法和实验方法的优势 , 在采集行人 运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 。相比单纯的解析方法和实验方法 , 仿真更适宜描 述大规模、复杂的行人交通 , 并且能够进行重复性的、 现实中难以开展的实验 (如发生紧急情况 ) , 非常适合 与行人交通有关的设计以及运营方案的评估和检验。 本文回顾行人交通仿真的发展概况 , 探讨和比较 宏观模型 、中观模型 、微观模型的原理和算法 , 重点 选择了 Legion、 STEPS、 SimW alk 和 AnyLogic 四种适 用于正常模式和疏散模式的微观仿真软件 , 研究了如 何利用上述软件进行快速建模 , 并比较分析了其技术 性能 。
212 中观模型
中观模型以格子气模型为代表 , 融合了宏观模型 和微观模型 , 将平面划分为小格子或三角形 , 行人位 于交点处 , 其运动方向为前 、左 、右 3 个方向 , 依照 这 3 个方向的确定值来决定下一步运动方向 。格子气 模型从个体行人的角度建模 , 大多不考虑行人间的相 互作用 , 较微观模型略显粗糙 。
→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 , 指试图与 其他行人保持一定距离所施加的 “ 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 。
在微观仿真中每位行人被当作独立个体进行描述和计算不仅能从宏观和整体上把握行人交通流而且能从局部和细节上刻画行人交通的复杂行为已被成功用于交通枢纽和地铁车站的乘客集散分析体育比赛或集会活动的人群疏散研2行人交通模型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复杂等诸多方面
行人交通仿真方法与技术
行人交通仿真方法与技术行人交通仿真是指使用计算机模拟和分析行人在城市环境中的移动和交通行为的方法和技术。
随着城市化进程的加快，行人交通的流量和密度不断增加，行人交通仿真成为研究者和决策者重要的工具，对于解决城市交通拥堵、规划优化等问题具有重要的参考价值。
本文将介绍行人交通仿真的方法和技术。
首先，行人交通仿真涉及到行人的移动建模。
行人的移动建模是仿真的基础，不同的行人移动模型可以反映出不同的行人行为特征和交通流动规律。
常用的行人移动模型有基于规则的模型、基于力的模型和基于认知的模型。
基于规则的模型通过设定一系列规则，如优先级规则、避障规则等，来模拟行人的移动行为。
基于力的模型则根据牛顿力学法则，将行人之间的相互作用力作为驱动行人移动的力，通过模拟行人与环境之间的力平衡关系来实现移动仿真。
基于认知的模型则考虑行人的认知能力和决策过程，通过心理学原理来模拟行人的移动行为。
其次，行人交通仿真需要考虑行人与环境之间的相互作用。
行人与环境之间的相互作用是行人交通仿真中一个重要的问题，因为环境的变化会对行人的移动行为产生影响，而行人的移动行为也会影响到环境。
因此，在行人交通仿真中，需要考虑到行人对环境的感知能力、环境的布局和设计对行人行为的影响等因素。
最后，行人交通仿真可以利用计算机模拟进行实验和优化。
通过行人交通仿真，可以对行人交通系统进行实验和优化。
行人交通仿真可以通过调整参数、修改模型和场景来模拟不同的交通条件，并分析不同条件下的行人流动和交通效果。
仿真结果可以为城市交通规划和决策提供参考，可以帮助决策者预测交通流量、优化交通路网设计、改进人行道布局等。
综上所述，行人交通仿真是一种重要的方法和技术，可以模拟和分析行人在城市环境中的移动和交通行为。
行人交通仿真需要考虑行人的移动建模、行人与环境的相互作用以及利用仿真进行实验和优化等问题。
行人交通仿真可以为城市交通规划和决策提供重要的参考，有助于解决城市交通拥堵和提高交通效率。
轨道交通行人流运动建模及仿真
轨道交通行人流运动建模及仿真丁青艳1,2,王喜富*1,单庆超1,张秀媛1【摘要】摘要：轨道交通内部行人流运动规律及其基本特征与轨道交通建设与运营组织密切相关,随着我国轨道交通建设和运营规模的不断扩大,轨道交通内大规模、高密度行人流运动对轨道交通安全与组织是一个值得关注的重要课题.本文以现有的社会力模型为基础,对模型参数中的驱动力、吸引力和方向影响进行改进,在模型计算时引入矩形作用范围,提出避免过度重叠的行为规则模型,使该模型能更真实地体现人的行为,并通过轨道交通行人流运动中出现的自动渠化现象和在出口处形成的拱形为例说明模型的有效性.最后使用Visual C++6.0作为编程工具建立的SubPeds行人流实验仿真分析平台,通过设置虚拟轨道交通单向行人流场景对模型进行仿真,并对仿真数据进行了分析.分析结果表明,本文提出的模型改进方法,更能反映轨道交通中实际行人流的特征.【期刊名称】交通运输系统工程与信息【年(卷),期】2011(011)005【总页数】8【关键词】交通工程；轨道交通；行人流；社会力模型；微观仿真1 引言行人运动是交通科学和工程领域中重要的研究方向,已经吸引了很多学者的注意.最早关于行人运动的研究是建立在直接观察的基础上, Fruin[1]利用统计方法得到行人的平均行进速度与行人密度的关系曲线,并将公路交通理论中的“服务水平（Level of Service）”的概念引入到了行人运动的研究中,为行人交通流的发展奠定了基础,但这种方法存在的问题是不能有效地对大规模人流进行预测.