技术领域本发明涉及疏散仿真领域，尤其涉及一种基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统及其方法。
背景技术：
大规模的人员聚集是现代城市，乃至现代社会的一个重要特征。人员密集的地方潜藏着很大的安全隐患，容易发生突发事件，一旦导致人群的恐慌，发生拥挤践踏的事故，伤亡往往十分惨重。尤其是随着我国城市化进程的加快发展，大型的人员高度聚集的活动增多，人群拥挤践踏事故更容易发生。突发事件下的人群疏散是一项复杂的系统工程，在实际应用中通常使用疏散实验的方式获取合适的疏散预案。该方式具有针对性强、信息量丰富等特点。然而，由于存在人员安全无法保障、实验投入大等不可避免的问题，计算机仿真成为研究突发事件下人群疏散的最有效的方法。利用计算机仿真人群疏散问题需要考虑到众多影响群体运动的因素，根据社会心理学的观点，群体可以分为具有不同特征的小群体。而在一个小群体内部，个体之间具有某些共同的特征形成一个群组。例如，最常见的群组包括家庭关系群组、同学朋友群组、同事群组等。这些群组通过一种或多种社会关系为纽带连接。可观测的事实表明，危急情形下的人群疏散中，同一群组人员的行为总会保持一致。他们相互协商运动的方向，并可能在某一时刻一起离开群体。所以，同一群组中的每个个体都会试图调整自己的运动速度，以保持跟整个群组行进的一致性。现有人群疏散仿真方法中均未考虑人群之间的关系以及形成的群组对运动的影响。虽然，Helbing和Molnar提出社会力模型依据牛顿力学公式模拟人群行为，能够很好地重现一些现象，例如“越想快反而越慢”以及出口处的拱形现象。但是它过度简化了行人的行为，没有考虑人群之间的关系以及形成的群组对运动的影响。DirkHelbing根据人群行为特征，以牛顿力学为基础建立了社会力模型。社会力是指一个人运动时受到所处环境(包括环境中的人和物)对其施加的力，并非是直接作用在他身上的物理概念的力。社会力模型中依据行人不同的动机和在环境中受到的影响，共有三种作用力的影响：驱动力、人和人之间的作用力以及人和障碍物之间作用力。这些力的合力作用于行人，产生一个加速度。在整个个体行走过程中，以及个体和个体之间始终存在一定的力的作用。例如，驱动力会引导个体朝目标方向前进；在个体身体接触之前，人和人之间的作用力使人群中的个体避免相互碰撞；人和环境之间的作用力使人群中的个体避免与障碍物碰撞。这个阶段可以用经典牛顿第二定律来解释。因此，为了解决人群安全和人员疏散以及进行人群疏散安全演练的问题，需要一种考虑群组对运动影响的人群行为仿真系统及其方法，来达到根据检测建筑疏散性能，维护群体行为秩序，优化疏散过程以及提高疏散效率的目的。
技术实现要素：
本发明提供了一种基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统及其方法。本发明在考虑人群关系的特性，通过加权的关系值与加权的密度值对人群进行分组来模拟人群疏散出现自然分组以及人群出口处的拱形现象，用于指导人群疏散演练的安全性。为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统，包括：疏散场景模型建立单元，其用于根据疏散场景的结构信息进行提取疏散场景的特征，得到疏散场景的三维模型；疏散场景全局路径规划单元，其用于根据疏散场景的三维模型对疏散场景进行全局路径规划，计算疏散场景中所有出入口的全局路径；人群活动生成单元，其用于根据疏散场景中所有出入口数量、人群中个体间关系以及个体位置信息来进行人群分组；人群仿真单元，其用于根据社会力模型计算在仿真过程中个体的实时速度，在仿真的过程中，实时修正同组中每个个体的运动速度，以保持每个群组行进的一致性，实现疏散人群的行为仿真。所述人群活动生成单元，包括：人群个体位置信息生成模块，其用于建立人群数据集与疏散场景的三维模型中人群活动区域之间的映射关系，根据映射关系生成人群个体在人群活动区域的位置；疏散场景网格划分模块，根据疏散场景中所有出入口数量来确定人群分组数量，对疏散场景的三维模型中人群活动区域进行划分网格；网格关系-密度值计算模块，其用于根据每个网格单元内的个体数量以及个体间的关系值，计算每个网格单元的网格密度值和网格关系值，并对网格密度值和网格关系值进行加权叠加，获得每个网格单元的网格关系-密度值；人群分组模块，其用于将网格关系-密度值最大的网格为核心网格来构建组中心，根据个体与组中心的物理距离，将个体所在网格分配到各核心网格所在的组中，完成人群的分组。