CN109948229A - 一种室内人群疏散方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种室内人群疏散方法，该方法包括场景模型初始化：根据行人所在的建筑场馆的平面图，将平面图按网格规则进行划分生成元胞空间，并对元胞空间进行初始化；行人疏散步骤：在确定了元胞状态更新规则的基础上，让每个行人占据的元胞在离散的时间步内根据规则进行状态更新，并记录每个时间步内的行人的位置直到所有行人逃离出场馆；路径规划：根据模型的运行结果以及行人的身份，对每个行人提供路径规划信息，指引其逃离场馆；本发明考虑了多种影响因素，从而在灾难发生时，通过该方法可以提高人群疏散的效率，避免人群拥挤，同时，利用该方法可以为每个人提供一个路径规划，引导每个人离开建筑或场馆，并避免与他人产生碰撞。

Description

一种室内人群疏散方法及系统

技术领域

本发明涉及人群疏散仿真的技术领域，具体涉及一种室内人群疏散方法及系统。

背景技术

随着现代社会的飞速进步和经济的快速发展，城市化的现象越来越严重，大型建筑物，如电影院、大型购物商场等越来越密集。这种密集化的大型建筑物在给人们带来了很多生活便利的同时，也给人们带来了很多安全隐患。

现在人们80-90％的时间都在室内活动，而近年来，各种室内公共安全问题和突发事件如火灾、地震等层出不穷，就2018年来说，全球共发生6.0级以上地震119次，而在火灾方面，全国消防部门接报火灾数十万起，这些灾难的突发性经常导致行人无法即时的疏散，从而造成数不胜数的伤亡人员，因此，如何在大型场馆内发生灾难时，对人群进行及时地疏散并为每个受灾群众提供疏散路线，尽最大可能挽救人民生命成为了一个值得研究并解决的问题。

针对室内人群疏散问题，传统的解决方法是请专家根据经验和建筑的布局等为建筑量身定做疏散方案，或者定期地在建筑或场馆内组织人员进行演习，但是随着建筑结构越来越复杂，请专家定制已经不足以应对突发事件发生时人群疏散的复杂度，而定期演习的方法不仅耗时耗力，而且易造成人群拥堵，因此这两种方法变得越来越不可行。

因此，随着计算机技术的发展，大家开始利用计算机对人群疏散和路径规划进行研究，并建立了各种仿真模型，从微观和宏观等各个层面进行建模模拟，从而为大型建筑和场馆中的人群疏散和人员路线规划提供了一种有效的途径，但是目前大多疏散模型都没有考虑到多个影响因素对于人群疏散的影响，疏散效率低。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术的不足，本发明提供一种室内人群疏散方法，该方法可以解决人群疏散效率低，时间长，疏散过程中出现拥挤的问题，本发明还提供一种室内人群疏散系统。

技术方案：本发明所述的室内人群疏散方法，该方法包括：

场景模型初始化：首先构建由若干网格组成的元胞空间；然后，建立坐标系，元胞空间中的每个元胞可确定坐标位置，确定每个元胞的状态集，从而初始化出口元胞、障碍物元胞的状态；

行人疏散：首先，元胞的状态更新规则为：每个行人占据一个元胞，元胞状态的改变类比行人的移动，行人在走动的过程中的每一步代表了元胞状态更新的一个时间步；

其次，行人疏散的步骤包括：

S1、计算元胞空间中每个元胞的静态收益；

S2、判断是否所有行人均到达出口元胞的位置，若存在行人没有到达出口元胞的位置，则基于元胞和行人间的影响因素得到当前行人本身的元胞以及所在元胞的元胞邻域对当前行人的转移收益，选择所述转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞，并确认是否存在多个行人选择同一个元胞的冲突，若存在冲突，则选择累积竞争力最大的行人占据所述转移收益最大的元胞，并更新行人的累积竞争力和元胞的状态，否则，直接更新各个元胞的状态；

S3、循环步骤S2，直到所有行人均占据过出口元胞的位置，结束行人疏散；

所述步骤S2中的影响因素包括所述静态收益、元胞空间中每个元胞的行人间的排斥力、行人与障碍物间的排斥力、行人间的摩擦力、行人与障碍物间的摩擦力、行人间的从众行为和行人一步损耗；

路径规划：根据行人的ID以及记录的每个时间步内的位置，实现对每一个行人的路径规划。

优选的，所述行人疏散步骤中，当前行人的转移收益T_ij，表示为：

T_ij＝α_sS_ij+a_RR_ij+a_FF_ij+a_FLFollow_ij+a_LL_ij

其中，a_s、a_R、α_F、α_FL、α_L分别为各部分收益的权重，S_ij为元胞空间中每个元胞的静态收益，R_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益，F_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的摩擦力收益，Follow_ij为行人间的从众行为引起的收益，L_ij为一步损耗的收益，(i,j)为元胞在坐标系下的一维和二维坐标。

优选的，所述行人疏散步骤中，一步损耗的收益L_ij为当前元胞的元胞邻域中每个空闲元胞到当前元胞的欧式距离。

优选的，所述行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益R_ij的计算步骤包括：

(11)获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据坐标计算行人目前的移动方向为d；

(12)初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量rObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量rMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量rStaticPersonNum均为0；

(13)根据占据元胞c的行人目前的移动方向d计算行人可能碰撞的障碍物和静止的行人的元胞坐标为(x_o,y_o)；

(14)遍历元胞c_n的元胞邻域中除了元胞c之外的所有七个元胞，如果遍历结束转步骤(19)；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话转步骤(15)；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤(16)；否则转步骤(14)；

