一種地鐵車站人員應急疏散仿真方法及系統(tǒng)與流程
本發(fā)明涉及地鐵車站人員應急疏散。更具體地，涉及一種地鐵車站人員應急疏散仿真方法及系統(tǒng)。
背景技術：
城市軌道交通系統(tǒng)的快速發(fā)展時期，保證乘客安全成為全社會關注的焦點。多數地鐵車站地下建造，具有較高封閉性。在高強度客流或緊急情況發(fā)生時，保證全部乘客在規(guī)定時間內轉移到安全位置，降低次生事故發(fā)生概率成為相關部門及專家學者研究重點。地鐵系統(tǒng)內存在大量乘客及工作人員，不同人員心理接受能力及對緊急疏散反應不同。使用一般人員仿真計算方法得到的相關結論，忽視了人員運動過程中的心理變化，所得到的疏散措施及相關結論也可能與真實情況存在差異，反而不利于人員疏散。
為了保證對人員疏散的仿真真實有效，具體疏散策略可行，有必要對人員運動過程中的心理狀態(tài)進行實時描述，掌握人員運動過程中的心理及生理變化規(guī)律，建立人員疏散運動過程中的心理及生理關系，通過改進既有社會力模型，識別疏散過程中的瓶頸擁堵區(qū)域，為及時有效的采取疏散管理措施、緩解疏散壓力、降低安全風險提供一種科學合理的分析方法。
在既有的應急疏散問題探討過程中，主要采用的方法包括調查問卷、可控實驗及仿真模擬等，實際研究中多采用已有模型如社會力模型或元胞自動機模型等模擬疏散人員運動情況，得到疏散環(huán)境變化對人員疏散的影響，給出合理疏散策略。上述方法雖能地刻畫人員疏散的大體狀態(tài)，但存在以下問題：(1)面對突發(fā)狀況時，疏散人員作為獨立的個體，其生理及心理狀態(tài)各不相同，有針對性的個體研究及將人員生理、心理建立聯(lián)系的研究均較少；(2)綜合考慮多種影響因素對人員心理的影響，特別是人員自身恐慌感受與群體間恐慌傳播兩者的研究相對較少；(3)針對地鐵火災、煙霧等造成人員有效可見度下降從而導致人員運動狀態(tài)發(fā)生改變的研究較少；(4)目前所做人員疏散仿真工作多基于已有仿真軟件，此類仿真軟件在描述地鐵車站人員疏散方面針對性不強，對底層模型及實際參數的二次開發(fā)支持程度較差，使用過程中無法靈活適應實際問題與研究場景的變化。
近年來，隨著城市軌道交通的發(fā)展，很多大城市積累了大量公共交通刷卡數據，這些數據反映了車站內部人員的數量變化情況，可為緊急情況下地鐵車站內部人員疏散分析提供準確完善的資料。盡管目前用于進行人員運動疏散仿真的模型較為成熟，但考慮人員運動過程中的心理及生理相互影響模型較少，綜合考慮人員與周圍環(huán)境之間交互研究較少。
因此，需要提供一種同時考慮緊急疏散情況下人員心理及生理變化的地鐵車站人員應急疏散仿真方法及系統(tǒng)。
技術實現要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種地鐵車站人員應急疏散仿真方法及系統(tǒng)，以既有的社會力模型為基礎，運用數學建模基本理論，根據疏散過程中影響人員心理及生理變化的因素，分析緊急情況下人員疏散的運動過程。運用這種方法得到人員在全站臺上的實時分布特征，分析人員疏散的時空規(guī)律，識別和判斷地鐵站臺內部人員擁堵及形成瓶頸的路段，進一步支撐應急疏散措施的制定和實施。
為達到上述目的，本發(fā)明采用下述技術方案：
一種地鐵車站人員應急疏散仿真方法，包括如下步驟：
s1、搭建地鐵車站緊急疏散仿真場景，初始化待疏散人員；
s2、仿真待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知；
s3、根據待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知結果，建立包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型；
s4、根據包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型，建立待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型；
s5、對待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型按照時間步長法進行仿真，得到各仿真時刻待疏散人員的運動狀態(tài)和最終的仿真結果。
優(yōu)選地，步驟s1進一步包括如下子步驟：
s101、設置地鐵車站緊急疏散仿真場景的特征參數，所述特征參數包括待疏散人員數量，危險源的性質、位置及危險強度和待疏散人員心理壓力；
s102、根據地鐵車站緊急疏散仿真場景的特征參數搭建地鐵車站緊急疏散仿真場景，所述仿真場景包括仿真站臺和危險源；
s103、在給定范圍內隨機生成各待疏散人員的身高、體重、初始位置、和初始期望速度。
優(yōu)選地，步驟s2進一步包括如下子步驟：
s201、仿真待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)的感知，心理狀態(tài)包括可見度、滯留時間、耐心度和到達危險源距離等導致心理壓力的多種因素，生理狀態(tài)包括身高、體重和運動速度等；
