人群仿真软件：SimWalk_（6）.人群流特性及参数设置

人群流特性及参数设置

在人群仿真软件中，人群流特性及参数设置是至关重要的环节。这些参数不仅影响仿真结果的准确性，还决定了仿真场景的逼真度。本节将详细介绍如何在SimWalk中设置和调整人群流特性，包括行人的行走速度、密度、行为模式等，以及如何通过这些参数来模拟不同的场景。

行人行走速度

行人行走速度是人群流特性中最基本的参数之一。在SimWalk中，可以通过设置行人的平均速度和速度分布来模拟不同类型的行人。平均速度通常用于表示行人的一般行走速度，而速度分布则用于描述行人在实际环境中的速度变化。

设置平均速度

平均速度可以通过以下步骤进行设置：

代码示例

假设您正在使用SimWalk的API进行二次开发，以下是一个设置平均速度的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置行人平均速度

scene.set_average_speed(1.2) # 单位：米/秒

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置速度分布

速度分布可以通过设置行人的速度变化范围和分布类型来实现。常见的速度分布类型包括正态分布、均匀分布等。

代码示例

以下是一个设置速度分布的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置速度分布范围

min_speed = 1.0 # 最小速度，单位：米/秒

max_speed = 1.5 # 最大速度，单位：米/秒

# 设置速度分布类型为正态分布

scene.set_speed_distribution("normal", mean=1.2, std_dev=0.15)

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

行人密度

行人密度是指单位面积内的行人数量，是评估人群拥挤程度的重要参数。在SimWalk中，可以通过设置区域密度来模拟不同的人群密度情况。

设置区域密度

区域密度可以通过以下步骤进行设置：

代码示例

以下是一个设置区域密度的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标区域

region = scene.get_region("main_entrance")

# 设置区域密度

region.set_density(0.8) # 单位：人/平方米

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

行为模式

行人行为模式是指行人在特定环境中的行为方式，包括正常行走、紧急避让、排队等待等。在SimWalk中，可以通过设置行人行为模式来模拟不同场景下的人群行为。

设置正常行走模式

正常行走模式是最常见的人行模式，行人在没有特殊情况下按照预设的路径行走。

代码示例

以下是一个设置正常行走模式的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get pedestrian("ped1")

# 设置正常行走模式

pedestrian.set_behavior_mode("normal")

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置紧急避让模式

紧急避让模式用于模拟行人在遇到突发情况时的行为，例如在拥挤的环境中突然发现障碍物或紧急出口。

代码示例

以下是一个设置紧急避让模式的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

# 设置紧急避让模式

pedestrian.set_behavior_mode("emergency_avoidance")

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置排队等待模式

排队等待模式用于模拟行人在特定区域排队等待的情况，例如在售票口、安检口等。

代码示例

以下是一个设置排队等待模式的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

# 设置排队等待模式

pedestrian.set_behavior_mode("queue_waiting")

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

路径规划

路径规划是指行人从起点到终点的行走路径。在SimWalk中，可以通过设置路径点和路径类型来实现不同的路径规划。

设置路径点

路径点是路径规划中的关键点，行人在仿真过程中会按照这些点的顺序行走。

代码示例

以下是一个设置路径点的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

# 设置路径点

path_points = [

{"x": 0, "y": 0},

{"x": 5, "y": 3},

{"x": 10, "y": 0}

]

# 设置路径点

pedestrian.set_path_points(path_points)

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置路径类型

路径类型决定了行人行走路径的生成方式，常见的路径类型包括最短路径、随机路径等。

代码示例

以下是一个设置路径类型的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

# 设置路径类型为最短路径

pedestrian.set_path_type("shortest_path")

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

环境因素

环境因素包括物理障碍、出入口、指示牌等，这些因素会影响行人的行走行为和路径选择。

设置物理障碍

物理障碍是指在仿真环境中存在的固定物体，行人需要绕过这些障碍物。

代码示例

以下是一个设置物理障碍的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置物理障碍

obstacle = {

"type": "rectangle",

"x": 5,

"y": 5,

"width": 2,

"height": 2

}

# 添加物理障碍

scene.add_obstacle(obstacle)

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置出入口

出入口是指行人进出仿真环境的路径。正确的设置出入口可以模拟行人流量的变化。

代码示例

以下是一个设置出入口的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置入口

entry = {

"type": "door",

"x": 0,

"y": 0,

"width": 2

}

# 设置出口

exit = {

"type": "door",

"x": 10,

"y": 0,

"width": 2

}

# 添加入口和出口

scene.add_entry(entry)

scene.add_exit(exit)

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置指示牌

指示牌可以引导行人选择特定的路径，例如在大型活动现场引导行人前往紧急出口。

代码示例

以下是一个设置指示牌的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置指示牌

sign = {

"type": "arrow",

"x": 5,

"y": 5,

"direction": "north"

}

# 添加指示牌

scene.add_sign(sign)