(15)判断当前元胞的坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rObstacleNum加1，否则转步骤(14)；

(16)计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，转步骤(17)；否则转步骤(18)；

(17)判断当前元胞坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rStaticPersonNum加1，否则转步骤(14)；

(18)根据行人目前占据的元胞的位置和他的运动方向计算下一时刻他可能占据的元胞的位置(x_p,y_p)，判断(x_p,y_p)是否等于元胞c_n的位置，是的话rMovePersonNum加1，否则转步骤(14)；

(19)根据计算得到的rObstacleNum、rMovePersonNum、rStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleR＝rObstacleNum×P_ro

personR＝rStaticPersonNum×P_rs+rMovePersonNum×P_rm

R_ij＝obstacleR+personR

其中，obstacleR为行人可能碰撞的所有障碍物引起的排斥力收益，P_ro为障碍物排斥概率，personR为行人可能碰撞的所有行人引起的排斥力收益，P_rs为静止行人的排斥概率，P_rm为运动着的行人的排斥概率，R_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的排斥力收益。

优选的，所述累积竞争力为行人之间产生冲突时，累积竞争成功的次数，初始时，所有行人的累积竞争力都为0，训练时，当产生冲突时，随机选择行人占据所述下一个可能转移的元胞，并在更新行人状态时，将其累积竞争力加1。

另一方面，本发明还提供一种室内人群疏散系统，包括：

场景模型初始化模块，用于首先构建由若干网格组成的元胞空间；然后，建立坐标系，元胞空间中的每个元胞可确定坐标位置，确定每个元胞的状态集，从而初始化出口元胞、障碍物元胞的状态；

行人疏散模块，用于首先更新元胞的状态，规则为：每个行人占据一个元胞，元胞状态的改变类比行人的移动，行人在走动的过程中的每一步代表了元胞状态更新的一个时间步；

其次，用于对行人的疏散，具体包括：

静态收益计算单元，用于计算元胞空间中每个元胞的静态收益；

转移判断单元，用于判断是否所有行人均占据过出口元胞的位置，若存在行人没有占据出口元胞的位置，则基于元胞和行人间的影响因素得到当前行人本身的元胞以及所在元胞的元胞邻域对当前行人的转移收益，选择所述转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞，并确认是否存在多个行人选择同一个元胞的冲突，若存在冲突，则选择累积竞争力最大的行人占据所述转移收益最大的元胞，并更新行人的累积竞争力和元胞的状态，否则，直接更新各个元胞的状态；

循环单元，用于循环转移判断模块，直到所有行人均占据过出口元胞的位置，结束行人疏散；

所述转移判断单元中的影响因素包括所述静态收益、元胞空间中每个元胞的行人间的排斥力、行人与障碍物间的排斥力、行人间的摩擦力、行人与障碍物间的摩擦力、行人间的从众行为和行人一步损耗；

路径规划模块，用于根据行人的ID以及记录的每个时间步内的位置，实现对每一个行人的路径规划。

优选的，所述转移判断单元中，当前行人的转移收益T_ij，表示为：

T_ij＝α_sS_ij+α_RR_ij+α_FF_ij+α_FLFollow_ij+α_LL_ij

其中，α_s、α_R、α_F、α_FL、α_L分别为各部分收益的权重，S_ij为元胞空间中每个元胞的静态收益，R_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益，F_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的摩擦力收益，Follow_ij为行人间的从众行为引起的收益，L_ij为一步损耗的收益，(i,j)为元胞在坐标系下的一维和二维坐标。

优选的，所述转移判断单元中，一步损耗的收益L_ij为当前元胞的元胞邻域中每个空闲元胞到当前元胞的欧式距离。

优选的，所述行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益R_ij的计算步骤包括：

(11)获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据坐标计算行人目前的移动方向为d；

(12)初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量rObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量rMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量rStaticPersonNum均为0；

(13)根据占据元胞c的行人目前的移动方向d计算行人可能碰撞的障碍物和静止的行人的元胞坐标为(x_o,y_o)；

(14)遍历元胞c_n的元胞邻域中除了元胞c之外的所有七个元胞，如果遍历结束转步骤(19)；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话转步骤(15)；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤(16)；否则转步骤(14)；

(15)判断当前元胞的坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rObstacleNum加1，否则转步骤(14)；

(16)计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，转步骤(17)；否则转步骤(18)；

(17)判断当前元胞坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rStaticPersonNum加1，否则转步骤(14)；

(18)根据行人目前占据的元胞的位置和他的运动方向计算下一时刻他可能占据的元胞的位置(x_p,y_p)，判断(x_p,y_p)是否等于元胞c_n的位置，是的话rMovePersonNum加1，否则转步骤(14)；

(19)根据计算得到的rObstacleNum、rMovePersonNum、rStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleR＝rObstacleNum×P_ro

personR＝rStaticPersonNum×P_rs+rMovePersonNum×P_rm

R_ij＝obstacleR+personR

其中，obstacleR为行人可能碰撞的所有障碍物引起的排斥力收益，P_ro为障碍物排斥概率，personR为行人可能碰撞的所有行人引起的排斥力收益，P_rs为静止行人的排斥概率，P_rm为运动着的行人的排斥概率，R_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的排斥力收益。

优选的，所述累积竞争力为行人之间产生冲突时，累积竞争成功的次数，初始时，所有行人的累积竞争力都为0，训练时，当产生冲突时，随机选择行人占据所述下一个可能转移的元胞，并在更新行人状态时，将其累积竞争力加1。