s202、仿真待疏散人員對周圍環(huán)境的感知，周圍環(huán)境包括周圍障礙物、有效視野感知域范圍內的其他待疏散人員的心理及生理狀態(tài)。
優(yōu)選地，步驟s3進一步包括如下子步驟：
s301、根據各待疏散人員所處場景，分析其可見度是否受到影響，利用可見度時空擬合模型計算可見度，并通過可見度變化計算有效視野感知域范圍；
s302、根據待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)的感知仿真結果建立待疏散人員自恐慌模型，根據待疏散人員對周圍環(huán)境的感知結果建立待疏散人員恐慌傳播模型；
s303、根據待疏散人員自恐慌模型和待疏散人員恐慌傳播模型，建立待疏散人員心理壓力模型；
s304、利用待疏散人員心理壓力模型對既有的社會力模型中的參數進行調整，建立包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型。
一種執(zhí)行上述地鐵車站人員應急疏散仿真方法的地鐵車站人員應急疏散仿真系統(tǒng)，包括：
初始化模塊，搭建地鐵車站緊急疏散仿真場景，初始化待疏散人員；
感知仿真模塊，仿真待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知；
社會力模型建立模塊，根據待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知結果，建立待疏散人員心理壓力模型，并進一步建立包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型；
運動決策模型建立模塊，根據包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型，建立待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型；
疏散仿真模塊，對待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型按照時間步長法進行仿真，得到各仿真時刻待疏散人員的運動狀態(tài)和最終的仿真結果。
本發(fā)明的有益效果如下：
本發(fā)明所述技術方案以地鐵站臺內緊急事件發(fā)生后的待疏散人員運動為研究對象，以數學建模原理為基礎，從時間與空間的角度提出了一種用于可見度時空擬合方案，將該方案與人員感知到的心理壓力因素進行結合，對人員心理壓力模型進行改進和計算，將心理壓力度運用到對既有的社會力模型的改進過程中，計算出具有心理壓力情況下的人員受力情況，并結合具體人員及環(huán)境狀態(tài)給出科學的運動決策，支持人員在系統(tǒng)內穩(wěn)定的運動。本發(fā)明所述技術方案科學、準確地分析人員在地鐵站臺緊急事件發(fā)生后的運動規(guī)律，識別和判斷擁堵時段以及瓶頸路段和重要疏散設備的利用效率，進一步提高了應急疏散措施制定和實施的合理性與有效性。
附圖說明
下面結合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細的說明。
圖1示出地鐵車站人員應急疏散仿真方法流程圖；
圖2示出待疏散人員感知自身狀態(tài)流程圖；
圖3示出待疏散人員感知周圍環(huán)境流程圖；
圖4示出待疏散人員可見度空間擬合示意圖；
圖5示出待疏散人員視野感知域示意圖；
圖6示出待疏散人員心理壓力算例示意圖，圖中不同曲線代表不同權重取值下的人員心理壓力變化情況；
圖7示出改進后社會力模型發(fā)生的拱形擁堵現象示意圖及避讓現象示意圖；
圖8示出待疏散人員路徑決策模型；
圖9示出待疏散人員速度決策模型；
圖10示出待疏散人員無可見度變化情況下疏散行為模型；
圖11示出待疏散人員可見度變化情況下疏散行為模型；
圖12示出待疏散案例場景及平臺示意圖；
圖13示出待疏散案例場景中累積疏散人數隨時間的變化情況示意圖；
圖14示出待疏散案例場景中疏散設備利用率示意圖；
圖15示出待疏散案例場景中人員走行距離統(tǒng)計情況；
圖16為待疏散案例場景中人員平均運動速度統(tǒng)計情況；
圖17為待疏散案例場景中人員心理壓力值分布情況；
圖18示出地鐵車站人員應急疏散仿真系統(tǒng)基本體系框架圖。
具體實施方式
為了更清楚地說明本發(fā)明，下面結合優(yōu)選實施例和附圖對本發(fā)明做進一步的說明。附圖中相似的部件以相同的附圖標記進行表示。本領域技術人員應當理解，下面所具體描述的內容是說明性的而非限制性的，不應以此限制本發(fā)明的保護范圍。