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

仿真参数调整

仿真参数包括仿真时间、步长、仿真频率等，这些参数直接影响仿真的性能和结果的准确性。

设置仿真时间

仿真时间是指仿真过程的总时间，单位通常为秒（s）。

代码示例

以下是一个设置仿真时间的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置仿真时间

scene.set_simulation_time(300) # 单位：秒

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置仿真步长

仿真步长是指每次仿真更新的时间间隔，单位通常为秒（s）。

代码示例

以下是一个设置仿真步长的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置仿真步长

scene.set_simulation_step(0.1) # 单位：秒

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置仿真频率

仿真频率是指每秒的仿真更新次数，单位通常为赫兹（Hz）。

代码示例

以下是一个设置仿真频率的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置仿真频率

scene.set_simulation_frequency(10) # 单位：赫兹

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

人群流特性数据样例

为了更好地理解如何设置人群流特性，以下提供一个完整的数据样例，包括行人的平均速度、速度分布、行为模式、路径规划和环境因素。

数据样例

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置行人平均速度

scene.set_average_speed(1.2) # 单位：米/秒

# 设置速度分布类型为正态分布

scene.set_speed_distribution("normal", mean=1.2, std_dev=0.15)

# 设置行人行为模式

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

pedestrian.set_behavior_mode("normal")

# 设置路径点

path_points = [

{"x": 0, "y": 0},

{"x": 5, "y": 3},

{"x": 10, "y": 0}

]

pedestrian.set_path_points(path_points)

# 设置路径类型为最短路径

pedestrian.set_path_type("shortest_path")

# 设置物理障碍

obstacle = {

"type": "rectangle",

"x": 5,

"y": 5,

"width": 2,

"height": 2

}

scene.add_obstacle(obstacle)

# 设置出入口

entry = {

"type": "door",

"x": 0,

"y": 0,

"width": 2

}

exit = {

"type": "door",

"x": 10,

"y": 0,

"width": 2

}

scene.add_entry(entry)

scene.add_exit(exit)

# 设置指示牌

sign = {

"type": "arrow",

"x": 5,

"y": 5,

"direction": "north"

}

scene.add_sign(sign)

# 设置仿真时间

scene.set_simulation_time(300) # 单位：秒

# 设置仿真步长

scene.set_simulation_step(0.1) # 单位：秒

# 设置仿真频率

scene.set_simulation_frequency(10) # 单位：赫兹

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

通过以上设置，您可以模拟一个行人从入口进入，沿着预设路径点行走，绕过物理障碍，最终到达出口的场景。同时，指示牌会引导行人在特定方向上行走，仿真时间、步长和频率的设置确保了仿真的准确性和性能。

调整参数以优化仿真结果

在实际使用中，可能需要多次调整参数以优化仿真结果。以下是一些常见的调整方法和技巧：

通过仿真结果调整参数

代码示例

以下是一个根据仿真结果调整参数的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 加载先前的设置

scene.load_settings("scene_config.json")

# 观察仿真结果后调整参数

scene.set_average_speed(1.1) # 调整平均速度

scene.set_speed_distribution("uniform", min=1.0, max=1.3) # 调整速度分布

# 保存调整后的设置

scene.save_settings("scene_config_adjusted.json")

通过实验数据验证参数

代码示例

以下是一个根据实验数据调整参数的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块和数据处理模块

import simwalk

import pandas as pd

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 加载实验数据

experimental_data = pd.read_csv("experimental_data.csv")

# 计算实验数据的平均速度

mean_speed = experimental_data["speed"].mean()

# 计算实验数据的速度标准差

std_speed = experimental_data["speed"].std()

# 设置仿真参数

scene.set_average_speed(mean_speed)

scene.set_speed_distribution("normal", mean=mean_speed, std_dev=std_speed)

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config_from实验_data.json")

通过可视化工具调整参数

代码示例

以下是一个使用可视化工具调整参数的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块和可视化工具模块

import simwalk

import simwalk.visualization as vis

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 加载先前的设置

scene.load_settings("scene_config.json")

# 启动可视化工具

vis_tool = vis.VisualizationTool(scene)

# 调整参数

vis_tool.set_average_speed(1.1)

vis_tool.set_speed_distribution("uniform", min=1.0, max=1.3)

# 保存调整后的设置

scene.save_settings("scene_config_adjusted.json")

高级设置

在SimWalk中，还有一些高级设置可以帮助您更精细地控制仿真过程，例如设置行人的动态属性、环境动态变化等。

设置行人的动态属性

行人的动态属性包括健康状态、情绪状态等，这些属性可以影响行人的行为模式和行走速度。

代码示例

以下是一个设置行人的动态属性的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

# 设置行人的健康状态

pedestrian.set_health_status("healthy")

# 设置行人的情绪状态

pedestrian.set_emotion_status("calm")

