基于视频数据的动态路径规划方法及仿真研究

发布时间：2020-10-26 19:10

　　 在过去的几十年中,行人疏散已经成为一个社会热点问题。改革开放以来,中国得到了空前的经济爆炸增长,人口不断融入城市,城市密度不断增长,越来越多的超级市场,广场进入人们日常生活。这些超级市场、文化广场等在极大便利人们生活的同时,也给人们的安全带来的新的威胁。这些场所的游客量往往比较大而集中,一旦出现像火灾这样的紧急情况,在没有进行合理的疏导下,游客们会突然情绪混乱,恐慌奔跑引起踩踏事件,从而威胁到他们的生命财产安全。为了减少甚至避免这些危机,不断有学者从人群疏散仿真模拟方面开展研究。人群疏散仿真是指采用计算机建模,模拟真实情况下人群疏散行为,从而提前了解行人可能的疏散情况,规避风险。研究表明采用计算机进行人群疏散模拟,具有很多突出的优点,具有更多的建设性意义。在复杂场景中的人群疏散过程中,宏观路径规划导航是一个非常重要的因素,目前大多数的研究,要么缺乏宏观的路径规划,要么路径规划方法不够真实,且计算量庞大。针对上述不足,本文通过构建一个战略层-行为层混合模型实现视频数据与改进的社会力模型融合。从真实疏散视频中提取行人流轨迹,离散优化后存入层次数据库,作为战略层模型为路径规划提供依据。在传统社会力模型中增加组内引力和跟随效应,考虑孤立个体、群组以及由孤立个体和群组组成的行人流现象,改进后的社会力模型作为行为层模型,实现复杂场景中的运动。我们提出一种利用差分进化算法来优化障碍物形状的方法,寻求最优障碍物形状,以获得最大程度提高疏散效率。针对复杂场景中障碍物顶点处的拥堵问题,在全局路径规划的基础上提出密度域绕行点的概念,局部路径规划引领行人流绕过人群高密度区域,实现实时动态地选取最优路径。本文的主要工作概况如下:1.由于传统疏散模型运动路径完全由函数计算得出,其疏散效果难免有失真实性。而且计算量较大,为了减少复杂度,基于数据驱动技术,本文提出一个战略层-行为层双层混合模型的动态路径规划方法,实现视频数据与改进的社会力模型融合。2.传统的社会力模型,行人是孤立地向目的地移动,彼此之间无交流,显然这和真实世界的情况不同。充分考虑到现实生活中行人组成形式的多样性,根据实际情况定义三种不同的行人疏散形式:孤立个体、群组以及由孤立个体和群组组成的行人流,对原始社会力模型进行改进,增加组内引力和跟随效应。3.对于路径规划中的障碍物问题,因为合理地放置障碍物和合适的障碍物几何形状,能够有效地提高疏散效率,因此提出一种利用差分进化算法来优化障碍物形状的方法,通过此方法确定实验效果最好的障碍物形状。同时,为了克服行人绕行障碍物顶点时产生拥堵现象的问题,在全局路径规划的基础上提出密度域绕行点的动态路径规划方法,局部路径规划引领行人流绕过人群高密度区域,实时动态地选取最优路径,解决复杂场景中障碍物顶点处的拥堵问题。最终,将上述提出的方法应用到人群疏散仿真平台中去,实现行人流疏散仿真系统,该仿真平台能够进行场景建模、路径规划、渲染行人流真实疏散等功能。我们对教学楼大厅和校园场景进行了仿真研究。总结行人数量、出口数量、拥挤度与距离等因素对疏散的影响。通过对比原始模型和本文提出的模型,本文提出的模型具有更好的仿真度,实现快速的行人疏散,疏散效果也更符合实际情况,对于指导突然状况人群疏散具有重要的作用。
【学位单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TU998.1;TP391.41
【部分图文】：

公共场合高密度人群

人群模拟数据驱动技术

无人机设备
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本文编号：2857406