不少学者对此进行了改进,提出了相关改进模型[2-5],但在这些改进模型中都没有考虑拥挤人群之间的相互影响,因而在实用性方面受限.基于这种原因,Henderson教授提出将拥挤人流近似于气体或流体[2]来进行研究,提出的建模方法对单个个体人的行为是合适的,但对行人流来说,所建的流体力学方程组的解很难获得,因而不实用.目前国外学者关于行人运动的研究主要集中在人群行为的微观模型上.从系统的角度来看,行人流是相互作用的行人构成的多主体系统,行人流的动力学特性与交通流相似.人与人之间具有局部的相互作用,在人的交通行为中,这些局部的、个体间的相互作用规律影响着行人流复杂的整体行为,如产生拥挤、堵塞等.为反映行人运动的这些特性,Helbing和Molnar[6,7]提出了社会力模型的概念,认为“行人期望速度产生的驱动力”、“其它行人/障碍物对行人产生的排斥力”、“周边事物对行人的吸引力”是行人行为产生的重要驱策因素,是行人交通行为产生的主观行动力,也即所谓“社会力”.在之后的研究中[13-16], Helbing根据所建立的“社会力”模型,对行人流运动进行了仿真,模拟了人群疏散过程中的堵塞现象,研究结果表明行人流运动所表现出来的集群效应是由个体行人之间的非线性作用引起的.社会力模型是一种连续的微观仿真模型,侧重于利用行人之间以及行人与环境的相互作用去研究人的心理和行为之间的联系,并将这种联系方程化,同时模型还强调行人活动的随机性,相对其他离散的仿真模型,社会力模型可以较好地描述行人流运动中出现的人群拥挤、堵塞等特殊现象,但相对于实际的行人运动,仍然不够真实.基于以上认识,本文提出一种改进的社会力模型,使用Visual C++6.0作为编程工具建立SubPeds行人流实验仿真分析平台,对轨道交通平直通道内行人流运动进行了仿真,研究不同的行人流密度组合对行人流特性和通道通行能力的影响,和已有研究结果进行了对比,比较相同和不同之处,并对产生差异的原因进行了分析.分析结果表明,本文提出的模型改进方法,更能反映轨道交通中实际行人流的特征.2 轨道交通行人流社会力模型2.1 社会力模型描述行人流运动中行人的社会力包括行人个体的驱动力、行人之间的作用力、行人与障碍物的作用力和随机力,各种力的相互作用关系如图1所示.根据文献[6],社会力模型的动力学方程可表示为其中公式右端第一项的表达为式（1）中α表示行人；mα表示行人α的质量为当前环境下的行人的速度为交通行为中行人所受到的各种力的合力；fluctuations为随机矢量.式（2）中第一项为行人个体的驱动力；第二项为行人之间作用力的合力；第三项为行人与障碍物（边界）的作用力的合力；第四项为吸引力的合力.在图1中：为行人运动中自身的驱动力；为行人α感受到的与β之间作用力（心理作用力）,方向是指向行人为行人α与β之间的接触力只有在行人发生接触时才出现；与方向相同垂直于为位置对行人的吸引力表示行人之间的吸引力；为垂直于障碍物的作用力,为平行于障碍物的作用力.2.2 模型的改进文献[8-10]对社会力模型研究中,虽建立行人流运动的社会力模型,但该模型存在以下问题：首先没有明确的机制来保证行人不过度接触；其次采用很大的弹性系数来避免行人的重叠；同时模型中的行人完全受各种力的合力的影响；算法较复杂等,这些问题直接影响模型的准确性和实用性.基于以上认识,本文将从模型参数、算法和制定规则三方面对存在的问题进行改进,以期使社会力模型更好地反映轨道交通行人流的特征,同时在保证模拟精度要求下提高模拟速度与模拟的真实性.2.2.1 模型参数的改进（1）驱动力改进.驱动力是模型中最重要的力,它决定着行人以期望速度向目的地运动.如果交通行为中的行人运动没有受外界干扰,则行人将以理想速度走向期望的方向但在实际行人运动中,由于行人必须要加减速或躲避他人,因此实际速度与期望速度存在一定的差异,在本文研究中,通过一定的“松弛时间”τa来修正该差异,以期使其接近理想速度,加速项的具体形式可表示为在交通行为中,行人会选择尽可能安全舒适的到达一定的目的地,在这一过程中行人通常采取尽可能短的方式来实现.这种方式下行人的运动轨迹是一个以为边的多边形,如果是多边形中下一个要到达的边,则行人运动的期望方向（t）为式中是指行人在时间t的实际位置,但在实际行人运动中,行人的运动目标通常是一个区域（门或者出口）,而不是点,故在实际计算时,可以假设行人会在每一个时间t转向相应门或区域的一个最近点（2）心理作用力的改进.对于社会力模型中的心理作用力来说,影响其变化的最重要因素为行人之间的心理作用力参数Aα.在以往的研究中[6-10],对该参数通常有两种表达方式,一种是把行人质量视为单位质量,Aα表达方式为加速度形式,单位为m/s2,取值有2.1 m/s2,3 m/s2；另一种是考虑行人的质量,Aα表达方式为力,单位为N.因为在实际情况中,心理作用力影响的结果是通过速度来改变位置体现出来的,因此在本文的研究中,采用如下模型表示心理作用力的影响：式中Aα和Bα为常数,分别表示相互作用力和斥力的作用范围为相互作用的两个行人α和β之间的距离；rαβ为两个行人α和β半径之和为由行人β指向行人α的单位向量和dαβ是随时间变化的,vαβ为行人α的行走速度.