行人交通流研究综述文档格式.docx

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行人交通流的研究可以追溯到1937年，前苏联的建筑研究院（VAKH）的Predtechenskii和Milinski对行人交通流做了探索，这是公认的行人流研究的最早尝试，他们通过观测和调查发现行人的速度u与密度k成反比。

行人交通流理论的系统研究始于上世纪的50年代末，其主要阶段性成果是Henderson对不同年龄和性别的行人进行了交通调查，并在70年代初首次采用流体力学模型来研究行人交通，把行人运动与气体或流体质点运动进行类比，用气体动力论和流体动力学模型来模拟行人交通。

1992年，Helbing,对Henderson的模型进行了修正，建立新的宏观模型。

但从总体来说，行人交通的宏观模型，特别是在行人交通流体力学模型方面，前人在这一方面的工作并不是很多。

进入上世纪90年代，越来越多的人发现行人交通研究的迫切性和重要性，在行人交通流的微观模型方面也取得了较大的成果。

Okazaki等建立了磁力模型，随后1995年Hebling和Molnar提出了支配行人运动的社会力模型，用来描述行人的自组织行为，Hoogendoom和Daamen等人进来对行人交通进行了更深入的研究，如NOMAD模型、宏观的Simped等等。

2.1．宏观模型研究

2.1.1Henderson的宏观模型

最早的行人流的宏观模型是由Henderson建立的，他把行人交通流类比为流体的流动。

他假设一个行人系统中排除行人重叠的情况，即系统中每一个粒子都表征为一个行人,每个行人具有其特征速度和运动方向，速度为

，其中，

是平均速度，

是随机脉动速度。

当系统达到某种平衡状态时，系统中的粒子数为常量

，每个例子对应有速度向量

，对于特定条件下的行人系统，有如下守恒式：

质量守恒：

动量守恒：

能量守恒：

其中，

为粒子密度，即单位面积上的粒子数，l为通道宽度，E为势能。

Henderson指出，如果行人流满足以上守恒条件，那么就可以作为建立行人流动力学的必要条件，行人流就可以类似地看成是液体或气体的流动。

2.1.2Helbing的气体动力论模型

在Henderson的基础上，Helbing在1992年对Henderson的模型进行了修正，将行人意图（theintention）、期望速度（desireveloeities）和单个行人间的相互作用加以考虑，建立了一个新的宏观模型，但Helbing同时指出，这种数学模型的解析解很难求得，为了让模型更具实用性，他还做了进一步的数值模拟工作。

Helbing的气体动力论模型的详细描述可参见相关文献[1]。

行人宏观模型只需要求解描述行人集体行为的少数几个参量构成的偏微分方程，其模拟时间与行人具体数目基本无关，因此，计算耗时相对较少，与微观模型相比更为经济且处理方便。

2.2.微观模型研究

2.2.1元胞自动机模型

元胞自动机（CellularAutomaton），简称CA，是时间和空间都离散的动力系统。

元胞自动机采用离散集来描述研究对象，而就行人运动等交通流现象在本质上是离散的，用来研究交通就避免了像连续介质模型那样所采用的“离散一连续一离散”的近似过程。

行人元胞自动机模型旨在模拟行人运动，既能捕捉微观行人运动，又得到接近现实的宏观运动。

用元胞自动机模拟一个物理过程的优点在于:

不用建立微分方程而直接通过一些运动规则和迭代规则（或称更新规则）来模拟非线性的物理现象。

行人元胞自动机交通流模型的基本思想是:

采用离散的时间、空间和状态变量，并且给定行人运动的演化规则，然后通过大量的样本平均来揭示交通规律。

在元胞自动机模型中，行人通道与空间被划分为等距的格子，每个格点表示一个元胞。

在任一时刻t，元胞是空的抑或被一个人所占据。

在t一t+l的时间步长里，根据给定的规则对系统的状态进行更新。

2.2.2磁力模型

okazaki，Matsushita，和Yamamoto一起建立了磁力模型。

行人由于磁场作用而产生运动，每个行人为正极，墙壁和其它障碍物亦为正

极，将目的地设为负极。

行人避免碰撞向其目的地运动，每个行人在行走时被

目的地，即负极吸引，但同时又要避免和其他行人和障碍物发生碰撞。

行人受

到磁力作用时会加速，直到到达最大速度。

采用库仑原理计算磁力，受磁极影

响的磁力即为:

这里，

为磁力（矢量）；

k为常数；

表示行人的磁力强度，

表示磁极的磁力强度；

为行人指向磁极的向量；

r为

的长度;