有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：1、本发明在疏散过程中，考虑了多个影响因素对于人群疏散时的影响，考虑全面，拥有较高的疏散效率，缩短了疏散时间和行人平均疏散距离；2、本发明所述的室内人群疏散方法，考虑了行人行走时的习惯，更具用户友好性；3、本发明所述的室内人群疏散方法，可以为每个在疏散中的行人提供了路径规划，从而引导行人尽快离开建筑或场馆，并考虑冲突的解决方案，避免行人之间的碰撞，最大可能挽救生命。

附图说明

图1是本发明一实施例中的室内人群疏散方法流程图；

图2是本发明一实施例所述的建筑场馆的网格划分示意图；

图3是本发明一实施例所述的元胞邻域示意图；

图4是本发明一实施例三种排斥力产生情况示意图；

图5是本发明一实施例所述的排斥力收益的计算流程图；

图6是本发明一实施例所述的三种摩擦力产生情况示意图；

图7是本发明一实施例所述的摩擦力收益的计算流程图；

图8是本发明一实施例所述的计算摩擦力收益时三种考虑的元胞情况示意图；

图9是本发明一实施例所述的计算从众收益时两种考虑的元胞情况示意图。

具体实施方式

实施例1

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本发明所解决的问题是在大型场馆内发生灾难时，如何对人群进行及时而友好地疏散并为每个受灾群众提供疏散路线，以提高疏散效率、尽最大可能挽救人民生命的难题。本发明提出的灾难场景下的室内人群疏散方法优选了元胞自动机作为理论基础，考虑了出口对于行人的吸引力、行人之间、行人与障碍物之间的排斥力、摩擦力、行人之间的从众行为对于人群疏散时的影响，同时，在这些因素之外提出了行人一步损耗和累积竞争力两个因素，从而在灾难发生时，通过该方法可以提高人群疏散的效率，避免人群拥挤，同时，利用该方法可以为每个人提供一个路径规划，引导每个人离开建筑或场馆，并避免与他人产生碰撞。

图1示出了本发明一种灾难场景下的室内人群疏散方法的流程图，下面参照图1进行详细的说明。

步骤1，优选元胞自动机作为理论基础，采用大小相同的正方形网格来划分建筑场馆的平面空间，每个网格作为一个元胞，根据场馆的大小确定每个元胞空间的大小和元胞的个数，所有元胞组成了元胞空间；其中，正方形网格的大小选择依据为：根据在密集的人群中，每个人可以拥有的最佳的空间大小将网格大小设为0.5m×0.5m，即元胞空间中每个元胞的大小为0.5m×0.5m；

步骤2，根据场馆的平面图，建立坐标系，将平面图的最左上角作为原点，向下为x轴，向右为y轴，则在该坐标系中，每个元胞都相当于在一个二维数组中，有一个横、纵坐标，并根据其在二维数组中的横、纵坐标可以确定其在现实环境中的位置，如图2所示，每个网格对应数组里的一个元素，数组中的每个元素在数组中都有个二维位置，比如，第一排的第一个网格在数组中的位置为(0,0)，第二排第一个是(1,0)，为对应元胞在二维数组中的二维坐标，其计算公式如下：

其中，(i,j)为元胞在二维数组中的二维坐标，(x,y)为行人在场馆中的实际位置坐标；

步骤3，根据元胞自动机的理论基础，每个元胞都可以拥有很多个离散状态来组成元胞的状态集，在该步骤中，确定元胞的状态集为{0,1}，0表示元胞当前处于空闲状态即没有被行人或障碍物占据，1表示元胞当前已被行人或障碍物占据；

步骤4，根据确定的元胞状态集以及场馆现实环境中障碍物(包括墙壁)的位置，和出口的位置，初始化元胞空间中所有元胞的状态。

步骤41，首先初始化所有元胞的状态都为0；

步骤42，确定出口和障碍物所占据的元胞位置，将出口占据的元胞状态初始化为0将障碍物占据的元胞的状态更新为1，且在后面的每个时间步内，这些元胞的状态不可以被改变。

步骤5，在行人疏散开始时，获取所有行人的身份ID和其在场馆中的实际位置，并根据行人实际位置得到其占据的元胞在坐标系下的二维位置，其计算公式如下：

其中，(i,j)为元胞在二维数组中的二维坐标，(x,y)为获得的行人的位置坐标。同时，更新这些元胞的状态，将对应的元胞的状态更新为1，表示此时元胞已被行人占据，并将行人对象中的元胞指向当前元胞，当前元胞对象中的行人指向当前行人。

步骤6，先确定元胞空间中每个元胞的状态更新规则：每个行人可以占据一个元胞，元胞状态的改变用来类比行人的移动，行人在走动的过程中的每一步代表了元胞状态更新的一个时间步。在疏散过程中，行人在每一步上的位置的移动只能是本身所在元胞或所在元胞的元胞邻域中的一个。元胞邻域指的是在行人所在元胞的上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方向上的元胞，其示意图如图3所示。而每个元胞下一步选择哪个元胞时，要考虑出口对于行人的吸引力、行人间、行人与障碍物之间的排斥力和摩擦力、行人间的从众行为、行人一步损耗和累积竞争力这6个影响因素。

