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原文传递考虑空间认知的城市轨道交通车站疏散研究及VR系统开发

论文题名：	考虑空间认知的城市轨道交通车站疏散研究及VR系统开发
关键词：	城市轨道交通;车站应急管理;安全疏散;空间认知;虚拟现实;行人仿真
摘要：	城市轨道交通作为城市交通系统的大动脉，在满足市民出行需求、增强城市交通系统韧性等方面成效显著，其交通分担率逐年攀升。在城市轨道交通高速发展背景和高质量发展需求下，如何在面临海量客流冲击时确保乘客安全成为行业关注的重点。相关单位常常采用疏散演练与培训来应对这一问题。受限于真实紧急疏散实验开展难度大、风险高和成本不可控等因素，计算机仿真已成为解决此类问题的主流方法，但仍存在模型参数标定困难、仿真结果可靠性差、动态交互性不足等问题，而虚拟现实技术对此类问题表现出极高的适用性。鉴于此，本文归纳分析研究现状，运用新手段和新方法，充分发挥虚拟现实在解决城市轨道交通车站应急安全问题的优势，展开了以下几方面的研究工作，取得了相应成果：　　（1）系统地分析了影响疏散效率的关键因素，利用沉浸式虚拟现实环境和嵌入眼动仪的头戴设备进行控制实验，在实验中收集了来自48名参与者的多维数据，对寻路轨迹、寻路性能、标识注视数据、路线选择和主观评价开展了详细的分析。结果表明压力会抑制参与者空间知识的发展，并且空间知识能减少参与者对标识牌的依赖。成果丰富了车站寻路实验研究以及紧急状态下空间认知影响的成果，为模型的搭建提供理论基础。　　（2）建立了考虑空间认知的乘客疏散模型。基于智能体（Agent）定义了具备属性集与知识库、能感知外部信息和自主决策的乘客疏散模型，实现了乘客智能体在疏散中的分级决策。在战术层，构建了考虑空间认知、距离、聚集度和视角的出口选择模型；在运动层，使用了以长度和拥挤程度为代价的A*算法进行路径规划，提高了行人仿真的可靠度。为避免碰撞，采用了ORCA和动态避障模型，弥补了商用软件普遍在疏散过程中难以动态修改路径的问题，揭示了动态障碍物模式下乘客疏散群集动力学特性，实现了疏散中的动态交互控制。最后对模型进行了基本图检验和自组织检验，验证了模型的可用性和可靠性。　　（3）制定了面向空间认知水平的站点乘客分类规则。利用AFC刷卡数据在分析重复访问行为的可行性，制定了基于访问频次的乘客分类规则，并定义POF表征车站的熟悉人群比例，为定制化疏散模拟提供了数据输入依据。然后使用北京地铁刷卡数据开展案例应用，并基于POF强度对不同空间认知水平人群的出行规律进行了探索。　　（4）搭建了城市轨道交通车站VR应急演练与培训平台。整合BIM建模、智能体行人仿真、VR交互、系统搭建与接口设置、交通大数据分析、数据统计与导出等技术，结合虚拟现实硬件设施搭建了城轨车站VR应急演练与培训平台。并且开展了三项不同层面的实例应用，以检验系统的可用性。结果表明，平台能开展严格控制实验，采集可靠的行为数据。在疏散仿真方面，该平台有效辅助识别了疏散瓶颈，证明了系统对疏散过程的动态控制能力。仿真结果表明增设出口能有效提高疏散效率，执行操作时间越早成效越显著。此外，通过视频培训和VR培训的对照实验，结果显示虚拟场景下的安全疏散培训相较于视频等方式有更好的培训效果，为轨道运营公司员工培训提供了新思路。
作者：	余亮
专业：	道路与铁道工程
导师：	陈峰
授予学位：	硕士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2023