如圖1-18所示，本發(fā)明公開的地鐵車站人員應急疏散仿真方法及系統(tǒng)，以既有社會力模型及心理壓力模型為基礎，通過建立一種人員可見度變化的時空擬合模型仿真模擬具有煙霧的場景下人員可見度變化，并將可見度、周圍人員密度、在系統(tǒng)內滯留時間、到達危險遠距離、運動速度等多種因素綜合考慮建立自恐慌模型，根據周圍人員運動狀態(tài)及心理壓力狀態(tài)建立恐慌傳播模型，將自恐慌與傳播恐慌模型進行綜合考量得到改進后的心理壓力度模型。利用改進后的心理壓力度模型對既有社會力模型進行改進，建立包含人員運動過程中的心理與生理狀態(tài)的聯(lián)系的改進后的社會力模型，應用于人員運動過程中的受力計算。將人員簡化為具有自主判斷的智能體模型，針對不同仿真場景建立智能體感知、決策及運動模型用于模擬人員的疏散運動過程。通過仿真場景建立，得到不同仿真場景下的人員運動特征，并給出合理疏散策略。本發(fā)明從仿真建模的角度，提出了一種更加貼近真實運動情況的人員運動模型，從疏散人員自身角度出發(fā)研究疏散環(huán)境改變對人員運動的影響。
本發(fā)明公開的地鐵車站人員應急疏散仿真方法是一種地鐵站臺內緊急事件發(fā)生后的疏散人員運動分析方法，該方法以改進的社會力模型和心理壓力模型為基礎，定義每一個疏散人員為一個研究對象，則疏散環(huán)境中的疏散狀態(tài)實時變化就是每一個研究對象在每一個仿真步長內的運動狀態(tài)改變情況。從數學建模的角度，提出了計算人員心理、生理及運動狀態(tài)變化的方法，從更加貼近實際生活的角度研究人員運動規(guī)律。如圖1所示，本發(fā)明公開的地鐵車站人員應急疏散仿真方法，包括如下步驟：
s1、搭建地鐵車站緊急疏散仿真場景，初始化待疏散人員：仿真開始初期，需要進行仿真場景搭建，并對仿真人員進行初始化，該步驟的意義在于選擇不同類型仿真場景并完成仿真人員輸入工作。步驟s1的具體過程如下：
s101、設置多個仿真場景，設置地鐵車站緊急疏散仿真場景的特征參數，不同場景中各特征參數存在差異，特征參數包括待疏散人員數量，危險源的性質、位置及危險強度(或者說緊急事件類型、位置及強度)和待疏散人員心理壓力等，各特征參數均允許用戶通過平臺按鈕操作選取，選擇不同種類場景可進行不同場景仿真工作；
s102、根據地鐵車站緊急疏散仿真場景的特征參數搭建地鐵車站緊急疏散仿真場景，所述仿真場景包括仿真站臺和危險源；該步驟將用戶選擇的仿真場景等信息輸入到后臺當中，系統(tǒng)根據用戶選擇創(chuàng)建相應的仿真場景，如站臺搭建、危險源源搭建等。
s103、在給定范圍內隨機生成各待疏散人員的身高、體重、初始位置、和初始期望速度；生成所選定數量待疏散人員，待疏散人員的身高、體重、初始位置、初始期望速度等特性在給定范圍內隨機生成，完成待疏散人員具有差異化的初始化過程，生成多個互相分離，性質各異的仿真待疏散人員。
s2、仿真待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知：由于待疏散人員存在差異性，人員對自身及周圍環(huán)境感知結果不盡相同，而待疏散人員在運動前需要先進行感知，根據自身的感知結果進行心理及生理狀態(tài)的調整，人員數據量很大，后續(xù)仿真分析過程需要針對不同疏散人員在任意時間的心理及生理狀態(tài)進行分析仿真，對數據準確性及數據量要求較高，感知模塊的計算可有效為人員狀態(tài)計算提供基礎支持。步驟s2的具體過程如下：
s201、仿真待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)的感知，包括身高、體重、運動速度等生理指標感知，及可見度、滯留時間、耐心度、到達危險源距離等影響心理的、導致心理壓力的心理指標感知；
s202、仿真待疏散人員對周圍環(huán)境的感知，如感知周圍障礙物、感知有效視野感知域范圍內的其他疏散人員的心理及生理狀態(tài)等。
s3、根據待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知結果，建立包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型：人員心理狀態(tài)會對人員運動狀態(tài)產生影響，人員運動狀態(tài)將直接反映到人員疏散過程中，對于人員狀態(tài)的計算包括人員對自身心理壓力及所受改進后社會力的計算，人員狀態(tài)計算結果能為后續(xù)的人員運動提供基礎數據。步驟s3的具體過程如下：
s301、根據待疏散人員所處仿真場景判斷其可見度是否受到影響，并利用可見度時空擬合模型計算得到自身可見度情況，通過可見度變化計算有效視野感知域范圍；
s302、根據待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)的感知仿真結果建立待疏散人員自恐慌模型，根據待疏散人員對周圍環(huán)境的感知結果建立待疏散人員恐慌傳播模型：綜合滯留時間、到達危險源距離、周圍人員密度、可見度及運動速度等因素計算疏散人員自恐慌，建立待疏散人員自恐慌模型；根據人員自身運動狀態(tài)及周圍人員運動和心理狀態(tài)差異情況，建立待疏散人員恐慌傳播模型；
s303、根據待疏散人員自恐慌模型和待疏散人員恐慌傳播模型，建立待疏散人員心理壓力模型；
s304、利用待疏散人員心理壓力模型對既有的社會力模型中的參數進行調整，建立包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型。