在行人疏散开始前，根据每个元胞到所有出口的最小距离计算元胞空间中每个元胞的静态收益S_ij；

步骤61，初始时，将元胞空间中所有元胞对象的静态收益赋值为+∞；

步骤62，将所有代表出口的元胞的静态收益赋值为0，并将这些出口元胞作为第0层元胞；

步骤63，遍历当前层次中的每个元胞作为中心元胞c，它的静态收益为S，计算在它周围的八个方向的空闲元胞的静态收益，若该方向的元胞空闲，若其在中心元胞的上、左、右、下四个直线方向中的一个，则其静态收益S_n为S+1，S_n为当前元胞的第n个邻域元胞的静态收益，若其在中心元胞的左上、左下、右上、右下的四个斜线方向中的一个，其静态收益S_n为S+1.5，若某个元胞有多个元胞对其赋值，则取最小值作为其静态收益；

步骤64，继续对下一层的元胞进行步骤63的计算直到元胞空间中所有元胞都已被计算过静态收益。下一层的元胞为当前层次所有元胞的元胞邻域中的元胞，但是不包括当前层次中的元胞。

步骤7，行人开始疏散时，由于行人在行走时，会尽可能避免与障碍物或其他行人碰撞，这在疏散中反映在行人与障碍物之间的排斥力和行人与行人之间的排斥力，排斥力可能会有如图4所示的三种情况。因此，对于疏散中的每个行人在该步骤中需要对其元胞邻域中每个空闲元胞计算行人与障碍物之间、行人与其他行人之间的排斥力收益R_ij，具体流程如图5所示：

步骤71，获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据两个坐标计算行人目前的移动方向为d；

步骤72，初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量rObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量rMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量rStaticPersonNum均为0；

步骤73，根据元胞c的坐标的行人目前的移动方向d计算行人可能碰撞的障碍物或静止的行人的元胞坐标为(x_o,y_o)；

步骤74，遍历元胞c_n的元胞邻域中除了元胞c之外的所有七个元胞，如果遍历结束转步骤79；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话转步骤75；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤76；否则转步骤74；

步骤75，判断当前元胞的坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rObstacleNum加1，否则转步骤74；

步骤76，计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，转步骤77；否则转步骤78；

步骤77，判断当前元胞坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rStaticPersonNum加1，否则转步骤74；

步骤78，根据行人目前占据的元胞的位置和他的运动方向计算下一时刻他可能占据的元胞的位置(x_p,y_p)，判断(x_p,y_p)是否等于元胞c_n的位置，是的话rMovePersonNum加1，否则转步骤74；

步骤79，根据计算得到的rObstacleNum、rMovePersonNum、rStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleR＝rObstacleNum×P_ro

personR＝rStaticPersonNum×P_rs+rMovePersonNum×P_rm

R_ij＝obstacleR+personR

其中，obstacleR为行人可能碰撞的所有障碍物引起的排斥力收益，P_ro为障碍物排斥概率，personR为行人可能碰撞的所有行人引起的排斥力收益，P_rs为静止行人的排斥概率，P_rm为运动着的行人的排斥概率，R_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的排斥力收益。排斥概率计算公式如下：

其中，P_r表示排斥概率；λ表示硬度系数，λ∈[0,+∞]，其表示如果人与人或人与障碍物碰撞时可能产生的伤害大小；v表示运动的相对速度。

步骤8，对其元胞邻域中每个空闲元胞计算行人与障碍物之间、行人与其他行人之间的摩擦力收益F_ij，图6示出了三种摩擦力产生的情况，计算步骤如图7所示。

步骤81，获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据两个坐标计算行人目前的移动方向为d，记为(d_x,d_y)；

步骤82，初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量fObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量fMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量fStaticPersonNum均为0；

步骤83，考虑摩擦力时，仅考虑当前元胞邻域中与行人当前运动方向平行的位置的元胞的状态，因此它分为如图8所示的三种情况：情况(a)，当行人下一步想向上或向下运动时，仅考虑其左、右两个邻居元胞的状态，即考虑元胞(i,j-1)和元胞(i,j+1)的状态；情况(b)，当行人想向左或向右运动时，仅考虑其上、下两个邻居元胞的状态，即考虑元胞(i-1,j)和元胞(i+1,j)的状态；情况(c)，当行人往斜线方向的元胞运动时，仅考虑元胞(i+d_x,j)和元胞(i,j+d_y)的状态。

步骤84，遍历要考虑的每个元胞，如果遍历结束转步骤87；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话fObstacleNum加1；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤85；否则转步骤84；

步骤85，计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，则fStaticPersonNum加1；否则转步骤86；

步骤86，判断当前行人的运动方向是否与d相反，是的话fMovePersonNum加1，否则转步骤84；

步骤87，根据计算得到的fObstacleNum、fMovePersonNum、fStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleF＝fObstacleNum×P_fo

personF＝fStaticPersonNum×P_fs+fMovePersonNum×P_fm

F_ij＝obstacleF+personF

其中，obstacleF为行人与所有可能摩擦的障碍物摩擦引起的摩擦力收益，P_fo为与障碍物摩擦的摩擦概率，personF为行人与所有可能摩擦的行人摩擦引起的摩擦力收益，P_fs为与静止行人摩擦的摩擦概率，P_fm为与运动着的行人摩擦的摩擦概率，F_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的摩擦力收益。摩擦概率计算公式如下：

P_f＝μv

其中，P_f表示摩擦概率，μ表示摩擦系数，μ∈[0,1]，它表示不同物体摩擦时的摩擦的强度；v表示运动的相对速度。

步骤9，对其元胞邻域中每个空闲元胞计算行人的从众行为引起的收益，称为从众收益Follow_ij；

步骤91，获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据两个坐标计算行人目前的移动方向为d，记为(d_x,d_y)；