在实际行人流运动中,行人所占据的个人空间可以描述为不同的形式,如圆,椭圆和多边形等,本文选择行人所占据的个人空间为矩形形式,选择这种形式的原因为模拟计算更为方便.（3）行人与障碍物作用力的改进.文献[6]没有限定身体的压缩范围,且假定该力是线性的.本文建立公式（6）中的模型描述行人与障碍物之间的作用力：在该模型中设定人身体的弹性系数为人的承受能力达到极限时身体所承受的最大压力除以压缩量.该系数的设定依据为：限定身体的最大压缩量为身体尺寸的20％,超过该压缩量人身体就会发生严重伤害甚至死亡,设此尺寸为0.1 m,此时最大承受压力为4 000 N,公式（6）右端第一项的身体弹性系数k为4·104N/m,滑动摩擦力系数k′减小为6·104N/m.2.2.2 模型算法的改进通常社会力模型的求解算法采用二重循环的嵌套方法[9],模型的复杂性为n2（n 为行人数目）,在对行人流进行数值计算时花费的时间较长.在本文中通过对行人作用范围、实际计算步的选取和程序构造三个方面的改进来实现对算法的完善,尽量减少计算时间.在实际交通行为中,并不是周围所有物体和行人都影响行人运动.一般情况下,行人只会对周围近距离的其他行人或者物体做出反应,因此在模型计算时可通过选择合适的行人作用范围来减少计算.行人流运动中的作用范围主要有圆形[11]和矩形[12]两种,具体情况如图2和图3所示.利用行人作用范围,在计算时只需考虑作用范围内的行人,因此会极大地减少模型的计算量.在实际编程计算时,矩形范围更容易实现,同时可通过调整矩形的边长来实现前面和左右边影响因素的变化.故本研究中行人的作用范围选取矩形作用区域,作用区域的范围为长为1.5 m,宽为1.2 m.根据后面的模拟结果,该范围符合大多数实际情况.在实际行人运动中,当人流密度不大时,行人一般不考虑身后的影响,即使行人密度很大时,行人大多是跟随前面的行人,很少考虑身后的影响.通过实际观测与模拟,可以发现在行人运动中,行人流中的行人在很短的时间内数量和位置变化都是很不明显的,因此在实际计算时,可选取每隔几个时间步来确定周围行人的影响,这样计算虽然算法的复杂性没有改变,但总的计算时间是减少的.此外,我们在程序实现时,考虑构造一个按行人期望方向位置大小排列的有序表.在确定行人周围影响时,只需根据搜索条件对该表中符合条件的部分进行搜索即能找到该行人的作用范围.实际的搜索是通过两个方向来进行的,这样算法的复杂性降为O（n2/2+kn）.分别选取行人作用区域为矩形和圆形,建立相应程序,对不同人流规模情况下行人流运动进行仿真,采用多次运行时间取平均,得到两种形式下运行时间变化如图4所示.从图4中曲线轨迹变化可以得出如下结论：行人作用范围采用矩形方式的行人流运动仿真运算时间明显小于圆形方式的,因此矩形方式更为有效.2.2.3 模型的行为规则的改进以往的社会力模型研究中都没有明显的机制来避免行人过度“重叠”.针对这一问题,本文在较小的弹性系数和在较大的时间步下,采用如下元胞自动机模型来避免这种现象.假设每个行人都具有一个最大行进需求速度vmax（pi）,在该模型中行人的行为只有“换道”和“前行”两种规则,在每一个时间片（步）,每个行人移动经过4个步骤进行更新：①依换道规则进行换道判断；②依判断结果进行换道；③根据前方间距和行人的期望速度依规则找到允许速度；④行人根据速度进行向前移动.根据这4个步骤,行人参照规则去选择自己的行为,在行人决定移动之前,首先判断行人是否会换道,然后再判断行人前行速度.在元胞自动机模型中定义行人的移动速度不仅取决于其最大行进需求速度vmax（pi）,还取决于行进方向中未被占用的网格数gf（pi）,综合取二者中的最小值min{vmax（pi）,gf（pi）}.模型示意如图5所示.在检测到左右元胞是否空闲的情况下,行人P的换道规则为：规则1 L1和R1同时被占用,则行人只能保持在原“道”.规则2 如果L1已经超出边界；L1被占用,则行人不可换道L1；L1未被占用但是L2被占用,通过随机数来选择.同样规则适合于R1,R2.规则3 行人倾向于换道至有更多行走空间的网格.规则4 在可选“道”的行走空间相同时,按设定概率随机选择.分别规定：在L1,P,R1之间选择时,随机概率比值取10：80：10；在L1,R1之间、L1和P或R1和P之间三种情况中选择时,随机概率比值均取50：50.行人换道过程如图6所示.对于行人1,虽然左右元胞都空闲,但由于当前道能产生最大位移（最多行走空间）,因而不换道.对于行人4,由于与右方元胞行人6冲突,行人6可接近冲突元胞,行人4若换道只能向左换道.在左道,行人能产生最大位移,因而行人4向左换道.新的位置由4′代替.行人7左右都被占据,根据规则1将停止换道.移动规则：min{vmax（pi）,gf（pi）}.确定换道之后,第二步就是把行人移动到新的“道”上.第三步就是给行人分配速度,这步中当行人相向运动时,可根据模型设定的交换概率互换位置.第四步就是把行人移动到新的元胞中.3 模型的仿真实现及实际应用在轨道交通出口通道设计中,单向出口是非常普遍的一种.