基于勢能場的人群仿真.pdf

1、人群仿真技術(shù)在虛擬現(xiàn)實中的地位越來越高。在公共安全領(lǐng)域、環(huán)境工程、交通工程和社會學等的仿真研究中，人群行為模型的作用越來越突出；計算機游戲動畫、電影制作、大型場地表演的虛擬輔助訓練以及各種數(shù)字娛樂產(chǎn)業(yè)也需要人群行為模型，如何能真實有效的對人群進行建?！，F(xiàn)在已經(jīng)成為各個領(lǐng)域研究的焦點。
　　 本文提出基于勢能場的人群仿真模型，解決人群仿真中的路徑規(guī)劃和避免碰撞等問題。首先，對基于勢能場的人群仿真進行建模，使用調(diào)和方程這個在機器人路

2、徑規(guī)劃中使用已久的算法為人群仿真進行路徑規(guī)劃，通過加入另外的BVP層來改進模型，消除了調(diào)和方程的局部最優(yōu)，推廣并優(yōu)化以調(diào)和方程為基礎(chǔ)的路徑規(guī)劃，經(jīng)過將梯度方向進行歸類、簡化，使得改進后的模型更加適合大規(guī)模人群仿真的要求，大大的降低了算法的時間復(fù)雜度。并且保證了在仿真中能更加有效的利用勢能場。其次，提出了一種非常適用的解決大規(guī)模人群仿真當中的動態(tài)碰撞的方法——動態(tài)勢能層，此層解決了人與人之間、人與動態(tài)障礙物之間的避碰，并且算法的效率是非常

3、高的。在機器人科學中，研究的只有少數(shù)機器人的導(dǎo)航與作業(yè)，所以機器人之間的動態(tài)避碰研究較少，也沒有必要大量研究機器人的避碰。但是在人群仿真中，這一點非常重要，因為我們研究的對象主要是整個人群，即在我們的場景會聚集很多的虛擬人，這一點與機器人路徑規(guī)劃有很大區(qū)別，所以我們必須實現(xiàn)一種人與人之間避碰的算法，并且隨著虛擬人數(shù)量的增加，這種避碰的算法還不能過于復(fù)雜，否則會嚴重地影響算法的實時性，所以，基于上述，本文提出了動態(tài)勢能層。將這一層和改進后

4、的機器人路徑規(guī)劃當中的勢能場結(jié)合，使得算法在不損失模擬效果的同時，實時性也隨之提高。再次，文章基于前面提出的方法，對人群速度和人群密度之間的關(guān)系進行量化分析。在少數(shù)行人和機器人學中，速度是由機器人或虛擬人自身條件決定的，但是在大規(guī)模人群仿真中，速度主要是由人群的密度決定的。本文基于勢能場的方法，通過使用網(wǎng)格細化的方法將人群速度和人群密度之間的量化關(guān)系得以實現(xiàn)，改變了原模型當中單一的速度模式。最后，基于上述的理論方法，進行了大量的人群仿真