一种基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统的仿真方法，包括：步骤(1)：根据疏散场景的结构信息进行提取疏散场景的特征，得到疏散场景的三维模型；步骤(2)：根据疏散场景的三维模型对疏散场景进行全局路径规划，计算疏散场景中所有出入口的全局路径；步骤(3)：根据人群中个体间关系、人群在疏散场景中的密度以及个体位置信息来确定人群分组信息；步骤(4)：根据社会力模型计算在仿真过程中个体的实时速度，在仿真的过程中，实时修正同组中每个个体的运动速度，以保持整个群组行进的一致性，实现疏散人群的行为仿真。所述步骤(3)中确定人群分组信息的过程，包括：步骤(3.1)：建立人群数据集与疏散场景的三维模型中人群活动区域之间的映射关系，根据映射关系生成人群个体在人群活动区域的位置；步骤(3.2)：根据疏散场景中所有出入口数量来确定人群分组数量，对疏散场景的三维模型中人群活动区域进行划分网格；步骤(3.3)：根据每个网格单元内的个体数量以及个体间的关系值，计算每个网格单元的网格密度值和网格关系值，并对网格密度值和网格关系值进行加权叠加，获得每个网格单元的网格关系-密度值；步骤(3.4)：将网格关系-密度值最大的网格为核心网格来构建组中心，根据个体与组中心的物理距离，将个体所在网格分配到各核心网格所在的组中，完成人群的分组。所述步骤(3.4)中，将个体所在网格分配到各核心网格所在的组中的过程，包括：步骤(3.4.1)：根据每个网格单元的网格关系-密度值的大小，从大到小对网格单元进行排序，形成待分组队列；步骤(3.4.2)：选取待分组队列中第一个网格作为核心网格，从第二个网格开始直至待分组队列中最后一个网格，逐个判断是否为核心网格的邻接网格，若是，则将该网格并入核心网格，并在待分组队列删去该网格；将合并后的核心网格从待分组队列移到已分组队列，并标注组号；步骤(3.4.3)：重复步骤(3.4.2)，直至待分组队列中网格个数为0，分组结束；否则进入下一步；步骤(3.4.4)：待分组队列中网格个数为非零，且已分组队列网格个数等于已确定的分组数，则根据待分组队列的网格中每个个体与已分组队列中组中心的物理距离，将相应网格分配到各核心网格所在的组中，直至待分组队列中网格个数为0。所述步骤(3.3)中，对网格密度值和网格关系值进行加权的权重分别为0.5和0.5。所述步骤(3.4.1)中的待分组队列中网格的密度值均为非零值。所述步骤(3.4)中，分组数等于待疏散平面区域的出口数的3倍。所述步骤(3.4)中，对疏散场景的三维模型中人群活动区域进行划分的单元网格数等于分组数的10倍。所述步骤(3.3)中，每个网格单元的网格关系值等于该网格单元内所有个体之间的关系值之和除以2。本发明的有益效果为：(1)本发明的基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统考虑了人群之间的关系以及形成的群组对运动的影响，通过加权的关系值与加权的密度值对人群进行分组来模拟人群疏散出现自然分组以及人群出口处的拱形现象，对于人群疏散安全演练提供重要的依据，还可以检测建筑疏散性能，优化实际疏散过程以及提高疏散效率；(2)本发明的人群疏散仿真方法适用于有门的平面房间及大型平面场馆等区域，且暂不考虑障碍物的影响，可以扩展到有多个出口的广场等平面区域。附图说明图1是本发明的基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统的结构示意图；图2是本发明的基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真方法的流程示意图；图3是本发明实施例中四个门的疏散场景的人群活动区域图；图4是本发明实施例中疏散场景的人群活动区域划分为120个网格；图5是本发明实施例中网格密度示意图；图6是本发明实施例中网格关系值示意图；图7是本发明实施例中核心网格的全部邻接网格示意图；图8是本发明实施例中核心网格的面邻接网格示意图；图9是本发明实施例中核心网格的点邻接网格示意图；图10是本发明实施例中初始化后的人群示意图；图11是本发明实施例中人群疏散仿真中人群分组过程示意图；图12是本发明实施例中分组后向出口移动，接近出口的状态图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：在本发明的基于网格-密度-关系的疏散人群行为仿真系统中：(1)人群数据集P＝{pi,i＝1,2,…,N