因此,本文选择轨道交通中的单向行人流场景,基于行人运动特性和前面建立的行人流运动模型及改进,利用Visual C++6.0作为工具,建立了轨道交通（SubPeds）行人流实验仿真分析系统,对轨道交通中平直通道单向行人流进行仿真,并对仿真结果进行分析.3.1 仿真算法针对文中建立的数学模型,具体的仿真流程如下：Step1 系统进行初始化,输入原始数据,进行载入,并根据预先设定的原则形成仿真的初始环境.Step2对输入的所有行人进行编号,产生一个随机数列,按照随机数列确定行人的属性、运动顺序.Step3 进入模拟环境后,根据每一个行人的运动方向找到其作用范围内的行人,根据社会力模型计算该行人的受力,根据欧拉积分法求得行人下一时刻的位置. Step4 得到计算结果,判断是否满足程序运算结束条件,若满足停止计算,输出模拟前后的速度、流量和密度,并保存模拟结果；否则返回Step 3.具体的仿真程序流程如图7所示.3.2 模型检验建模仿真中的模型检验一方面可以证明模型的有效性,另一方面也是模拟仿真应用的前提.在本研究中,通过对轨道交通行人流运动可能出现的各种情况进行了仿真,均取得很好的仿真效果,在本文中主要以对轨道交通行人流运动中出现的自动渠化现象和在出口处形成的拱形为例来说明模型的有效性.自动渠化是不同方向运动的行人,根据运动方向自发分离成群,这种分离是由行人之间的非线性相互作用自发形成的,反映行人运动的动态变化时空组织样式.本文仿真出的行人流自动渠化现象如图8所示,其中白色圆圈代表向右行进的行人,灰色圆圈代表向左行进的行人.通过与文献[7]中模拟结果对比,改进后的模型同样能展现出行人流运动的渠化现象,这种渠化是自发进行的,渠化的空间组织样式是随时间变化的,因此可以说明本文中的改进模型在模拟行人流运动的自动渠化现象时是有效的.在出口或瓶颈处拱形的形成是因为行人之间存在着非线性相互作用,利用改进的行人流运动模型,本文仿真出的出口处形成拱形如图9所示.对比文献[7]中的模拟结果,可发现本文所模拟形成的拱形与该文献中的模拟结果一致,不同之处在于文献[7]中的拱形比本文模拟形成的拱形更加规则,接近于半圆型.而在观察出口处实际的行人流运动可以发现,出口处形成的拱形一般都是非规则的,故可以说明本文所模拟的结构更符合实际,本文中的改进模型在模拟出口处行人流形成拱形的现象时是有效的.3.3 模型的仿真实现本实例通过设置一个虚拟平直通道场景,研究平直通道单向行人流密度对行人流特性和通道通行能力的影响,并和已有研究结果进行对比分析.虚拟场景设置如下：通道宽度为4 m,长度为10 m,仿真过程中总的行人为100人,分均匀进入（每周期进入人数相同）和随机进入两种方式进入通道.每次通过改变周期进入通道的行人数量,来改变行人的密度进行仿真.同时在模拟时通过设置不同的随机数种子来表示行人特性的不同,在模拟中设定行人走出边界后将不再进入系统,其它参数为默认值.在行人流初始状态任意分布的情况下,单向行人流的运动仿真状态图如图10所示.采用文献[13]中的仿真分析方法,根据仿真数据分别拟和出密度—速度关系曲线和密度—流量关系曲线.比较相同的通道宽度、相同的行人数量、不同的行人速度情况下,行人流运动的变化情况和通道通行能力情况.本仿真中同样选取200个行人,通过改变随机数,使得行人分为不同特性的群体,进行多次模拟,模拟的速度—密度关系如图11所示,模拟的流量—密度关系如图12所示.通过分析速度—密度关系图11可知,在行人运动中,当行人流的密度小于0.8人/平方米时,行人行进速度几乎不受密度的影响,行人能保持较高的行进速度,但随着行人流密度的增加,速度会略有下降,这与文献[12]中的结果相似,也与文献[11]中密度小于0.7时的结果相符.与文献[12, 13]研究的不同之处在于：本文模拟中,在统计密度时,不仅考虑了所有行人的平均速度和密度,还考虑了局部行人流的平均速度和密度.从图11上可以看出,当密度大于0.7后,行人流中存在速度较快和较慢的部分,产生这种现象的原因是因为当行人流密度达到一定的程度时,局部的平均速度和密度与全部行人的平均速度和密度存在明显的差异.通过分析密度—流量关系图12可知,当行人流密度小于0.7时,密度与流量是近似线性增长关系的,这与文献[11]中的结果相似.当行人流密度超过0.7后,行人之间相互影响增强,在图12上表现为密度与流量已不是近似线性的关系,而是曲线增长关系.4 研究结论行人运动过程涉及人与人、人与建筑之间的相互作用、人的心理和行为特征、人群特征和环境特征等多种因素,已有的社会力模型都试图尽量全面地描述和量化这些因素.本文以现有的社会力模型为基础,对模型中的参数、算法和规则进行改进,使得该模型能更加真实地反映行人流的实际运动特性.最后通过设置虚拟轨道交通中平直通道单向行人流场景,对模型进行了仿真,仿真结果真实反映了行人流的运动的流体特性.对仿真数据进行分析的结果表明,控制通道内行人流的密度可以提高通道的通行能力,因此建议在通道设计时可以考虑尽可能的增加通道长度,降低通道内行人流的密度,避免行人流的堵塞,进而提高通道的利用率.参考文献：[1]Fruin J.Pedestrian planning and design[M].New York：Metro Politan Association of Urban Designer and Environmental Planners Inc,1971, Reprinted 1987.[2]Henderson L F.The statistics of crowd fluids[J]. 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行人交通仿真方法与技术