s4、根據包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型，建立待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型：實現人員對未來運動路徑及運動速度的決策。此步驟充分考慮了人員之間的差異性，針對不同疏散人員所處位置及自身心理和生理特性做出運動路徑及速度決策，并給出預動作狀態(tài)判斷，具體過程如下：
根據步驟s2中人員感知到的周圍環(huán)境情況，按照圖8中給出的待疏散人員路徑決策流程圖，得出待疏散人員的疏散路徑決策；根據步驟s3中人員所受社會力的情況，按照圖9中給出的待疏散人員速度決策流程圖，得出疏散人員的疏散速度決策，最終建立待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型；
s5、對待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型按照時間步長法進行仿真，得到各仿真時刻待疏散人員的運動狀態(tài)和最終的仿真結果：不同待疏散人員具體運動的仿真，會由于不同待疏散人員所做出的運動決策不同而不同，其運動結果也會導致其心理、生理狀態(tài)改變。人員運動過程根據仿真按照時間步長法進行，每一次仿真后人員運動狀態(tài)發(fā)生改變，當所有人員均逃離仿真場景后，仿真視為完全結束，不再進行狀態(tài)更新；否則不斷更新系統(tǒng)內部人員運動狀態(tài)，更新疏散結果和相關指標。步驟s5具體過程如下：
根據步驟s4得到的待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型，按照時間步長法仿真得到每一時刻仿真疏散人員的運動狀態(tài)；
將人員運動狀態(tài)進行展示，并將疏散指標進行存儲和分析。
該方法中步驟s3核心步驟，下面對步驟s3進一步詳細說明：
得到待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知結果后，人員對自身所處環(huán)境及自身心理及生理狀態(tài)有了一定認識，但不能直接將所感知到的各類因素直接反映在自身的運動過程當中，步驟s3中通過對可見度的時空擬合，得到人員可見度的實時變化情況，并將其與其他多種會影響人員心理壓力的因素考慮進待疏散人員心理壓力模型中。利用待疏散人員心理壓力模型對直接影響人員運動的社會力模型進行改進，得到包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型，可根據該模型得到改進后的社會力，即待疏散人員在此刻的受力狀態(tài)。
對于待疏散人員的可見度的計算，有以下三種方法：
1)直接根據流體力學、發(fā)煙模型及可見度模型等進行計算；
2)根據專業(yè)仿真軟件得到可見度變化數據進行帶入計算；
3)根據專業(yè)仿真軟件得到可見度變化數據后，對大量數據進行時空擬合，得到全空間任意時刻可見度數值。
其中方法3)所得到的參數值較少，計算后的可見度數值與真實值相差較小，需要導入系統(tǒng)內的數據量較少，可見度在全空間和全時間內具有連續(xù)可變的性質，效果較好。因此方法3)是本發(fā)明中推薦使用的方法，具體如下：
對于某一位置空間點在任意時刻t的可見度數值r(xi，yi，zi)(t)可利用以下時間擬合公式計算，其中ri,max為空間內最大可見度，ai,1,bi,1,ci,1,ai,2,bi,2,ci,2,ai,3,bi,3,ci,3為隨空間位置不同而取值不同的常數組，ti,0為可見度開始發(fā)生變化的臨界時間點。當仿真環(huán)境中不存在可見度變化時，ti,0參數取無窮大：
對于某一時刻的任意空間點的可見度數值可利用以下空間擬合公式計算，其中ra為待求點可見度，其他數值為其周圍其他點可見度數值，具體位置詳見圖5：
根據疏散人員心理壓力的定義，認為人員感受到的恐慌瞬時值
人員感受到的恐慌瞬時值由自恐慌模型
σi,1+σi,2＝1
待疏散人員自恐慌模型
μi,1+μi,2＝1
感知心理壓力度模型ei(t)由待疏散人員在疏散環(huán)境中的滯留時間導致心理壓力值f(t)、周圍人員密度導致心理壓力值g(ρ(t))、距離危險源的距離導致心理壓力值h(d(t))以及可見度導致心理壓力值l(s(t))共同決定，上述因素所導致心理壓力取值均在0～1之間?？梢姸纫蛩匦璩丝只乓蜃觕，當目標位置不可見時，c＝1，否則c＝0。不同因素對不同疏散人員造成的心理壓力受空間環(huán)境及自身屬性影響，疏散人員心理壓力傾向于各因素引起的心理壓力的較高值(ei(t)∈[0,1])，故疏散人員的感知心理壓力度應隨時間實時變化如下所示：
ei(t)＝max{f(t),g(ρ(t)),h(d(t)),c*l(s(t))}
上式中各因素引起感知心理壓力計算方式，如下所示，其中各因素對應心理壓力激增系數α1、α2、α3、α4及曲線函數邊界約束值β與具體場景選取有關：
人員焦慮度模型
疏散人員的傳播恐慌