另外，受其他行人和障碍物影响的加速度为：

为行人A的加速度，从

方向调整至AC方向;

为行人A对于B的相对速度。

2.2.3社会力模型（SocialForeeModel）

Helbing等建立了社会力模型，属于多粒子自驱动模型，是一种多主体模型，把作用在行人上的作用力相叠加得到：

表示行人i在t时刻的位置;

表示行人i在t时刻的速度，等于

；

m表示行人质量

可以近似看成为摩擦系数；

为初始速度;

表示运动的方向;

表示个体速度的脉动；

表示i和j之间的相互作用力;

表示边界的作用力。

人们认为，社会力模型是迄今为止比较好的微观行人交通模型之一。

模型中的参数和变量并不是任意的，它们有物理意义。

该模型可以重现现实中的自组织现象，还展现了疏散过程中的人员堵塞现象，并指出行人流所表现出来的各种集体效应和自组织临界性是由于行人个体之间的非线性作用引起的。

3.行人交通流的特征

3.1基本特征

我国许多城市的中心地区房屋密集、人口集中、店铺林立，市中心区干道两侧的人行道上，行人众多、川流不息。

已有的观测资料表明，我国城市步行交通在总出行量中约占40%。

而中等城市约占50%以上。

小城市则多达60%以上。

目前，我国步行交通存在的主要问题有[2]：

1）行人设施不健全，人车干扰较严重；

2）缺乏全面系统的行人规划设计；

3）车流密集，行人过街难；

4）交通管理力度不够，步行困难，行人交通违章现象严重。

在很多方面，行人的运动更为复杂和随机。

主要是因为行人在变速和转向方面比车辆更智能和灵活，能根据周围环境选择合理的速度和方向，不像车辆运动受车道限制，而且轻微的推撞也是可以接受的，受周围环境的影响则更加多样和复杂。

一般来说，普通的行人交通有以下特点[3]：

（1）步行是以行人自身体力为动力的出行方式，一般只能做近距离和低速行走，步行速差小；

（2）行人通道不像机动车道那样拥有固定的形状，它的长、宽、形式都有很强的变化，拥有众多的出入口，并支持多方向的运动；

（3）步行仅受个人意志支配，可自由选择步行路线和步行位置，步行所占空间很小，通达性很高，几乎任何处所均可到达；

（4）行人从静止到全速的反应时间相对机动车来说很短，有能力在—个空位出现的时候迅速填补空位；

（5）行人经常肩并肩或手牵手行走，在行人流中形成一个线性单位，类似于机动车流中的车队，它有不同于普通单车的特点，而且，行人对于安全和避免碰撞的要求不像机动车那么严格，在拥挤的通道中这甚至是经常发生的现象。

由于行人之间的非线性相互作用，大中城市行人交通呈现出十分复杂多样的性态。

一般认为，行人的交通流特性表现在行人的速度，对个人空间的要求，步行时的注意力等方面。

3.2交通流特性

美国学者J.T.Fruin在其博士论文《行人规划与设计》中详细描述了行人流的速度、流量、密度及行人占有空间等特征要素及其相互关系，提出了人行道服务水平的划分建议值；

