[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

本發明公開了一種基于馬爾可夫狀態跳變的行人行走行為預測方法，所述方法包括：S1：對密集狀態下人群的移動特征進行調研，采集信息統計分析得到人群密度?速度，密度?流量關系；S2：根據行人在移動過程中視野條件、建筑物規模及信息獲取等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；S3：根據關系圖中人群移動速度的大小將其離散化，利用馬爾可夫狀態跳變的思想選取行人移動速度大?。籗4：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。行人在此規則下的運動能夠準確地預測密集人群的移動行為，為正確疏導人群提供參考，同時可以改善大型公共場所的空間結構設計，對提高人群疏散效率，保障生命安全具有重大意義。

技術領域

本發明涉及城市行人交通安全領域，更具體地，涉及一種基于馬爾可夫狀態跳變的行人行走行為預測方法。

背景技術

近年來，隨著經濟與文化的發展，城市規模急劇膨脹，城市人口迅速增長，交通問題已經成為人們最為關注的一個問題之一。行人運動是道路交通中的一個重要組成部分，對交通流及交通管理有較大的影響，目前對道路交通中行人的研究越來越受到重視。人群聚集活動越來越多地出現在各種公共場所，當場所內人數增加、密度較高時，行人會相互交織、相互擠壓，一個微小的擾動就會使人群進入不穩定的狀態，如果不進行有效的控制和管理，很容易造成傷亡事故。此外，在這些人員密集的場所，一旦發生火災、地震、危險源等緊急情況，如何將建筑物中的大量人員快速安全地疏散也是保證人員安全地重要手段。全世界每年都有數千人在聚集活動時發生的突發事件中喪生，因此針對于人群中行人行為的安全問題備受關注。

交通事故以及人群聚集的風險是由多種因素共同構成的，具體涉及到場所類型、空間結構、組織管理、人群類型、人群運動特征、安全措施等方面。其中，行人在場所中的行為特征是影響行人安全風險的重要因素。人在公共場所中的行為受到社會、道德、環境、習慣、身體狀況、心理、教育、文化、性格等各種因素的影響，既具有某種規律性，也帶有很大的不確定性。行人的心理和行為等雖然存在著個體差異，但是當行人數量增多，人群密度增大時，行人的行為也存在一些共性，并體現出群體特性。行人流是由相互作用的行人構成的多主體復雜系統，行人彼此之間具有較強的非線性相互作用，相對于交通車輛流，行人流的運動更為復雜。

綜上可知，對行人流的研究工作已經成為一件極為緊迫和相當重要的事情。行人動力學是研究正常及緊急情況下，公共場所中行人運動特征及人群管理的科學，研究成果可以為設計和優化步行設施，提高空間的使用效率及開發計算機行人仿真軟件提供依據，為大型人群聚集活動中的人群管理提供理論指導。此外，系統科學地分析密集人群的移動過程，獲取行人的行為特性并對行人疏散過程進行科學有效的管理，是人群管理的最直接手段。正常和恐慌情況下人群的運動行為和規律對事故的發生和演變也起著重要的作用。因此，對密集人群行為進行更深入的研究，分析行人動力學特性，制定科學有效的策略，合理規劃和設計建筑物內部結構具有非常重要的科學意義和實際價值。

迄今為止，國內外對行人交通研究的深度遠遠不及機動車交通，其調查和分析方法需要不斷地改進和完善。傳統的研究方法包括元胞自動機模型和社會力模型，元胞自動機模型對空間的靜態處理和單個行人規則同質化，社會力模型的算法復雜度隨著人數的增加呈現指數型增長，且不能反映出單個行人行為的隨機性。因此，需要提供一種能夠準確預測密集人群行為和移動規律的有效方法，同時考慮單個行人的行走過程的靈活性和復雜性，更為準確地反映人群在不同真實環境下的行走過程的實時預測。

發明內容

為了解決以上問題的至少之一，本發明提供了一種基于馬爾可夫狀態跳變的行人行走行為預測方法，該方法采用一種智能的啟發式規則選取行人的移動方向，并利用馬爾可夫狀態跳變的規則選取速度大小，同時考慮到行人在移動過程中的實時物理環境使用一種提前減速機制避免發生碰撞，能夠更為準確地預測人群的移動行為，為正確進行人群疏散提供參考，提高行人交通的行走效率，保障行人安全。

為達到上述目的，本發明采用下述技術方案：