本發(fā)明對人員心理壓力度模型進行計算和驗證，計算得到疏散場景中人員心理壓力情況見圖6。
本發(fā)明中對社會力模型進行了較大幅度的改進，社會力模型由自驅力
本發(fā)明針對自驅力
τ＝τ0-a*(b*exp(c*pi)+d)-1
本發(fā)明針對人與人及人與障礙物之間作用力
aij/w(pi)＝api2+bpi+c
本發(fā)明針對社會力模型的改進進行驗證，驗證采用現象為拱形擁堵現象及避讓現象?！肮靶螕頂D”現象是指：疏散環(huán)境及人員數量一定，疏散出口較小的情況下，疏散人員會在出口位置出現拱形排隊情況。該現象產生原因是由于每個疏散人員在選擇疏散路徑時都會選擇距離出口較近的位置等待，到達出口距離一致的位置點的連線為圓形?！氨茏尙F象”指：人員在預期運動方向上遇到其他人員或障礙物時，出現偏離原有運動軌跡的現象。避讓過程中人員會選擇較短的路線，在繞過障礙物后再改變其運動方向，朝向原定目標點運動。上述兩種現象常用來驗證社會力模型搭建的正確性，詳見圖7。避讓圖中不同曲線代表不同運動速度下人員避讓的軌跡圖，避讓軌跡偏離直線運動方向越遠，則避讓行為越明顯。
一種執(zhí)行上述地鐵車站人員應急疏散仿真方法的地鐵車站人員應急疏散仿真系統(tǒng)，包括：初始化模塊、感知仿真模塊(人員感知模塊)、社會力模型建立模塊(人員狀態(tài)計算模塊)、運動決策模型建立模塊(人員運動決策模塊)、疏散仿真模塊(人員運動模塊)以及結果分析與輸出模塊，系統(tǒng)框架如圖18所示。
初始化模塊，搭建地鐵車站緊急疏散仿真場景，初始化待疏散人員：該模塊實現人員及仿真環(huán)境的初始化功能，由于仿真環(huán)境較復雜，仿真人員數據量較多，后續(xù)仿真分析過程需要針對不同疏散人員的心理及生理特性進行有針對性仿真，為后續(xù)仿真工作提供基礎數據。
鑒于初始化模塊需要進行仿真場景的初始化搭建以及疏散人員的初始化兩部分工作，考慮到后續(xù)仿真過程中需要使用仿真場景下的人員可見度數據，本發(fā)明在正式進行系統(tǒng)搭建之前需要使用具有fds仿真模塊的pyrosim軟件進行仿真站臺內可見度的預處理工作。通過預處理后得到各類仿真場景下可見度的數據，并利用matlab軟件對可見度數據進行處理，得到可見度時空擬合模型，將該模型存儲在相應數據庫中，方便調用。
仿真場景及疏散人員初始化利用visualstudio中的c#語言實現。仿真場景搭建利用visualstudio中新建station類實現，該類中包含有站臺基礎數據，如站臺長度、寬度、樓梯位置、樓梯長度、寬度、危險源位置及強度等，通過對station類內部屬性的變化可改變仿真環(huán)境。疏散人員搭建利用在visualstudio中新建pedestrians類實現，該類中包含屬性包括人員數量、單個人員屬性類pedestrian、人員是否疏散完全及人員整體恐慌程度等，通過對上述屬性的更改可以確定疏散人員群體的整體屬性。其中，單個人員屬性類pedestrian中包含有單個疏散人員的所有屬性，如身高、體重、反應時間、期望速度、實際速度、受力情況、心理壓力等，人員初始化工作中會對每個疏散人員的屬性進行定義及賦值，部分可變屬性隨疏散進程實時更新。
感知仿真模塊(人員感知模塊)，仿真待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知：該模塊實現單個疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)的感知和對周圍環(huán)境的感知，為后續(xù)仿真分析過程需要針對不同疏散人員在任意時間的心理及生理狀態(tài)分析仿真提供基礎數據。該模塊分為人員自感知模塊以及人員感知環(huán)境模塊兩部分，分別用于人員對自身感知及對環(huán)境感知。人員對自身狀態(tài)的感知如圖2所示，人員感知環(huán)境流程如圖3。
待疏散人員對自身特性的感知分為自身生理特性感知和自身心理特性感知兩部分：
1)生理特性感知：主要感知id編號、直徑、質量、身高、期望運動速度、實際運動速度、社會力大小及是否逃離系統(tǒng)等因素；
2)心理特性感知：主要感知滯留時間、局部密度、危險源距離、可見度及焦慮度等因素。
人員感知環(huán)境包括對建筑物等無生命的障礙物及危險源的感知和對環(huán)境中其他疏散人員的感知兩部分，包括以下工作流程：
1)對建筑物等無生命的障礙物及危險源的感知：
101)對環(huán)境進行熟悉度分析，判斷對環(huán)境是否熟悉；
102)對緊急事件源類型的感知，如火災、擁擠、乘客爭執(zhí)等；
103)對緊急事件源強度的感知，如重大事故、大型事故、一般事故等等級劃分；
104)對緊急事件源及周圍建筑障礙物與自身距離進行感知。
2)對環(huán)境中其他待疏散人員的感知：
201)待疏散人員會根據基礎視野感知域與可見度大小對比，得到有效視野感知域范圍；
202)遍歷有效感知域范圍內的所有其他疏散人員，感知其他疏散人員的運動速度、恐慌程度等相關屬性；
203)計算前進方向上的局部密度、平均運動速度差異及平均恐慌程度差異等；