行人交通仿真方法与技术摘要：一、引言1.行人交通的重要性2.行人交通现状与问题二、行人交通仿真方法的分类1.宏观仿真方法2.微观仿真方法三、行人交通微观仿真技术1.基本原理2.主要技术环节四、行人交通微观仿真模型的应用1.交通规划与设计2.交通管理3.行人安全与行为研究五、发展趋势与展望1.数据驱动与智能化2.跨学科整合与创新正文：行人交通在我国城市交通中占据着重要的地位。
随着城市化进程的加速，行人交通流量不断增加，导致了一系列的交通问题。
为了更好地解决这些问题，行人交通仿真方法与技术应运而生。
行人交通仿真方法主要分为宏观仿真方法和微观仿真方法。
宏观仿真方法主要通过建立数学模型，对行人交通的总体状况进行模拟。
这种方法适用于研究大型活动、紧急疏散等场景的人流分布和流动。
微观仿真方法则更注重个体行人的行为特征，通过模拟行人的行走、等待、转向等行为，更精确地预测和分析行人交通状况。
在行人交通微观仿真技术中，基本原理是将行人交通划分为若干个微观环节，如行人的行走、交叉口通行、楼梯或电梯的上下等。
通过建立行人与交通设施之间的相互作用关系，模拟行人的行为选择过程，从而揭示行人交通的内在规律。
主要技术环节包括数据采集与处理、模型构建、仿真算法和结果分析等。
行人交通微观仿真模型在实际应用中具有广泛的应用价值。
在交通规划与设计方面，可以通过仿真模拟分析行人流量、速度和密度等参数，为优化交通流线和设施布局提供依据。
在交通管理方面，可以通过模拟行人交通状况，制定合理的交通管制措施，提高道路通行能力和安全性。
此外，行人交通微观仿真模型还可以用于研究行人安全问题和行为特征，为行人行为研究提供有力支持。
随着科技的发展，行人交通微观仿真技术也将不断进步。
未来的发展趋势包括数据驱动与智能化、跨学科整合与创新等方面。
通过引入大数据、人工智能等技术，可以提高仿真模型的精度和实时性。
同时，跨学科的整合将为行人交通微观仿真技术带来新的发展机遇，如心理学、社会学等领域的研究成果将有助于更好地模拟和预测行人交通行为。
交通枢纽微观行人仿真社会力模型的改进及实现
Hale Waihona Puke 非接触作用力 ： ， ，
接触作用力 ：
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（
２
用比较 多， 比较能得到大家认可的就是 Ｈｅ ｉｇ提 出的社会 也 ｌ ｎｔ ｂ
力模型。
∑［ ＋ ， （ （ ＿ ｓ ） ｓ ｔ（ ）
ｍ 为行人 质量， 和 ｖ为行人 的期望速 率和实 际速度 ， ， ｖ ｅ
为期 望 运 动 方 向 ，ｒ 为适 应 时 间 。 望 的 运 动方 向可 由行 人 此 ， 期 刻 的位 置 和 目标 位 置 算 出 。
（ ） 和 人 间 的作 用 力 ： ２人
时间等 ， 判断枢纽 布局是否合理 。因此 ， 近年来 ， 越来越多的人 在进行微观行人交通仿 真的研 究 ， 仿真模 型主要分 为两种 ： 一 种是离散时间空间的仿真模 型 ；一种是连续时 间空 间内的仿
Ａｂｔａｔ Ｔ ｅ ａｅ ｄｆ ｓｈ ｃ ｌｏｃ ｄｅ（Ｆ ， ｒｐｓｄ ｙ ｌｉ ，ｎ ｆｃｉ ｌｅｉ ｎ ｔ ｅ ｖｒ ｐ ｉｇ ｆ ｅｅｔａｓ ｓｒｃ： ｈ ｐ ｒ ｉｅ ｅ ｏｉ ｒｅ ｐ ｍｏ ｉ ｔ ｓ ａｆ ｍｏ ｌＳ Ｍ）ｐｏ ｏｅ ｂｎ ａ ｄ ｆ ｔｅｙ ｌ ａ ｓｈ ｅｌ ｐｎ ｄ ｓ ｉ ｂ Ｈｅ ｇ ｅ ｅ ｖ ｍｉ ｅ ｔ ｏ ａ ｏｐ ｒｎ
社会 力 模 型认 为 ， 主要 受 到 三 种 力 的 作 用 ： 人
１ 引言
近 年 来 ，行 人 在 交 通 设 施 或 枢 纽 内 的走 行 和疏 散 行 为 越
（ ） 自驱 动 力 ， 可 以说 是 出 口或 目的地 的 吸 引力 。 １ 也
＝ ｍ
行人-机动车混行交通流的实测、建模和模拟
行人-机动车混行交通流的实测、建模和模拟我国城市交通的典型特点是混合交通,在行人流量很大的路段,如商业街、地铁口,行人和机动车之间的干扰比较严重,不仅造成系统通行能力的下降,而且导致交通事故多发。
本文在交通实测的基础上,针对有信号灯和无信号灯交叉口行人过街、通道中行人和车辆混行干扰等问题,建立改进的元胞自动机模型,并进行相应的数值模拟和分析,得到了一系列有创新性的成果。
本文的主要工作如下:(1)为了了解人车相互作用的复杂特性,我们对广西梧州市中心城区无信号灯交叉口行人过街情况进行了实测,探讨了无信号灯交叉口行人过街决策行为和过街速度分布特性。
通过分析实测数据,发现了平常期行人决策距离为10.8m和人车临界安全距离为15.3m。
通过数据拟合,还获得了平常期行人过街速度的经验公式。
统计数据表明,平常期的行人速度在平均速度附近扰动。
当考虑路边等待时间时,行人平均过街速度为0.6m/s;而不考虑等待时间的情形下,行人平均过街速度为0.8 m/s。
另外,使用D’Agostino法来检验,发现平常期行人过街速度分布不服从正态分布。
(2)为了细致地描述行人和车辆在人行横道处的相互作用,我们提出了考虑信号灯影响的车辆及行人的元胞自动机模型,研究路口有信号灯时经过人行横道的行人与车辆的相互干扰,行人和车辆的相互作用主要体现在信号灯切换期间:绿灯变红灯时车辆来不及刹车而冲过人行横道,或者红灯变绿灯时行人还未通过人行横道而影响车辆的通行。
