人車混合環(huán)境智能控制研究與實現(xiàn).pdf

1、群體動畫一直是計算機領(lǐng)域的一個重要研究方向，同時和人工智能緊密的聯(lián)系在一起，廣泛應(yīng)用與影視，動畫，游戲等許多領(lǐng)域。通過群體動畫能夠模擬不同場景下的群體行為，通過較小的花費獲得各種可供參考的研究數(shù)據(jù)，可以再現(xiàn)場景，或者進(jìn)行預(yù)見性的演示，而無需動用大量的人力和物力，對災(zāi)難仿真，城市規(guī)劃有很大幫助。群體動畫中一個比較重要的研究內(nèi)容是智能尋徑，如何表現(xiàn)不同場景下大規(guī)模群體的運動的情形，使之更加接近真實的運動，是群體動畫的一個研究重點。
　

2、　常見的群體仿真的智能控制大多著眼于微觀的基于代理的方式，或是宏觀的基于連續(xù)的方式，因而本論文對這些智能控制方法做了研究?；诖淼姆绞绞怯兴膬?yōu)點的。一般來說，雖然每個個體的單位處在一個群體的大環(huán)境當(dāng)中，但是他們的意識是相對獨立的，他們有自主的判斷能力，盡管會受群體大環(huán)境的影響，但是其個性也是需要被承認(rèn)的。雖然基于代理的方式有它的優(yōu)點，但是在大規(guī)模群體仿真的條件下，開銷仍然是很大的。對于基于連續(xù)的方式的智能控制研究，前人已經(jīng)做了很多工

3、作，提出了各種各樣的方法?；趧討B(tài)勢能場建立了實時群體模型，融入了移動障礙物（如車輛）的全局導(dǎo)航，有效解決了大規(guī)模群體的運動控制，但是不需要進(jìn)行碰撞避免的計算。
　　本文在對現(xiàn)有的項目進(jìn)行研究后，針對特定環(huán)境的仿真需求，尋找能夠進(jìn)行人群和車輛強交互的仿真方法。發(fā)現(xiàn)在基于連續(xù)方式的仿真方法中，動態(tài)勢能場的方法和氣體動力學(xué)的方法在速度，密度的計算上有相似的地方，而且都是宏觀控制的方法。動態(tài)勢能場更適用與大規(guī)模人群的運動控制，氣體動力學(xué)

4、的方法更適用與單道車輛的運動控制。
　　本論文通過對動態(tài)勢能場的方法和氣體動力學(xué)的方法做了進(jìn)一步研究后，圍繞人群車輛混合場景智能控制的主題，并結(jié)合原項目中的仿真模型，做了如下工作：首先，將動態(tài)勢能場尋徑的方法實現(xiàn)后，針對原項目的仿真模型做了適配，使其能夠應(yīng)用到原有的群體動畫仿真系統(tǒng)中，并和原仿真系統(tǒng)中碰撞避免的方式相結(jié)合，達(dá)到宏觀控制與微觀控制的目的，同時，將勢能場尋徑的方法用到車輛控制中，替代原系統(tǒng)中車輛定點巡航的方法，使車輛的

5、運動控制更加靈活。其次，將動態(tài)勢能場中的速度控制策略引入到原系統(tǒng)中，使原系統(tǒng)中的人群能夠在一定程度上自主調(diào)節(jié)速度，使其更接近與真實情況。其次，將空氣動力學(xué)的方法實現(xiàn)后，應(yīng)用到原仿真系統(tǒng)的車輛的速度控制上來，使車輛運動更加平滑和真實。最后，通過構(gòu)建擁塞路徑的方法，將空氣動力學(xué)對速度的控制方法應(yīng)用到擁塞控制中，勢能場尋徑導(dǎo)致的擁塞問題，同時避免全局勢能刷新的代價太高的問題。通過以上方法，使原仿真系統(tǒng)對人群和車輛的路徑和速度的控制更加靈活和真