Oasys MassMotion:
行人模拟工具对人类的建模有多准确?
行人模拟软件在让我们的生活更轻松方面发挥着重要作用。随着我们的城市和交通网络变得越来越复杂,我们的节日、音乐会和体育赛事变得越来越大,让我们自由安全地移动成为规划人员面临的最大挑战之一。
现在,当然,管理邻近度和我们的移动方式又增加了另一个复杂程度。
了解和预测行人运动以及由此产生的人群流动是任何基础设施或活动的设计、规划和日常运营的关键部分,而像 Oasys MassMotion 这样的行人模拟软件提供了规划人员所需的工具。
最近添加的邻近度建模工具有助于管理和分阶段在封锁后安全重新开放设施。
那么行人模拟是如何工作的,它的预测有多现实?我们请 Oasys MassMotion 团队的顾问 Yogin Doolab 向我们介绍行人建模的工作原理。
Yogin 解释说,对行人动态的理解可以追溯到几十年前,当时建筑师将人群理解为流体,然后研究疏散和安全问题。我们理解的一个巨大飞跃是服务水平 (LOS) 的概念,它最初由 John Fruin 在 20 世纪 60 年代提出。
Fruin 意识到,衡量潜在路线有效性的最佳指标不是个人的出行速度,而是每分钟有多少人经过给定点:密度和速度之间的关系不是简单的线性关系,Fruin 的研究向我们展示了这种情况是如何发生的(实际上有一个最佳点,
在这个点上,更高的密度实际上不会减慢人群的速度,但只要再增加几个人,很快就会出现拥堵!)。使用服务水平 (LOS) 概念,可以将其视为在限制移动之前群体可以达到多大的一个衡量标准,我们可以开始预测单个行人在人群中的移动方式。
能够将这种学习转化为对运动的科学理解是准确建模人群的下一个关键步骤。在 20 世纪 90 年代,进一步的研究和计算能力的进步使这一目标成为可能。Dirk Helbing 和 Peter Molnar 于 1995 年提出了社会力量模型。他们开发了一个系统来表示个人、
物体等之间的多重互动。他们将这些互动称为社会力量,并展示了它们如何引导个人在与其他人交往时的行为。
从那时起,人们进行了许多研究,以更精确地确定人们的行为方式以及如何选择到达目的地的路径,无论是通过检票口还是到达音乐会上的汉堡店。
有效且准确的行人建模技术应该能够模拟行人运动的大多数方面(如果不是全部的话)。例如,软件应该能够模拟行人如何进入/离开给定空间,当他们在拐角处遇到迎面而来的人时会发生什么,
以及他们对周围动态变化的人群密度的反应。它应该揭示交叉流和反向流可能在何处引起问题,并且还应该能够模拟随机零星的人类行为。
毫不奇怪,人类就是人类,试图改进现有模型或引入新模型似乎总是会留下空白。因此,对于“行人模拟软件能否 100% 准确地模拟人类行为?”的诚实回答是它不能——但它已经非常接近了,世界各地的工程师和规划人员都对它提供的见解充满信心。
例如,在北京新建的明珠大兴机场,MassMotion 展示了如何在设计中增加额外的自动扶梯以减少主入口的瓶颈。
基于代理的模拟工具(例如 Oasys MassMotion)将社会力量模型与 LOS 结合使用,然后添加用户提供的额外数据,以尽可能地复制人类行为。额外数据可能是交通时间表或音乐会和间隔时间,以预测人流量的高峰和低谷,
或现场进行的实际观察,以更好地了解人们如何接近建筑物。该设计将减少主入口处的瓶颈。
通过添加动作集(通过售票处、自动屏障或安检等序列)、代理配置文件(年龄、移动性、在道路一侧行走的文化偏好等)等功能以及 MassMotion 的软件开发工具包 (SDK),用户可以添加新的项目特定功能,从而定制他们的模拟。
此外,MassMotion 开发团队目前正在积极研究如何将实时数据整合到软件中,以提高准确性,并使管理人员能够对诸如自动扶梯故障导致的拥堵等新兴情况做出反应。
随着技术的进步和人工智能与机器学习的快速发展,行人建模工具很快就能预测和分析任何类型的人类行为,并快速告诉我们如何避免不适、危险和拥堵。
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