204)在運動的過程中通過改進社會力模型實現對視野感知域范圍內其他人員的避讓或相互摩擦等行為。
社會力模型建立模塊(人員狀態(tài)計算模塊)，根據待疏散人員對自身心理及生理狀態(tài)、周圍環(huán)境的感知結果，建立待疏散人員心理壓力模型，并進一步建立包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型：該模塊實現人員對自身心理壓力及所受改進后社會力的計算，可根據具體需求為后續(xù)的人員運動決策模塊提供基礎數據。該模塊計算可分為人員心理壓力計算模塊以及改進社會力計算模塊兩部分，具體分為以下幾個工作流程：
1)人員心理壓力計算模塊：
101)根據可見度時空擬合模型計算得到該時刻人員可見度；
102)根據人員感知心理壓力度模型，綜合心理特性感知因素中的感知滯留時間、局部密度、危險源距離、可見度等，計算得到自感知心理壓力；
103)綜合自感知心理壓力與焦慮度模型得到自恐慌情況；
104)根據周圍環(huán)境及人員分布情況得到人員傳播恐慌情況；
105)綜合自恐慌模型及傳播恐慌模型得到該時刻心理壓力情況；
106)對人員心理壓力進行積分，得到累積心理壓力。
2)人員所受改進社會力計算模塊：
201)根據人員心理壓力情況修正人員運動反應時間、期望速度和心理作用力強度等參數；
202)利用修正后的參數計算人員實際受到的社會力大小及方向。
運動決策模型建立模塊(人員運動決策模塊)，根據包含待疏散人員心理及生理狀態(tài)的社會力模型，建立待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型：該模塊實現人員對未來運動路徑及運動速度的決策，可根據具體需求為后續(xù)的人員運動模塊提供基礎數據。人員運動決策模塊分為運動路徑決策模塊及運動速度決策模塊兩部分，工作流程圖詳見圖8及圖9，具體為：
1)人員運動路徑決策模塊：
101)根據人員對環(huán)境的熟悉程度進行判斷，如果熟悉環(huán)境則進入下一步，否則跳過102)步；
102)將所有熟悉出口列入備選逃生出口，跳過103)步；
103)將感知到的及周圍人員選擇出口列入備選逃生出口；
104)判斷危險源是否在優(yōu)先逃生出口附近，若在則排除該出口并進入105)步，否則直接進入105)步；
105)遍歷剩余所有出口，判斷該出口是否為最近出口，若是則進入106)步，否則按照順序遍歷剩余備選出口，直到滿足條件；
106)判斷該出口排隊時間成本是否過長，若排隊時間過長則排除該出口，返回105)步，否則選擇該出口并安排合理逃生出口。
2)人員運動速度決策模塊：
201)設置初始運動速度參數k＝0；
202)根據所受社會力模型計算初始期望速度；
203)判斷是否發(fā)生心理壓力變化，若存在心理壓力，則根據相關修正方案改變期望速度，否則不改變；
204)判斷預期運動方向是否存在障礙物，若存在則需要改變方向進行繞行，且k++；若不存在則不需要改變期望速度，且k++；
205)判斷k是否小于等于90，若是小于等于90，則判斷逃生路徑上是否存在其他疏散人員，若存在，則改變期望速度方向進行繞行，且k++，否則按照期望速度方向運動；若大于90，則人員運動發(fā)生影響，進行期望速度的折減；
疏散仿真模塊(人員運動模塊)，對待疏散人員運動路徑及運動速度決策模型按照時間步長法進行仿真，得到各仿真時刻待疏散人員的運動狀態(tài)和最終的仿真結果：該模塊實現人員具體運動的仿真，并將該過程進行可視化展示。進行疏散運動建模時，需考慮疏散類型及危險源類型等多種因素，本發(fā)明考慮了無可見度變化時的疏散運動及可見度變化時的疏散運動兩種模式，工作流程圖詳見圖10及圖11，具體為：
1)無可見度變化的運動模塊，判斷疏散人員是否存在心理壓力，如不存在，按照基礎社會力模型進行疏散，否則按照人員狀態(tài)計算模塊得到改進的社會力模型計算；
2)可見度變化時的運動模塊，判斷可見度對有效視野作用域的影響，按照人員狀態(tài)計算模塊進行改進社會模型計算；
3)按照仿真步長方法，計算每一個仿真步長內人員運動情況及下一步人員運動位置；
4)按照人員下一步運動位置進行仿真平臺更新，得到下一時刻人員分布情況。
結果分析與輸出模塊：該模塊實現疏散結果的輸出與分析，仿真采用時間步長法，每一次仿真后人員運動狀態(tài)發(fā)生改變，所有人員均逃離仿真場景后，仿真視為完全結束，不再進行狀態(tài)更新；否則不斷更新系統(tǒng)內部人員運動狀態(tài)。結果分析與輸出模塊可進行人員運動狀態(tài)及仿真情況的判斷，并對人員疏散過程中得到的數據指標進行分析，得到有利于疏散措施制定的相關決策。具體的工作流程為：
1)判斷是否所有疏散人員都已經逃離系統(tǒng)，若是則仿真結束；否則跳至人員感知模塊，對未疏散人員進行下一個仿真步長的操作；
2)所有疏散人員都逃離系統(tǒng)后，將人員疏散時間、平均運動速度、心理壓力等指標輸出，對不同場景中的上述指標進行分析，并得出相關結論。
上述幾部分模塊是按系統(tǒng)進行時間步長仿真的方向相互聯(lián)系的，各模塊按照一定的運行順序對進行疏散的人員進行處理。