步骤92，初始化行人的在其运动方向视线内的与他运动方向相同的行人的数量sameDirectionNum为0；

步骤93，考虑从众性时，仅考虑行人前进方向视线范围3以内的元胞的状态，由于行人可能有8个运动方向，因此需要分8种情况讨论，但是这8种情况又可以归纳为2种情况：直线方向和斜线方向，如图9所示。当行人斜线方向行走时，考虑的为斜线方向半径为3的元胞的状态，当行人直线行走时，考虑的元胞为直线方向半径为3的元胞的状态。

步骤94，遍历要考虑的每个元胞，如果遍历结束转步骤96；否则判断当前遍历到的元胞是否有被行人占据，是的话转步骤95；否则转步骤94；

步骤95，计算占据当前元胞的行人的运动方向，如果为(d_x,d_y)，则sameDirectionNum加1，否则转步骤94；

步骤96，遍历结束设置元胞c_n的从众收益Follow_ij为sameDirectionNum。

步骤10，行人行走时会习惯向直线方向行走，而行人在一步中有八个方向可选，因此在该步骤中需要对其元胞邻域中每个空闲元胞计算该邻域元胞到当前元胞的欧式距离作为被遍历元胞的行人的一步损耗收益L_ij；

步骤11，对上述所有收益进行归一化处理，其公式如下：

其中，S_max、R_max、F_max、Follow_max、L_max、S_min、R_min、F_min、Follow_min、L_min分别为元胞邻域中的八个元胞各部分收益的最大最小值。

步骤12，综合计算行人的转移收益T_ij，其公式如下：

T_ij＝α_sS_ij+α_RR_ij+α_FF_ij+α_FLFollow_ij+α_LL_ij

其中，α_s、α_R、α_F、α_FL、α_L分别为各部分收益的权重。同时，选择转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞；

步骤13，当所有行人都选择了下一个可能转移的元胞后，查看是否存在多人选择同一个元胞的冲突，有则转步骤14，否则转步骤15；

步骤14，对选择了同一个元胞的行人计算累积竞争力，累积竞争力是指行人在疏散过程中当与其他行人产生位置冲突时，累积竞争成功的次数，初始时，所有行人的累积竞争力都为0，当产生位置冲突时，会随机选择行人占据元胞，并在更新行人状态时将其累积竞争力加1。在后续竞争时，累积竞争力最大行人占据该元胞，并更新该行人的累积竞争力，其他行人留在原地，转步骤15；

步骤15，每位行人查看其占据的元胞是否为出口元胞，是的话则该行人成功逃离，不再参加下一步的计算，记录他最后一步的位置；若不是，则更新元胞状态：将行人对象中行人当前占据的元胞更改为当前元胞，将之前占据的元胞的状态修改为空闲状态即0，将被选择的元胞状态修改为1，并将元胞对象中当前占据的行人修改为该行人，同时记录他这一步的位置，转步骤7继续进行下一步位置的计算。

步骤16，根据行人的ID以及记录的他的每一步的位置，即可对每一个行人提供对其的路径规划。

从而，根据上述步骤即可当在发生时对人群进行疏散并未每位行人提供路径规划以指引其逃离场馆。

本发明一种灾难场景下的室内人群疏散方法，优选了元胞自动机作为理论基础，考虑了出口对于行人的吸引力、行人之间、行人与障碍物之间的排斥力、摩擦力、行人之间的从众行为对于人群疏散时的影响，并进一步细化了每个影响因素的计算方法，同时，在这些因素之外提出了行人一步损耗和累积竞争力两个因素，从而在灾难发生时，通过该方法可以提高人群疏散的效率，避免人群拥挤，同时，利用该方法可以为每个人提供一个路径规划，引导每个人离开建筑或场馆，并避免与他人产生碰撞。

实施例2

另一方面，本发明还提供一种室内人群疏散系统，包括：

场景模型初始化模块，用于首先构建由若干网格组成的元胞空间；

优选元胞自动机作为理论基础，采用大小相同的正方形网格来划分建筑场馆的平面空间，每个网格作为一个元胞，根据场馆的大小确定每个元胞空间的大小和元胞的个数，所有元胞组成了元胞空间；其中，正方形网格的大小选择依据为：根据在密集的人群中，每个人可以拥有的最佳的空间大小将网格大小设为0.5m×0.5m，即元胞空间中每个元胞的大小为0.5m×0.5m。

然后，建立坐标系，确定元胞空间中的每个元胞的坐标位置，确定每个元胞的状态集，从而初始化出口元胞、障碍物元胞的状态；

根据场馆的平面图，建立坐标系，将平面图的最左上角作为原点，向下为x轴，向右为y轴，则在该坐标系中，每个元胞都相当于在一个二维数组中，有一个横、纵坐标，并根据其在二维数组中的横、纵坐标可以确定其在现实环境中的位置，如图2所示，每个网格对应数组里的一个元素，数组中的每个元素在数组中都有个二维位置，比如，第一排的第一个网格在数组中的位置为(0,0)，第二排第一个是(1,0)，(i,j)为对应元胞在二维数组中的二维坐标，其计算公式如下：

其中，(i,j)为元胞在二维数组中的二维坐标，(x,y)为行人在场馆中的实际位置坐标；

根据元胞自动机的理论基础，每个元胞都可以拥有很多个离散状态来组成元胞的状态集，在该步骤中，确定元胞的状态集为{0,1}，0表示元胞当前处于空闲状态即没有被行人或障碍物占据，1表示元胞当前已被行人或障碍物占据；

