中高密度区间集群行为对行人流基本图影响规律研究

As one of the primary subject for pedestrian movement, the fundamental diagram is a basic input for engineering methods developed for the design and dimensioning of pedestrian facilities. Furthermore, it is a quantitative benchmark for models of pedestrian dynamics. However, this empirical relationship has not yet been analyzed completely, especially in the medium and high density region considering crowd behaviors. What’s more, the reasons for the discrepancies of fundamental diagram are varied and puzzled. Thus, in this project, we focus on the analysis of crowd behaviors, such as lock-step effect, random slowdown, velocity matching, conflict avoidance, and so on. With single-file and planar pedestrian movement experiment, the influence of crowd behaviors on the space-time characteristics of the local parameters and the global parameters is studied by analyzing record and the extracting pedestrians trajectories. The phase transition of pedestrian flow and the mechanics for the discrepancies of fundamental diagrams are explored. The influence of crowd behavior with different probability distributions on the curve configuration and characteristic parameters of fundamental diagram is uncovered. The multi-velocity floor field cellular automaton considering the overall characteristics of the fundamental diagram is constructed. This project provides the theoretical basis and technical support for the design of pedestrian facilities, as well as prevention and forecast of the crowd disaster.

作为行人运动最本质的规律之一，行人流基本图是设计规划行人设施的基础，也是行人动力学模型的量化标准。然而，基本图的经验关系尚未被完全解析出来，特别是在考虑集群行为的中高密度区间。已有研究对基本图差异性机理的解释仍然不够具体，很难达到一个统一、科学合理的认知。因此，本项目针对不同概率分布下的锁步前行、随机慢化、速度匹配、冲突避免等行人集群行为，进行一维和平面行人流实验，并通过分析记录视频和提取行人轨迹，研究各类集群行为对行人流局部参数的时空分布规律以及全局性参数的影响，探索行人流相变过程和导致基本图差异性的微观作用机理，揭示在不同概率分布下各类集群行为对基本图曲线形式及特征参数影响规律，建立综合考虑基本图信息的多速度场域元胞自动机模型，为指导规划行人设施、预防预警密集人群灾难提供理论依据和技术支撑。

作为行人运动一类最本质的规律，行人流基本图是设计规划行人设施的基础，也是行人动力学模型的量化标准。然而，基本图的经验关系尚未被完全解析出来，特别是在考虑集群行为的中高密度区间。已有研究对基本图差异性机理的解释仍然不够具体，很难达到一个统一、科学合理的认知。. 因此，本项目针对锁步前行、冲突避免、右偏向性等各类行人集群行为，开展了多种环境下的一维和平面行人流实验，记录视频并提取分析了行人轨迹。采用局部和全局性测量与计算方法，得到行人流动特性参数的时空分布，揭示了集群行为对基本图曲线形式与特征参数的影响规律，阐述了行人流相变过程和导致基本图差异性的微观作用机理。同时，基于基本图信息，建立和验证了综合考虑行人非均质性、各向异性以及时间相关性的精细网格场域元胞自动机模型。. 研究发现：1）通过提高行人锁步概率，规律性声音信号提升了行人纵向空间的有效利用率，从而显著增加了行人通行能力。2）实验装置的曲率会引起行人非均匀性分布，而导致局部测量区域的密度和流量降低。3）自由流相，疲劳是行人通过效率决定性因素之一；堵塞相，堵塞由出口向入口扩散。4）单向流中，跟随行为和右偏向性会降低行人通过效率；双向流中和交叉流中，右偏向性破坏行人均匀性分布，避免了完全堵塞的形成。5）建立的模型与经验数据很好地吻合，在扩展性、精度以及计算效率方面具有优势。6）引入瓶颈处行人转向规则，解决了模型网格精细化导致的死锁问题。7）行人长距离疏散、障碍-行人相互作用、地铁火灾危险性评估等应用示范。. 本项目研究深化了行人流相变过程和自组织现象微观机理的理解，丰富了行人运动特征参数数据，为行人动力学领域提供了理论补充。发展了行人动力学模型校核与验证方法，一定程度上解决了行人动力学模型难以定量验证的瓶颈。提供了一种经济、灵活的行人交通流改善方法，为更加准确地预测预警密集人群事故，指导优化行人设施设计与规划提供理论依据和技术支撑。