大规模人群多尺度运动协同机制及控制策略研究

因集会、出行、逃生等目的集聚形成的大规模人群中踩踏事故频发，造成严重的群死群伤后果，对公众安全构成重大威胁。分析表明，人群系统具有"全局协同-系统稳定"、"局部协同-系统失稳-引发踩踏"的特点。因此，针对运动协同性的尺度效应问题，以目标导向运动人群为研究对象，开展可控人群运动实验、辅以运动人群实测建立基础数据，采用图像处理技术提取流参数，结合统计力学分析方法，研究人群中个体、团簇、群体等尺度上运动速度、方向、受力等行为特征关联性，分析运动主体间相互作用形式及转变规律，揭示大规模人群多尺度运动协同机制，并据此抽象人群运动规则，构建基于实证的人群运动模型。分析典型事故案例，得出影响运动协同性的主要因素，探讨其对于人群流动系统时空演变过程影响的规律性，指导优化人群流动，探索兼顾运动效率与安全性的控制策略。项目成果对深入理解大规模人群运动过程动力学演化规律有重要意义，可为人群管理工作提供科学依据。

因集会、出行、逃生等目的集聚形成的大规模人群中踩踏事故频发，造成严重的群死群伤后果，对公众安全构成重大威胁。通过收集事故案例，提取人员运动轨迹，分析人群运动特征，量化分析了大规模人群运动的流体力学参数变化规律，发现了大规模人群由近静止状态向类似“浪涌”的湍动行为转变的新特征；通过设计并开展可控的人员运动实验，针对大规模人群在个体、团簇与集群三种典型尺度上运动协同性，量化分析了行人运动速度、加速度等基本动力学参数在人员密度、运动时间等条件下的变化规律。这些实测和实验资料为人群运动模型的建立提供了数据支撑。分析这些资料，归纳总结不同尺度上个体的运动规律，抽象个体运动规则，构建了体现大规模人群特征的模型。考虑高密度人群运动行为特点，建立了人群湍动的粗粒化模型，定量分析了人群逃生倾向性、压力耗散以及人体摆动行为的影响；考虑人群中主动与被动个体的差异，构建了异质人群相互作用模型，重现了拥挤人群中的“成带”现象和湍动特征；考虑人员避障的视觉机制，建立了行人运动的视阻模型，通过与可控人群运动实验对比，验证并分析了人群运动模型；考虑人员避障的认知心理，建立行人运动的演化博弈模型，分析了期望收益和记忆长度对人员协同合作产生的动力学影响，进而建立了行人运动最大效用模型，考虑趋向目标的收益、行人与障碍物间的相互作用、行人之间的相互作用以及转动惯量的影响，定量重现了行人运动基本图和瓶颈流特征；通过考虑未来收益，建立了人员预测运动模型，研究了预测步长与行人流自组织特征的关系。基于这些模型，研究中深入分析并讨论了运动人群系统在边界条件改变、自身各尺度运动主体组成改变、运动主体间作用强度受噪声影响等条件下人群运动系统远离平衡态的统计力学行为，研究了人群流动状态相变的主要影响因素。最后，为实现大规模人群流动的管控，提出了网络流瓶颈识别的鲁棒性判别法以及人群流动状态在线监测的聚类分析方法。通过建立人群流动网络，识别网络流瓶颈，进而对瓶颈区加强视频监控，结合研究开发的行人交通和疏散动力学模拟软件，实现对人群未来流动状态的预测，可对人群中异常流动状态快速监测和分析，从而提高大规模人群管控的科学性，增强大规模人群流动安全性。项目顺利完成了各项预期研究目标和考核指标，发表学术论文18篇（9篇SCI收录，2篇ISTP收录，1篇EI收录），培养3名硕士研究生，组建了稳定的团队致力于行人和疏散动力学研究。