第一，初始化模塊對需要進行仿真的場景及疏散人員進行初始化的設置；
第二，人員感知模塊幫助疏散人員進行周圍環(huán)境及自身狀態(tài)進行一定感知，為后續(xù)狀態(tài)及受力計算提供基礎；
第三，人員狀態(tài)計算模塊可以得到人員在仿真時間點上的心理壓力及所受改進社會力等，為人員下一步的仿真運動提供基礎；
第四，人員運動決策模塊會根據人員的心理及生理狀態(tài)，結合周圍環(huán)境得到下一步的運動路徑及速度，為人員提供預動作判斷；
第五，人員運動模塊會根據人員所處環(huán)境等判斷人員真實的動作情況，該模塊主要完成人員真實動作的計算；
最后，結果分析與輸出模塊可判斷仿真是否結束，若完全結束則進行相關指標的輸出及分析工作，若無完全結束則需要重復上述人員感知模塊至運動模塊計算步驟，直至所有疏散人員完全疏散成功。
本發(fā)明中，除初始化模塊僅在仿真開始時運行一次，其他步驟在每一個仿真步長內都會進行一次，每個模塊運行計算時，會對所有疏散人員群體進行遍歷，遍歷順序按照人員id由小到大進行。當檢測到某一疏散人員已逃離系統(tǒng)后，則跳過該人員，對剩余疏散人員進行計算，直到所有數算人員均逃離系統(tǒng)，則仿真結束。
本發(fā)明使用c#編程語言，集合fds模塊、matlab等多種軟件進行輔助開發(fā)。由于fds計算得到數據量大，matlab用于數據擬合及數據計算，以獲得較小存儲數據量。在后續(xù)結果分析過程中，本發(fā)明采用c#系統(tǒng)自動出圖及后續(xù)excel繪圖等多種方式進行。
為了更加直觀說明地鐵車站人員應急疏散仿真方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過一個應用實例進行展示，系統(tǒng)平臺見附圖12。
選取北京地鐵2號線西直門站臺作為研究對象，站臺數據選用真實站臺數據，并對石柱、垃圾桶等障礙物進行簡化。具體場景選取及各場景之間的差異詳見表1。對表1中的所有場景進行仿真，以其中一個場景的仿真過程為例進行詳解。
表1
第一，進行初始場景的選取，選取可直接按圖12中的按鈕進行，系統(tǒng)內部自動生成所選場景對應的站臺布局及人員分布情況，對人員初始化數據進行保存。
第二，按照仿真步長對人員進行運動仿真，本發(fā)明中的仿真步長取0.1s，即每隔0.1s對人員運動狀態(tài)進行更新。按照遍歷方式，順序選取仿真人員進行感知模塊的計算，得到與周圍環(huán)境及自身狀態(tài)進行一定感知，為后續(xù)狀態(tài)及受力計算提供基礎。
第三，在相同仿真時刻，按照遍歷方式，順序選取仿真人員進行狀態(tài)計算模塊，得到人員在仿真時間的心理壓力狀態(tài)及所受改進社會力等情況，為人員下一步的仿真運動提供基礎。
第四，在相同仿真時刻，按照遍歷方式，順序選取仿真人員，進行運動決策模塊計算，根據人員的心理及生理狀態(tài)，結合周圍環(huán)境得到下一步運動的路徑及速度變化情況，為人員提供預動作判斷。
第五，在相同仿真時刻，按照遍歷方式，順序選取仿真人員，進行人員運動模塊計算，根據人員所處環(huán)境等判斷人員真實的動作情況，完成人員的真實動作的計算，并進行疏散狀態(tài)展示窗體的更新工作。
最后，結果分析與輸出模塊可判斷仿真是否結束，若完全結束則進行相關指標的輸出及分析工作，若無完全結束則需要重復上述人員感知模塊至運動模塊計算步驟，直至所有疏散人員完全疏散。將疏散過程中存儲下的疏散指標進行提取，利用excel及c#編程得到的數據展示模塊，進行數據的提取及分析工作，得到包括疏散時間、設備利用率、人員走行距離分布、人員走行速度分布、人員疏散完成時心理壓力分布情況等多種指標參數。
經過系統(tǒng)各模塊的計算處理及后續(xù)數據處理，得到如下結果：
1)疏散時間指標
圖13為各仿真場景疏散時間及疏散效率情況，場景s1、s2、s3、s4和s5總疏散時間依次為181.3s；328.5s；208.6s；220.7s；198.3s。疏散效率由高到低依次排序為場景s1>s5>s3>s4>s2，具體分析如下：
人數越少，疏散效率最高，疏散時間較短。場景s2較s1疏散時間增加了147.2s，疏散效率下降了81.2％?？紤]到兩疏散場景除疏散人數相差一倍外，其他疏散條件完全相同，因此，疏散時間與疏散人員數量呈正相關關系，但并不與人員數量增加量呈等比例線性關系；
心理壓力因素的引入可在一定程度上提高疏散效率，使場景s3、s4、s5的疏散效率較s2分別提高36.5％、32.8％和39.6％；
疏散人員可見度變化的下降，將會帶來整體疏散效率的下降，但疏散人員較多時，可見度對人員疏散路徑影響不大，場景s4較s3疏散時間增加12.1s，疏散效率降低5.8％；
當疏散過程中存在人員情緒安撫措施時，疏散效率明顯上升，場景s5較s4疏散時間減少22.4s，疏散效率提高了10.2％，情緒安撫措施在一定程度上對疏散起積極作用。
2)疏散設備利用率指標
