[發明專利]一種基于馬爾可夫狀態跳變的行人行走行為預測方法

有效

• 申請號: 201710895401.1
• 申請日: 2017-09-28
• 公開（公告）號: CN107657345B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 董海榮;魏成杰;姚秀明
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 付生輝;段俊峰

1.一種基于馬爾可夫狀態跳變的行人行走行為預測方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：對密集狀態下單個行人的移動特征和人群的移動特征進行調研，并采集人群的移動速度、密度和流量信息以得到人群密度-速度和密度-流量關系圖；

S2：基于所述人群密度-速度和密度-流量關系圖，并根據行人在移動過程中視野條件、建筑物規模及信息獲取因素對人群運動行為的路徑搜索和選擇過程的影響，建立基于信息傳遞的方向選擇模型，所述信息獲取因素為行人向其他行人獲取的選擇路徑信息；

S3：根據所述方向選擇模型中人群移動速度的大小將單個行人的步伐狀態S_i離散化為四種狀態S₁、S₂、S₃、S₄，行人會根據當前狀態和狀態轉移矩陣決定下一個時刻的狀態，建立行人在移動過程中的速度選擇模型；

步驟S3具體包括以下步驟：

S31：根據行人的移動速度大小將單個行人的步伐狀態離散為四種狀態S₁、S₂、S₃、S₄，行人會根據當前狀態和狀態轉移矩陣決定下一個時刻的狀態：

其中，P為行人在移動過程中使用的狀態轉移矩陣，P_ij代表不同狀態之間的轉換概率；

S32：每一個狀態對應一個速度區間，如果行人當前狀態與上一狀態相同則延續上一狀態的速度大小值；如果狀態發生了改變，行人在確定狀態后會在對應區間速度范圍內結合截斷高斯函數隨機選取一個速度大小值：

其中，η為補償系數，σ為標準差，v_avg代表每個狀態區間的速度均值；v為每一個狀態對應速度區間內的速度；

S4：行人在遇到障礙物時會提前減速并與其保持一定的距離避免接觸和碰撞，使用一種提前減速機制，行人在所述提前減速機制的運動能夠準確地預測密集人群的移動行為；

所述提前減速機制為：

vj＝min(v_i，d/t)

其中，vj為行人將要行走的速度大小，v_i為步驟S32中所述隨機選取一個速度大小值中的最大速度，d代表當前方向可行走的距離，t代表每一步所用時間；

在此提前減速機制下，行人行走路徑的步驟為：

S41、行人首先會根據視野內實時環境選取初始移動方向，以及選取初始狀態和初始速度大小值，在此提前減速機制下行人開始運動；

S42、每隔一個步伐時間狀態Δt，行人都會根據視野內環境調整自身的移動方向，并根據狀態轉移矩陣選取速度大小值，使用提前減速機制避免發生碰撞，在此提前減速機制下行人繼續運動；

S43、行人到達目標點，停止運動，若未達到目標點，轉至步驟S42直至到達目標點停止運動。

2.根據權利要求1所述的預測方法，其特征在于，步驟S1中所述單個行人的移動特征包括移動速度、移動方向、人均占地面積、視野范圍和年齡分布。

3.根據權利要求1所述的預測方法，其特征在于，步驟S1中所述人群的移動特征包括人群平均移動速度、人群密度和人群在移動過程中呈現出的自組織現象，包括雙向行人流的分層現象、瓶頸處拱形現象、交叉行人流的條紋現象。

4.根據權利要求1所述的預測方法，其特征在于，步驟S1中所述移動速度、密度和流量信息包括人群密度-速度關系和人群密度-流量關系。

5.根據權利要求1所述的預測方法，其特征在于，步驟S2中所述基于信息傳遞的方向選擇模型為：

其中，α₀代表行人當前行走方向與目的地方向的夾角，α代表行人將要行走的方向與目標點之間的夾角，D表示行人與目的地之間的距離，d_i(α)行走的最遠長度偏離目標點的距離；f_i(α)為行人沿行走方向行走時，不與其他行人或者障礙物相接觸碰撞的最遠距離；

有兩種特殊情況，行人將不會按照上述方法選擇方向：當目標點不在行人視野范圍的角度之內，或當行人與其他行人或者障礙物存在身體接觸碰撞時。