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

设置环境动态变化

环境动态变化包括出入口的开启和关闭、障碍物的移动等，这些变化可以模拟实际环境中的动态情况。

代码示例

以下是一个设置环境动态变化的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块

import simwalk

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置入口的动态变化

entry = scene.get_entry("main_entrance")

entry.set_open_time(0) # 开启时间，单位：秒

entry.set_close_time(180) # 关闭时间，单位：秒

# 设置障碍物的动态变化

obstacle = scene.get_obstacle("obst1")

obstacle.set_move_path([

{"x": 5, "y": 5, "time": 0},

{"x": 7, "y": 5, "time": 60},

{"x": 9, "y": 5, "time": 120}

])

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config.json")

调试和验证

调试和验证是确保仿真结果准确性的关键步骤。以下是一些常用的调试和验证方法：

使用日志记录

通过记录仿真过程中的日志，可以帮助您追踪行人行为和环境变化。SimWalk提供了日志记录功能，您可以轻松地将仿真过程中的关键信息记录下来，以便后续分析和调试。

代码示例

以下是一个使用日志记录的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块和日志模块

import simwalk

import logging

# 配置日志

logging.basicConfig(filename="simulation_log.txt", level=logging.DEBUG)

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 设置行人平均速度

scene.set_average_speed(1.2) # 单位：米/秒

# 设置速度分布类型为正态分布

scene.set_speed_distribution("normal", mean=1.2, std_dev=0.15)

# 选择目标行人

pedestrian = scene.get_pedestrian("ped1")

# 设置正常行走模式

pedestrian.set_behavior_mode("normal")

# 设置路径点

path_points = [

{"x": 0, "y": 0},

{"x": 5, "y": 3},

{"x": 10, "y": 0}

]

pedestrian.set_path_points(path_points)

# 设置路径类型为最短路径

pedestrian.set_path_type("shortest_path")

# 设置物理障碍

obstacle = {

"type": "rectangle",

"x": 5,

"y": 5,

"width": 2,

"height": 2

}

scene.add_obstacle(obstacle)

# 设置出入口

entry = {

"type": "door",

"x": 0,

"y": 0,

"width": 2

}

exit = {

"type": "door",

"x": 10,

"y": 0,

"width": 2

}

scene.add_entry(entry)

scene.add_exit(exit)

# 设置指示牌

sign = {

"type": "arrow",

"x": 5,

"y": 5,

"direction": "north"

}

scene.add_sign(sign)

# 设置仿真时间

scene.set_simulation_time(300) # 单位：秒

# 设置仿真步长

scene.set_simulation_step(0.1) # 单位：秒

# 设置仿真频率

scene.set_simulation_frequency(10) # 单位：赫兹

# 启动仿真并记录日志

scene.run_simulation(log=True)

使用可视化工具

SimWalk的可视化工具可以实时显示仿真过程，帮助您直观地观察行人的行为和环境的变化。通过可视化工具，您可以更容易地发现仿真中的问题并进行调整。

代码示例

以下是一个使用可视化工具的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块和可视化工具模块

import simwalk

import simwalk.visualization as vis

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 加载先前的设置

scene.load_settings("scene_config.json")

# 启动可视化工具

visualization_tool = vis.VisualizationTool(scene)

# 运行仿真

visualization_tool.run_simulation()

# 通过可视化工具调整参数

visualization_tool.set_average_speed(1.1)

visualization_tool.set_speed_distribution("uniform", min=1.0, max=1.3)

# 保存调整后的设置

scene.save_settings("scene_config_adjusted.json")

进行对比测试

对比测试是验证仿真结果准确性的重要方法。通过对比不同的参数设置和实际数据，您可以评估仿真模型的有效性并进行必要的调整。

代码示例

以下是一个进行对比测试的Python代码示例：

# 导入SimWalk的API模块和数据处理模块

import simwalk

import pandas as pd

# 初始化仿真场景

scene = simwalk.Scene()

# 加载实验数据

experimental_data = pd.read_csv("experimental_data.csv")

# 计算实验数据的平均速度

mean_speed = experimental_data["speed"].mean()

# 计算实验数据的速度标准差

std_speed = experimental_data["speed"].std()

# 设置仿真参数

scene.set_average_speed(mean_speed)

scene.set_speed_distribution("normal", mean=mean_speed, std_dev=std_speed)

# 运行仿真

scene.run_simulation()

# 获取仿真结果

simulation_results = scene.get_results()

# 将仿真结果和实验数据进行比对

comparison_data = pd.DataFrame({

"Experimental Speed": experimental_data["speed"],

"Simulation Speed": simulation_results["speed"]

})

# 计算误差

comparison_data["Error"] = (comparison_data["Experimental Speed"] – comparison_data["Simulation Speed"]).abs()

# 输出误差统计

print(comparison_data["Error"].describe())

# 保存设置

scene.save_settings("scene_config_from_experimental_data.json")

结论

通过以上详细介绍，您可以在SimWalk中设置和调整人群流特性，以模拟不同的场景和行为模式。准确的参数设置不仅可以提高仿真的逼真度，还可以帮助您更好地理解人群在不同环境下的行为。调试和验证是确保仿真结果准确性的关键步骤，通过日志记录、可视化工具和对比测试，您可以不断优化仿真参数，提高仿真的可靠性和准确性。