在模型中,车辆运动采用了细化的NaSch模型,引入了减速区。
在人行横道的设置中引入等待区,在红灯期间未能顺利过街的行人将会滞留在其中。
我们研究了车辆处于周期和开放两种边界条件下的人车相互干扰。
除了研究车辆运动基本图等基本性质外,首次给出了行人等待时间以及行人占用车辆通行时间和车辆占用行人通行时间等反映人车相互作用特征量的定量描述,在已有的文献中尚未看到。
通过数值模拟,我们给出了车流量、行人等待时间、行人占用车辆通行时间和车辆占用行人通行时间等物理量的定量性质,并结合车辆运动的时空演化斑图进行了细致的讨论,最后还给出了相图,可以全面反映该模型的定性性质。
大型活动结束期间的行人交通网络动态均衡模型
ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｇ ａ ｍｅ ｓ ｉ ｎ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ｓ ｔ ａ ｄ ｉ ｕ ｍｓ ． Ｔｈ ｅ ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ｏ ｕｌ ｄ ｃ ａ ｐ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄｙ — ｎ ａ ｍｉ ｃ ｔ ｒ ｆｆ ａ ｉ ｃ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｄｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｅ ｘ ｉ ｔ ｉ ｎ ｇ ｙ ｍｎａ ｇ ｓ ｉ ｕ ｍｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｄ ｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ ｒ ｆｆ ａ ｉ ｃ ｄ ｅ ｎｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｈ ａ ｎｎ ｅ ｌ ｂ ｏ ｔ ｔ ｌ ｅ － ｎ ｅ ｃ ｋ， ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｕ ｄｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｍｅ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ｌ ｙ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ａ ｋ ａ ｎ ｄ ｇ ｒ ａ ｄ ｕ ａ ｌ ｌ ｙ ｄ ｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ －
ＹＩ Ｎ ＲＵＩ
（ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ＆Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ ４ ０ １ １ ４ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ：Ｔｏ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｔ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｌ ｌ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓ ｔ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ ｐ ｅ ｄ ｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ Ｃ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎｓ ｉ ｄｅ ａ ｎｄ ｏ ｕ ｔ ｓ ｉ ｄ ｅ
行人交通微观仿真虚拟动力学模型研究
行人交通微观仿真虚拟动力学模型研究
张诗波;何民;骆勇;暴秀超
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2009(009)001
【摘要】行人交通是城市交通系统的重要组成部分,已经越来越受到城市交通研究者、管理者的重视,而行人交通多样性、慢速性、随机性、自组织性的特征使得研
究行人交通的难度并不亚于机动车交通. 本文着眼于用计算机微观仿真手段来研究、评价行人交通,而仿真的前提之一就是要构建好相应的基础模型. 首先分析了研究行人交通微观模型的必要性, 通过分析采集到的行人交通数据,以不同于传统的角度提炼出了反映人的心理特性和本能意识的行人交通7大特性;在此基础上,从动力学的角度构建了行人交通虚拟动力学模型, 该模型把单个行人当作独立的实体,受虚拟自驱动力、排斥力、提前避让力作用. 最后通过单向行人流、双向行人流仿真试验表明了模型的适用性.