圖14為各仿真場景中左側疏散樓梯利用率情況，總體上看，樓梯上人員數量變化均呈現先上升，中平穩(wěn)，后下降的趨勢。疏散前期，樓梯上人員數量較少，樓梯利用率不高，站臺上人員迅速涌向樓梯，并在樓梯上進行無障礙前行，人員數量穩(wěn)步攀升。疏散中期，樓梯通行能力基本飽和，后續(xù)疏散人員無法順利進入樓梯，樓梯入口處形成瓶頸區(qū)域，樓梯上人數基本保持穩(wěn)定。分析圖中各曲線得出結論如下：
人員較少時，人員間的擁擠和摩擦較少，人員可順利通過瓶頸區(qū)域進入樓梯。人員較多時樓梯利用率較高的時間較長，這與人與人之間的相互作用力有關；
疏散人員數量相同時，樓梯瞬時人數峰值基本一致，且波動范圍相對穩(wěn)定，但人員心理壓力可減少疏散人員對自身舒適度的要求，允許周圍人員與自身距離更近，呈現更加擁擠的狀態(tài)，減少單個疏散人員對樓梯的占用時間，提升疏散設備利用效率；
情緒安撫措施的引入不會直接提高疏散人員對樓梯的利用率，但使疏散人員通過樓梯數量更加穩(wěn)定，在樓梯上停留時間更短，引導后續(xù)未進入樓梯區(qū)域疏散人員快速進入樓梯，達到引導疏散的作用。
3)走行距離指標
圖15為各仿真場景中走行距離分布情況，各場景疏散人員走行距離在(20m,60m)之間居多，超長距離(走行長度大于100m)及短距離走行人數均較少，人員走行距離呈“棗核”狀分布。分析圖中各曲線得出結論如下：
人員較多情況下，人員無法直線運動到達目的地，因此選擇繞過前方行人或障礙物方式更加頻繁。疏散場景中人員數量越多，人員走行距離越長；
疏散人員存在心理壓力時，希望更快逃出疏散系統(tǒng)，加快自身疏散進程；
可見度變化時，走行距離在40m以內的中短距離走行人數明顯減少；在40m到60m之間的中長距離走行人數增加；超長距離走行人數變化不大。因此，可見度的降低將增加疏散人員走行距離；
情緒安撫作用對短距離走行人員的效果不甚明顯，但有效增加了走行距離在20m到40m之間的人員數量，走行距離在60m到80m之間的人員數量減少，中長距離走行人員數量變化不大。
4)走行速度指標
圖16為各仿真場景中走行速度分布情況，人員在平均運動分布上呈現出較大運動速度及較小運動速度人員較少，位于中間速度人員較多的“棗核”狀。具體分析各疏散影響因素對人員運動平均速度影響有如下結論：
人員較多情況下，平均運動速度變慢。場景s1中人員運動速度在0.50m/s至0.75m/s之間人數最多，而場景s2中人員運動速度在0.25m/s至0.50m/s之間人數最多，所占百分比超過50％；
人員存在心理壓力時，感知到緊急事件的威脅，期望速度相應提高。對周圍人員的相互排斥的心理力減小，人員以更加密集的狀態(tài)涌向出口，故整體運動速度提升；
可見度變化時，運動速度在1.00m/s以內人員數量明顯下降，運動速度在1.00m/s至1.50m/s人員數量明顯增加，說明疏散人員在遇到可見度變化情況時期望以更高地速度逃離系統(tǒng)。因此，火災、爆炸、煙霧等惡劣事件源的發(fā)生將導致疏散人員運動速度的增加；
情緒安撫作用對中速疏散人員速度影響最大，運動速度在1.00m/s以內人員數量明顯增加，運動速度在1.00m/s至1.25m/s人員數量明顯下降。中速運動人員會調整心理狀態(tài)，以更加舒適速度逃離危險系統(tǒng)。
5)心理壓力指標
圖17為各仿真場景中心理壓力指標分布情況，具體結論分析如下：
當疏散人員可見度未發(fā)生變化時，疏散人員逃出場景時的恐慌程度集中在30以內，以10至20之間居多，說明一般疏散場景中，人員心理壓力明顯較小；
當疏散人員可見度發(fā)生變化時，疏散人員直接感受到了事件危險源的威脅，心理壓力明顯加大,心理壓力平均提高34.61，增加270.39％，心理壓力分布由集中變?yōu)榉稚?，因此，可見度變化將直接導致疏散人員心理壓力的變化，特別是在增加人員心理壓力方面有顯著效果；
情緒安撫措施使人員心理壓力平均減少4.48，降低9.45％。疏散人員心理壓力分布情況大致類似，都呈現出中度恐慌人員較多，小恐慌及大恐慌人員較少的情況。情緒安撫措施可以大量減少心理壓力在60以上人員數量，降低人員因恐慌帶來的隱藏風險，將心理壓力程度較大的人員心理平復至可接受的中等心理壓力上。
本發(fā)明根據地鐵站臺內部人員聚集數量，運用數理統(tǒng)計原理與數學建模的方法，建立緊急疏散場景下人員可見度變化的時空擬合模型，并通過多因素的綜合分析建立人員心理壓力模型，通過對社會力模型的改進得到人員心理與生理因素的相互聯(lián)系，有效分析不同環(huán)境下地鐵站臺內部人員疏散運動規(guī)律，作為應急疏散措施的制定與實施的依據。
顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定，對于所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動，這里無法對所有的實施方式予以窮舉，凡是屬于本發(fā)明的技術方案所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明的保護范圍之列。
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