根据确定的元胞状态集以及场馆现实环境中障碍物(包括墙壁)的位置和出口的位置，初始化元胞空间中所有元胞的状态。

元胞状态的确定过程为：

首先初始化所有元胞的状态都为0；

确定出口和障碍物所占据的元胞位置，将出口占据的元胞状态初始化为0将障碍物占据的元胞的状态更新为1，且在后面的每个时间步内，这些元胞的状态不可以被改变。

在行人疏散开始时，获取所有行人的身份ID和其在场馆中的实际位置，并根据行人实际位置得到其占据的元胞在坐标系下的二维位置，其计算公式如下：

其中，(i,j)为元胞在二维数组中的二维坐标，(x,y)为获得的行人的位置坐标。同时，更新这些元胞的状态，将对应的元胞的状态更新为1，表示此时元胞已被行人占据，并将行人对象中的元胞指向当前元胞，当前元胞对象中的行人指向当前行人。

行人疏散模块，用于首先更新元胞的状态，规则为：每个行人占据一个元胞，元胞状态的改变类比行人的移动，行人在走动的过程中的每一步代表了元胞状态更新的一个时间步；

其次，用于对行人的疏散，具体包括：

静态收益计算单元，用于计算元胞空间中每个元胞的静态收益；

在疏散过程中，行人在每一步上的位置的移动只能是本身所在元胞或所在元胞的元胞邻域中的一个。元胞邻域指的是在行人所在元胞的上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方向上的元胞。而每个元胞下一步选择哪个元胞时，要考虑出口对于行人的吸引力、行人间、行人与障碍物之间的排斥力和摩擦力、行人间的从众行为、行人一步损耗和累积竞争力这6个影响因素。

在行人疏散开始前，根据每个元胞到所有出口的最小距离计算元胞空间中每个元胞的静态收益S_ij；

初始时，将元胞空间中所有元胞对象的静态收益赋值为+∞；将所有代表出口的元胞的静态收益赋值为0，并将这些出口元胞作为第0层元胞；遍历当前层次中的每个元胞作为中心元胞c，它的静态收益为S，计算在它周围的八个方向的空闲元胞的静态收益，若该方向的元胞空闲，若其在中心元胞的上、左、右、下四个直线方向中的一个，则其静态收益S_n为S+1，若其在中心元胞的左上、左下、右上、右下的四个斜线方向中的一个，其静态收益S_n为S+1.5，若某个元胞有多个元胞对其赋值，则取最小值作为其静态收益；继续对下一层的元胞进行静态收益的计算直到元胞空间中所有元胞都已被计算过静态收益。下一层的元胞为当前层次所有元胞的元胞邻域中的元胞，但是不包括当前层次中的元胞。

转移判断单元，用于判断是否所有行人均到达出口元胞的位置，若存在行人没有到达出口元胞的位置，则基于元胞和行人间的影响因素得到当前行人本身的元胞以及所在元胞的元胞邻域对当前行人的转移收益，选择所述转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞，并确认是否存在多个行人选择同一个元胞的冲突，若存在冲突，则选择累积竞争力最大的行人占据所述转移收益最大的元胞，并更新行人的累积竞争力和元胞的状态，否则，直接更新各个元胞的状态；

包括：排斥力收益计算单元，用于计算行人与障碍物之间的排斥力和行人与行人之间的排斥力对应的收益：

行人开始疏散时，由于行人在行走时，会尽可能避免与障碍物或其他行人碰撞，这在疏散中反映在行人与障碍物之间的排斥力和行人与行人之间的排斥力，因此，对于疏散中的每个行人在该步骤中需要对其元胞邻域中每个空闲元胞计算行人与障碍物之间、行人与其他行人之间的排斥力收益R_ij；

步骤71，获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据两个坐标计算行人目前的移动方向为d；

步骤72，初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量rObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量rMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量rStaticPersonNum均为0；

步骤73，根据元胞c的坐标的行人目前的移动方向d计算行人可能碰撞的障碍物或静止的行人的元胞坐标为(x_o,y_o)；

步骤74，遍历元胞c_n的元胞邻域中除了元胞c之外的所有七个元胞，如果遍历结束转步骤79；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话转步骤75；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤76；否则转步骤74；

步骤75，判断当前元胞的坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rObstacleNum加1，否则转步骤74；

步骤76，计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，转步骤77；否则转步骤78；

步骤77，判断当前元胞坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rStaticPersonNum加1，否则转步骤74；

步骤78，根据行人目前占据的元胞的位置和他的运动方向计算下一时刻他可能占据的元胞的位置(x_p,y_p)，判断(x_p,y_p)是否等于元胞c_n的位置，是的话rMovePersonNum加1，否则转步骤74；

步骤79，根据计算得到的rObstacleNum、rMovePersonNum、rStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleR＝rObstacleNum×P_ro

personR＝rStaticPersonNum×P_rs+rMovePersonNum×P_rm

R_ij＝obstacleR+personR

其中，obstacleR为行人可能碰撞的所有障碍物引起的排斥力收益，P_ro为障碍物排斥概率，personR为行人可能碰撞的所有行人引起的排斥力收益，P_rs为静止行人的排斥概率，P_rm为运动着的行人的排斥概率，R_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的排斥力收益。排斥概率计算公式如下：