表3.1人行道流量、行人占有空间与服务水平

服务水平

行人流量q

Ped（m*min）-1

占有空间p

（m2*ped-1）

行人交通情况

A

≤30

＞2.3

自由流

B

30—50

2.3—0.9

行人步行速度和穿越行动受到限制，有行人方向和横穿时极感不便

C

50—70

0.9—0.5

步行速度受到限制，需频繁调整步幅很难超越，反向走和横穿特别困难

D

≥70

＜0.5

偶尔向前移动，无法避免与行人相挤；

不可能反向走和横穿

美国联邦美国联邦公路总署标准手册HCM中也将人行道的服务水平进行了划分，给出了不同服务水平下的占有空间、平均速度和流量之间的相互关系，

表3.2人行道服务水平

行人占有空间

预计的流量和速度（15分钟平均值）

平均速度

流量

V/Crate

12.077

≥1.321

≤6.526

≤0.08

3.716

≥1.270

≤22.966

≤0.28

2.230

≥1.219

≤32.808

≤0.40

1.394

≥1.143

≤49.808

≤0.60

E

0.557

≥0.762

≤82.021

≤1.00

F

0.577

Variable

3.2.1速度

经过国内外大量研究统计表明，行人的速度分布符合正态分布，均值按照调查统计的区域的不同各有不同。

欧美的研究者的大都统计得出行人的步行速度平均为1.34m/S，标准差为0.37m/S，速度值分布在0.97m/s至1.65m/S之间[4]。

随着行人密度的增加，原本在自由流条件下对步行速度影响较大的各种因素的影响作用开始下降。

国内的研究则得出国内行人的平均步行速度为1.24m/S，速度值分布在1.01m/s至1.32m/s之间[5]。

国人的步行速度、步幅与步频均小于国外行人的平均值。

其中，步频作为重要的步行参数值，反映了步行者的心理状态与周边的环境对行人步行特征的影响。

Predtechenskii和Millinskii对水平通道不同状态的人员的流动速度关系进行了大量观测分析，得到正常状态下水平通道中人员的运动速度：

[6]

东北大学陈培红等人通过校园内的观测得到平直道路上行人运动的速度-密度方程为：

[7]

北京交通大学李伏京红在其硕士论文中对地铁中的客流进行过观测，得到平直通道上的行人运动速度一密度方程：

[8]

行人的步行速度同行人的自身因素、道路交通条件、环境条件有关。

影响速度的行人自身因素包括：

体力、出行目的、情绪和意志等；

影响速度的行人道路交通条件包括：

通道坡度、通道宽度、隔离条件与方式等因素。

回顾以前的行人的步行速度研究，国内外的研究人员几乎都把行人的步行速度与行人的年龄和性别联系起来，讨论年龄和性别对行人步行速度的影响。

可见，年龄与性别不管是在国内外都是影响行人步行速度的最主要因素。

一般计算平均速度的方法有两种，分别为时间平均速度和空间平均速度。

时间平均速度是指在一定时间段内行人经过人行道的平均速度，是点速度或瞬时速度的算术平均值

其中，N为观测到的行人数量；

为第i个行人的速度。

空间平均速度是人行道长度L对每个行人经过该道路时间的比值。

3.2.2密度

行人密度的定义为单位面积内的行人数，单位是人/平方米。

行人密度的倒数定义为空间模数M，代表每个行人所占有的单位面积，单位为平方米/人。

行人在低密度的自由流条件下一般都能够自己选择步行速度，当在拥挤条件

下时，步行速度和流量都会下降。

图3.1国外研究者对行人基木特性关系的研究[4]

行人的基本交通特性主要来自两个方面:

行人自身的特性与外部环境的特性。

除了以上对行人交通流流量、密度和速度的研究外，国内外很多人也进行了与行人自身相关的特性:

如年龄、性别、文化、与别人的习惯距离、出行目的等等的研究。

与行人的宏观交通流特征相比较，行人的微观特征研究还很不完善，至今也没有形成体系的理论成果。

Helbing和MoInar（1997）提出了“效率测度”（efficiencymeasure）和不舒适测度作为评估手段来优化设计行人设施。

“效率测度”E中，考虑行人期望运动方向速度分量的平均值和期望步行速度的关系，即有

不舒适测度U则反映瞬间速度变化的频率和程度（比如因为避碰而急停、急走的情况）

其中：

为t时刻行人i的速度；

N为行人数；

为行人原有速度，

为t时刻指向行人i的向量；

，

是从

至

时刻的时间平均量。

4.结束语

行人交通流研究内涵十分丰富，应用前景十分广阔。

在这个领域仍然还有许多问题值得进行更深入的分析研究，例如：

1）开发先进的观测、分析技术获取行人交通流基础数据。

大量、可靠的第一手基础数据是研究行人交通流特性的必要条件。

依靠人工手段的精度虽高，但耗费大量人力。

为推动行人交通流研究向更深层次、更广领域发展，必须研究诸如视频数据采集、GPS采集等先进手段，提高数据获取的效率与精度。

2）构件行人交通基础数据库。

由于行人交通具有典型场所—区域特征，采集不同出行目的、不同不行设施、不同人群组成、不同外界环境等多种情景组合下的行人交通特征数据，构件基础数据平台，对深入分析行人交通特征具有重要意义。

3）深入研究行人交通通行能力影响因素与影响机理。

可从设施条件、交通条件和信息条件三个方面展开。

特别是分析人流组成（性别组成、年龄组成、携带行李组成）、流量的双向分布（双向流量构成比例，如90％：

10％、50％：

50％等）、交叉人流对通行能力的影响：

分析行人获得充分、实时信息时，人流移动的有序性对通行能力的影响。

后者对突发事件产生时人流安全疏散研究尤为重要。

参考文献