【总页数】5页(P51-55)
【作者】张诗波;何民;骆勇;暴秀超
【作者单位】西华大学,交通与汽车工程学院,成都,610039;昆明理工大学,交通工程学院,昆明,650224;西华大学,交通与汽车工程学院,成都,610039;西华大学,交通与汽车工程学院,成都,610039
【正文语种】中文
【中图分类】TP3211
【相关文献】
1.行人交通微观仿真研究综述 [J], 廖明军;李克平;王凯英;孟宪强
2.行人交通模型与微观仿真 [J], 胡明伟
3.面向行人交通的微观仿真平台的开发与研究 [J], 张诗波;骆勇;陈斌
4.行人交通微观仿真中碰撞检测模型研究 [J], 张诗波;暴秀超
5.基于动态博弈的行人交通微观仿真模型 [J], 李得伟;韩宝明;张琦
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微观
以人群中的行人个体为分析对象，研 究个体的行走特征以及个体之间的相互作 用，包括个体行人的自由流速度分布、行 走规则等。
9.2 行人交通流特性
一、行人交通特性
与机动车相比，行人交通存在着显著的个性化特征：
1．出行目的的多元化 • 不同出行目的的行人，其步行特征，如速度等都 有明显的差异，如表9-1所示。
9.2 行人交通流特性
（3）交叉人流成带现象
20世纪90年代
• Helbing于90 年代提出了社 会力模型
9.1 概论
美国《道路通行能力手册》 （HCM2000）
行人在行进服务水平下的标准和在排队等待服务水平下 的标准，研究了行人在相对非自由条件下的聚集状态及形成 队列的交通行为。 2、国内
我国地理学者和城市规划学者结合大型体育或集会活动 和商业街区的步行行为，采用回游模型和仿真等方法研究行 人交通特征，交通工程领域则关注道路交叉口的行人过街行 为，以及由于危险行为带来的影响。
图9-1 HCM2000行人流速度—密度关系
9.2 行人交通流特性
（3）行人流量—速度关系
• 当人行道上的行人较少 时，有空间选用较高的 步行速度；当流量增加 时，由于行人之间的互 相影响增大，步行速度 下降；当拥挤程度达到 临界状态时，行走变得 更加困难，流量和速度 都降低。
• 不同类型行人的流量和
第9章 行人交通模型
9.1 概论 9.2 行人交通流特性 9.3 行人交通元胞自动机模型 9.4 社会力模型 9.5 Agent模型
9.6 VISSIM软件中行人设置
9.2 行人交通流特性
行人交通 流研究
宏观
以行人群体为研究对象，讨论人流的整 体运动特征，包括行人流“流量——密度— —速度”之间的基本关系，行人的自组织行 为等
• 交通可达性 • 出行活动起讫点之间
移动的安全性、舒适 性、准点性等
9.1 概论
一、国内外行人交通研究概述
1、国外
20世纪50年代
• Hankin和 Wright于1958 年对行人交通 流理论进行了 初步阐述
20世纪70年代
• H.derson于20 世纪70年代初 首次采用流体 动力学模型分 析行人交通
9.2 行人交通流特性
针对不同交通设施环境下行人速度的调查结果如表9-3所示。
表9-3 不同交通设施环境下的行人步行速度
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
类别 户外平地 上坡速度 下坡速度 户外下台阶 室内通道 室内上楼梯 室内下楼梯 户外上楼梯 户外下楼梯
速度均值（m/s) 1.2423 1.2972 1.3649 0.7061 0.9599 0.6401 0.7818 0.8200 0.7963
9.2 行人交通流特性
二、行人和行人流交通特性
行人交 通特性
主要特性指标为步行速度、步行幅度和 单个行人
占有空间等。
群体行人
行人流的特性指标：路段行人交通量、
行人密度和行人平均速度等。
9.2 行人交通流特性
1、 单个行人特性
（1）个体行人步行速度
• 速度是反应行人交通特性的主要参数，行人交通 规划、交通设施设计以及行人运营组织等都是以 行人速度为基本因素展开的。
9.1 概论
二、行人交通研究需求
1、密集行人交通问题
• 大型活动的举办和开展吸引大量人群，如大型演唱会，如何 引导活动中人流移动趋向有序化，如何避免出现超强的进散 场高峰等成为密集行人交通的一大问题。
• 大型综合交通枢纽的建成，如上海虹桥枢纽等，如何通过行 人设施的几何构造、空间布局的规划和设计，提升服务能力 和水平，从而满足上述要求，成为新的研究课题。
第9章 行人交通模型
第9章 行人交通模型
➢ 教学目的：掌握行人交通的基本特征和基本特性，重 点掌握元胞自动机模型、社会力模型和基于Agent模 拟技术型模型等使用较为广泛的行人交通模型。掌握 VISSIM软件中行人设置方法，能够应用行人速度期望 分布描绘不同类型人群的步行特征。
➢ 教学重点： （1）元胞自动机模型、社会力模型。 （2）基于Agent模拟技术型模型
9.2 行人交通流特性
图9-4 行人出入口的自组织行为 行人在距离入口较远处时（方框1所示），行人呈无规则的随机分 布；当行人接近商店出入口后，行人自发形成扇形分布（方框 1所 示），且越接近入口这一现象越为明显；当行人通过入口后，这一现 象随即消失，行人又呈现自由分布向下一个目的地运动。
