Development of Evacuation Simulation Method Based on Human Flow Estimation via WiFi Signal Measurements

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本研究の目的は，「WiFiシグナル計測によるリアルタイム匿名人流推定のためのフレームワークを利用し，避難シミュレーションでの人流データ利用の有用性を検証すること」である．目的達成を目指し，「名古屋駅地下街エスカにおける人流のリアルタイム推定データを得る課題」及び「名古屋駅地下街エスカにおける避難シミュレーションによる避難誘導と推定避難時間の関係調査」に着手した．1つ目の報告として人流計測実験についてまとめる．時空間粒度が可変の人流データ推定のために，動画による人の追跡や混雑時の人の動きについても調査実験を行った．しかし，コロナ禍により日々の人の流れの変化が大きいことから，平常時の人流をリアルタイムに長期間計測できず，代わりに日々の人の流れの変動の大きさを見積もることを目的として，2022年8月4日から5日にかけて名古屋駅地下街エスカで開発した人流計測フレームワークを利用した人流計測を1日実施した．得られた地下街滞在者数の空間分布と過去の計測における空間分布の両方の条件で避難シミュレーションを実施することで，滞在者の空間分布が変化した際の避難時間の変化を確認できる．2つ目の報告として人流シミュレータPTV Vissim を利用した避難シミュレーションについてまとめる．コロナ禍前の2019年8月25日から26日にかけて名古屋駅地下街エスカにてオフライン人流計測が実施されており，1時間毎の地下街滞在者数の空間分布が得られていた．そこで，2019年の滞在者が外水氾濫により西側の階段を利用して避難するシナリオを想定し，避難時間を推定した．その結果，最も滞在者数の多い時間帯では13分56秒もの避難時間を要することが示された．この報告内容は，計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2022にて発表題目「名古屋駅地下街における人数分布の推定と避難シミュレーションの開発」にて公表した．