其中，P_r表示排斥概率；λ表示硬度系数，λ∈[0,+∞]，其表示如果人与人或人与障碍物碰撞时可能产生的伤害大小；v表示运动的相对速度。

摩擦力收益计算单元，用于计算行人与障碍物之间、行人与其他行人之间的摩擦力收益：

步骤81，获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据两个坐标计算行人目前的移动方向为d，记为(d_x,d_y)；

步骤82，初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量fObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量fMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量fStaticPersonNum均为0；

步骤83，考虑摩擦力时，仅考虑当前元胞邻域中与行人当前运动方向平行的位置的元胞的状态，它分为三种情况：情况(a)，当行人下一步想向上或向下运动时，仅考虑其左、右两个邻居元胞的状态，即考虑元胞(i,j-1)和元胞(i,j+1)的状态；情况(b)，当行人想向左或向右运动时，仅考虑其上、下两个邻居元胞的状态，即考虑元胞(i-1,j)和元胞(i+1,j)的状态；情况(c)，当行人往斜线方向的元胞运动时，仅考虑元胞(i+d_x,j)和元胞(i,j+d_y)的状态。

步骤84，遍历要考虑的每个元胞，如果遍历结束转步骤87；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话fObstacleNum加1；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤85；否则转步骤84；

步骤85，计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，则fStaticPersonNum加1；否则转步骤86；

步骤86，判断当前行人的运动方向是否与d相反，是的话fMovePersonNum加1，否则转步骤84；

步骤87，根据计算得到的fObstacleNum、fMovePersonNum、fStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleF＝fObstacleNum×P_fo

personF＝fStaticPersonNum×P_fs+fMovePersonNum×P_fm

F_ij＝obstacleF+personF

其中，obstacleF为行人与所有可能摩擦的障碍物摩擦引起的摩擦力收益，P_fo为与障碍物摩擦的摩擦概率，personF为行人与所有可能摩擦的行人摩擦引起的摩擦力收益，P_fs为与静止行人摩擦的摩擦概率，P_fm为与运动着的行人摩擦的摩擦概率，F_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的摩擦力收益。摩擦概率计算公式如下：

P_f＝μv

其中，P_f表示摩擦概率，μ表示摩擦系数，μ∈[0,1]，它表示不同物体摩擦时的摩擦的强度；v表示运动的相对速度。

从众收益计算模块，用于计算从众行为引起的收益：

步骤91，获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据两个坐标计算行人目前的移动方向为d，记为(d_x,d_y)；

步骤92，初始化行人的在其运动方向视线内的与他运动方向相同的行人的数量sameDirectionNum为0；

步骤93，考虑从众性时，仅考虑行人前进方向视线范围3以内的元胞的状态，由于行人可能有8个运动方向，因此需要分8种情况讨论，但是这8种情况又可以归纳为2种情况：直线方向和斜线方向。当行人斜线方向行走时，考虑的为斜线方向半径为3的元胞的状态，当行人直线行走时，考虑的元胞为直线方向半径为3的元胞的状态。

步骤94，遍历要考虑的每个元胞，如果遍历结束转步骤96；否则判断当前遍历到的元胞是否有被行人占据，是的话转步骤95；否则转步骤94；

步骤95，计算占据当前元胞的行人的运动方向，如果为(d_x,d_y)，则sameDirectionNum加1，否则转步骤94；

步骤96，遍历结束设置元胞c_n的从众收益Follow_ij为sameDirectionNum。

损耗收益计算模块，用于计算行人的一步损耗收益：

行人行走时会习惯向直线方向行走，而行人在一步中有八个方向可选，因此在该步骤中需要对其元胞邻域中每个空闲元胞计算该邻域元胞到当前元胞的欧式距离作为被遍历元胞的行人的一步损耗收益L_ij；

对上述所有收益进行归一化处理，其公式如下：

其中，S_max、R_max、F_max、Follow_max、L_max、S_min、R_min、F_min、Follow_min、L_min分别为元胞邻域中的八个元胞各部分收益的最大最小值。

最后，综合计算行人的转移收益T_ij，其公式如下：

T_ij＝α_sS_ij+α_RR_ij+α_FF_ij+α_FLFollow_ij+α_LL_ij

其中，α_s、α_R、α_F、α_FL、α_L分别为各部分收益的权重。同时，选择转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞；

当所有行人都选择了下一个可能转移的元胞后，查看是否存在多人选择同一个元胞的冲突，有的话，对选择了同一个元胞的行人计算累积竞争力，累积竞争力是指行人在疏散过程中当与其他行人产生位置冲突时，累积竞争成功的次数，初始时，所有行人的累积竞争力都为0，当产生位置冲突时，会随机选择行人占据元胞，并在更新行人状态时将其累积竞争力加1。在后续竞争时，累积竞争力最大行人占据该元胞，并更新该行人的累积竞争力，其他行人留在原地，转步骤15；

若不存在冲突，每位行人查看其占据的元胞是否为出口元胞，是的话则该行人成功逃离，不再参加下一步的计算，记录他最后一步的位置；若不是，则更新元胞状态：将行人对象中行人当前占据的元胞更改为当前元胞，将之前占据的元胞的状态修改为空闲状态即0，将被选择的元胞状态修改为1，并将元胞对象中当前占据的行人修改为该行人，同时记录他这一步的位置。

循环单元，用于循环转移判断模块，直到所有行人均占据过出口元胞的位置，结束行人疏散；

路径规划模块，用于根据行人的ID以及记录的每个时间步内的位置，实现对每一个行人的路径规划。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种室内人群疏散方法，其特征在于，该方法包括：