9.2 行人交通流特性
➢ 教学难点： （1）元胞自动机模型。
（2）社会力模型。 （3）基于Agent模拟技术型模型。
第9章 行人交通模型
9.1 概论 9.2 行人交通流特性 9.3 行人交通元胞自动机模型 9.4 社会力模型 9.5 Agent模型
9.6 VISSIM软件中行人设置
9.1 概论
步行是城市交通系统中最为基本的一种交通方式，采用任何交 通方式的出行，其邻近起终点的交通均为步行，在城市交通系统中 具有特殊重要地位。 行人交通的相关评价指标
9.1 概论
行人交通仿真研究滞后于步行模型，始于20世纪80年代，逐 渐形成了一系列行人仿真模型。
行人仿真模型 • 元胞自动机模型、社会力模型、流体动力学模型、
基于Agent的模型等 行人仿真软件 • SIMULEX、STEPS、Visual Simulation、Legion，
以及VISSIM的行人仿真模块VISWALK等 • 其中Legion、VISWALK等软件为公认的最为有效
速度方差
0.13 0.14 0.11
步幅平均值 步幅方差 （m） （m）
0.637
0.081
0.666
0.078
0.666
0.069
0.668
0.571
0.624
0.53
0.588
0.66
0.548
9.2 行人交通流特性
结果分析： 行人流步行速度主要受移动人群中的老年人（大于
65岁）所占比例的影响。如果行人流中老年人的比例为 0%～20%，平均速度约为1.2m/s；如果行人流中老年人 的比例超过20%，平均步行速度则降低到约1.0m/s。
自组织特性：行人自由运动过程中整体上持续形成的有规则斑图的 特性，这种现象不是指定规则下个体运动的结果，因此不能Βιβλιοθήκη 过简 单平均每个运动个体的行为来解释。
9.2 行人交通流特性
（1）瓶颈扇形汇聚现象 • 当上游行人到达率大于下游设施的通行能力时，
就会形成瓶颈。在瓶颈处，由于到达速率大于瓶 颈通行能力，会造成行人的堆积，并在瓶颈处形 成扇形高密度区。 • 以商店出入口（或步行街宽度突然减小处）为例， 应用VISWALK软件抽象为如图9-4场景。行人从 左侧开始运动，通过中间的商店入口，最终达到 达右侧。
表9-2 连续行人设施的步行速度
序号 1 2
3
4
行人类别
全体 男性 女性 男中青年 男性老年 女中青年 女性老年 儿童 中青年 老年
样本量
3033 1591 1349 1392 199 1100 240
98 2492 488
速度平均值 （m/s） 1.21 1.25 1.16 1.28 1.02 1.21 0.98 1.19 1.25 1
速度之间的关系如图9-2 所示。
图9-2 HCM2000行人流流量—速度关系
9.2 行人交通流特性
（4）行人速度—空间关系
图9-3 HCM2000步行速度—空间关系
9.2 行人交通流特性
3、行人自组织行为 行人交通流区别于机动车交通流的重要特征是它具有许多自组
织特性。这些群体行人的这些行为是由不同的个体行人在完成自己 目标的同时无意形成的。
（2）双向人流分层现象 • 研究表明具有相同运动方向的行人倾向于跟随与他自身运动方向相同的 前驱行人，因此出现了相向人流中的分层现象。
独特的时空特性： ① 即便在入口的边界密度给定的情况下，分层的数目也会发生改变； ② 相向人流中形成的分层是动态变化的，而非固定不变的。例如，
某一相向行人流在初始观测时的分层数为2层，但在一段时间后， 其层数有可能会变为三层甚至更多，且分层的位置也会随着时间 的推移而发生相应的变化； ③ 随着入口边界上行人密度的增加，通道内形成的层的数目也会相 应的增加。
• 影响步行速度的因素：行人自身条件（年龄、性 别、文化、习惯以及行动能力）、出行目的、步 行设施和外界环境等。
• 综合研究成果表明，行人速度一般在0.9～1.5m/s 之间。
9.2 行人交通流特性
北京工业大学陈艳艳等在20世纪80年代初，对北京市的连续行人设施 （人行道、广场等地）进行了步行速度调查，调查结果如表9-2所示。
加深对人群交通特性研究、合理的步行设施设置以及 合理的人群疏散管理和方案可以避免人群踩踏事故得发生。
行人交通模型的研究以及行人交通仿真成为解决突发事 件交通问题的重要技术手段，但现存仿真模型仍然难以 模拟各种个体行人和群体行人的复杂集合特征，对行人 流的特征规律等评价和控制指标的设置，仍然需要对行 人交通系统进行更为深入的研究。
• 大型公共设施的建设和对外开放，如主题公园、购物中心等， 如何对行人设施及行人流流线组织进行合理的设计和规划， 满足行人对于机动性、舒适性的要求，避免安全隐患成为密 集行人交通的又一大问题。
9.1 概论
2、突发事件交通问题 • 如何防止踩踏伤亡事故等突发事件的发生，以及当突
发事件发生后如何对高密度的人群进行紧急疏散，成 为较为棘手的交通问题。
2．出行行为的非均质性
• 步行与行人自身的生理和心理状况有直接的关系，具 有典型的非均质性。与机动车相比，行人步行行为的 非均质性对交通系统的影响往往比由于驾驶员之间的 差异对机动车的影响更为直接和显著。