基于大规模实验的高密度行人流运动机理和建模仿真
结题报告
批准号:
71801036
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
17.0 万元
负责人:
金诚杰
依托单位:
学科分类:
G0116.交通运输管理
结题年份:
2021
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
杨帆、郭延永、杨博、吴忠君、章茵、沙迪、申慧、孙庭源
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中文摘要
为保障公共场所拥挤区域行人安全,提升行人通行效率,需要对高密度行人流特征机理展开研究。本项目通过组织大规模行人流实验,分析单向运动中行人流基本图特征,极高密度时巨堵塞和移动状态相互转化,时走时停波传播过程以及个体行人事件演化规律,研究双向运动中通道形成的过程和结果、死锁演化过程、通道形成后系统内的时空不均匀结构和振荡拥堵机理,基于背后挤压规则和随机波动规则构建单向行人流模型,采用空间共享规则和协作换位规则构建双向行人流模型。研究成果可为行人设施设计和行人流量管控提供理论指导和科学依据。
英文摘要
In order to ensure the safety of pedestrians in congested areas and enhance the efficiency of pedestrian movements, it is necessary to study the mechanism of pedestrian flow at high densities. In this project, the large-scale pedestrian flow experiments will be organized. For uni-directional flow, the characteristics of the fundamental diagram of pedestrian flow, the transition between mega jam and moving state at extremely high densities, the propagation of stop-and-go waves and the evolution of individual pedestrian's behaviors will be analyzed. For bi-directional flow, the lane formation process and the results, the evolution of deadlock occurrence, the inhomogeneous structure and the loop oscillation in the system after the finish of lane formation will be studied. The simulation of uni-directional flow will be done by oppressive rules and stochastic rules, while that of bi-directional flow will be realized by cooperative moving rules and room-sharing rules. The results can supply theoretical guidance and scientific evidences for the design of pedestrian facilities and control of pedestrian flow.
通过组织不同类型的大规模行人流实验,系统研究了单双向行人运动机理。在4年的实验中分别考虑了环道宽度为1米,1.5米,2米和2.5米的情况,发现即便密度高达9人/平方米,单向运动中行人仍然能够集体移动,且高密度条件下的实验平均流量和前人实测数据定量一致。在宽度较大时,受行人横向移动影响,无法观测到典型的时走时停波。当密度很高时,双向运动中仍然能形成稳定的两通道或三通道结构,并且在所有密度下,通道形成概率都接近于百分之百。在某些环境中,由于时空分布不均匀,通道形成后的双向平均流量可以高于单向流量。然后,在单排实验中可测得时走时停波的速度为0.4~0.5m/s,平均流量和前人结果基本一致,并且单排基本图里的临界密度与一般宽度下单向基本图里的临界值有明显的对应关系。在限制流量瓶颈实验中,不论道路构造和瓶颈等待时间如何,时走时停波向上游传播时的振荡幅度都会不断放大,这和车辆交通流定性一致。但在直线道路上,当等待时间较长时,行人反应速度明显变慢,会破坏原有的密度波传播规律。最后,在原始社会力模型的基础上调整参数,可以模拟高密度条件下的单向行人流运动;通过添加新的右转偏移规则,可以在高密度条件下实现双向行人流通道形成,且成功率接近于百分之百。最终模拟得到的单向和双向平均流量能够和实验结果定量吻合。另外,还提出了一种基于深度学习框架YOLO的行人视频检测方法,通过训练,最终在高密度条件下检测行人的准确率和召回率可同时达到95%以上,效果明显优于这一领域基于传统检测方法的已有软件。本项目的上述研究成果对行人交通领域的基础研究和管控措施都具有重要的参考价值。
期刊论文列表
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DOI:10.1080/21680566.2019.1614497
发表时间:2019
期刊:Transportmetrica B-Transport Dynamics
影响因子:2.8
作者:Jin Cheng Jie;Jiang Rui;Liang Hong Feng;Li Dawei;Wang Hao
通讯作者:Wang Hao
DOI:10.1155/2021/1396326
发表时间:2021-04-19
期刊:JOURNAL OF ADVANCED TRANSPORTATION
影响因子:2.3
作者:Jin, Cheng-Jie;Shi, Xiaomeng;Ma, Ke
通讯作者:Ma, Ke
DOI:10.1016/j.physa.2021.126229
发表时间:2021-07-06
期刊:PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
影响因子:3.3
作者:Jin, Cheng-Jie;Jiang, Rui;Liu, Xianglong
通讯作者:Liu, Xianglong
DOI:10.1016/j.trc.2019.10.013
发表时间:2019-12
期刊:Transportation Research Part C: Emerging Technologies
影响因子:--
作者:Jin Cheng-Jie;Jiang Rui;Wong S. C.;Xie Siqi;Li Dawei;Guo Ning;Wang Wei
通讯作者:Wang Wei
DOI:10.1088/1674-1056/ab8da3
发表时间:2020-04
期刊:Chinese Physics B
影响因子:1.7
作者:Jin Cheng-Jie;Jiang Rui;Li Da-Wei
通讯作者:Li Da-Wei
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