场景模型初始化：首先构建由若干网格组成的元胞空间；然后，建立坐标系，元胞空间中的每个元胞可确定坐标位置，确定每个元胞的状态集，从而初始化出口元胞、障碍物元胞的状态；

行人疏散：首先，元胞的状态更新规则为：每个行人占据一个元胞，元胞状态的改变类比行人的移动，行人在走动的过程中的每一步代表了元胞状态更新的一个时间步；

其次，行人疏散的步骤包括：

S1、计算元胞空间中每个元胞的静态收益；

S2、判断是否所有行人均已到达出口元胞的位置，若存在行人没有到达出口元胞的位置，则基于元胞和行人间的影响因素得到当前行人本身的元胞以及所在元胞的元胞邻域对当前行人的转移收益，选择所述转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞，并确认是否存在多个行人选择同一个元胞的冲突，若存在冲突，则选择累积竞争力最大的行人占据所述转移收益最大的元胞，并更新行人的累积竞争力和元胞的状态，否则，直接更新各个元胞的状态；

S3、循环步骤S2，直到所有行人均到达出口元胞的位置，结束行人疏散；

所述步骤S2中的影响因素包括所述静态收益、元胞空间中每个元胞的行人间的排斥力、行人与障碍物间的排斥力、行人间的摩擦力、行人与障碍物间的摩擦力、行人间的从众行为和行人一步损耗；

路径规划：根据行人的ID以及记录的每个时间步内的位置，实现对每一个行人的路径规划。

2.根据权利要求1所述的室内人群疏散方法，其特征在于，所述行人疏散步骤中，当前行人的转移收益T_ij，表示为：

T_ij＝α_sS_ij+α_RR_ij+α_FF_ij+α_FLFollow_ij+a_LL_ij

其中，a_s、a_R、α_F、α_FL、a_L分别为各部分收益的权重，S_ij为元胞空间中每个元胞的静态收益，R_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益，F_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的摩擦力收益，Follow_ij为行人间的从众行为引起的收益，L_ij为一步损耗的收益，(i,j)为元胞在坐标系下的一维和二维坐标。

3.根据权利要求2所述的室内人群疏散方法，其特征在于，所述行人疏散步骤中，一步损耗的收益L_ij为当前元胞的元胞邻域中每个空闲元胞到当前元胞的欧式距离。

4.根据权利要求2所述的室内人群疏散方法，其特征在于，所述行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益R_ij的计算步骤包括：

(11)获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据坐标计算行人目前的移动方向为d；

(12)初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量rObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量rMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量rStaticPersonNum均为0；

(13)根据占据元胞c的行人目前的移动方向d计算行人可能碰撞的障碍物和静止的行人的元胞坐标为(x_o,y_o)；

(14)遍历元胞c_n的元胞邻域中除了元胞c之外的所有七个元胞，如果遍历结束转步骤(19)；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话转步骤(15)；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤(16)；否则转步骤(14)；

(15)判断当前元胞的坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rObstacleNum加1，否则转步骤(14)；

(16)计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，转步骤(17)；否则转步骤(18)；

(17)判断当前元胞坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rStaticPersonNum加1，否则转步骤(14)；

(18)根据行人目前占据的元胞的位置和他的运动方向计算下一时刻他可能占据的元胞的位置(x_p,y_p)，判断(x_p,y_p)是否等于元胞c_n的位置，是的话rMovePersonNum加1，否则转步骤(14)；

(19)根据计算得到的rObstacleNum、rMovePersonNum、rStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleR＝rObstacleNum×P_ro

personR＝rStaticPersonNum×P_rs+rMovePersonNum×P_rm

R_ij＝obstacleR+personR

其中，obstacleR为行人可能碰撞的所有障碍物引起的排斥力收益，P_ro为障碍物排斥概率，personR为行人可能碰撞的所有行人引起的排斥力收益，P_rs为静止行人的排斥概率，P_rm为运动着的行人的排斥概率，R_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的排斥力收益。

5.根据权利要求1所述的室内人群疏散方法，其特征在于，所述累积竞争力为行人之间产生冲突时，累积竞争成功的次数，初始时，所有行人的累积竞争力都为0，训练时，当产生冲突时，随机选择行人占据所述下一个可能转移的元胞，并在更新行人状态时，将其累积竞争力加1。

6.根据权利要求1-5任一项所述的室内人群疏散方法实现的室内人群疏散系统，其特征在于，包括：

场景模型初始化模块，用于首先构建由若干网格组成的元胞空间；然后，建立坐标系，元胞空间中的每个元胞可确定坐标位置，确定每个元胞的状态集，从而初始化出口元胞、障碍物元胞的状态；

行人疏散模块，用于首先更新元胞的状态，规则为：每个行人占据一个元胞，元胞状态的改变类比行人的移动，行人在走动的过程中的每一步代表了元胞状态更新的一个时间步；

其次，用于对行人的疏散，具体包括：

静态收益计算单元，用于计算元胞空间中每个元胞的静态收益；

转移判断单元，用于判断是否所有行人均到达出口元胞的位置，若存在行人没有到达出口元胞的位置，则基于元胞和行人间的影响因素得到当前行人本身的元胞以及所在元胞的元胞邻域对当前行人的转移收益，选择所述转移收益最大的元胞作为当前行人下一个可能转移的元胞，并确认是否存在多个行人选择同一个元胞的冲突，若存在冲突，则选择累积竞争力最大的行人占据所述转移收益最大的元胞，并更新行人的累积竞争力和元胞的状态，否则，直接更新各个元胞的状态；

循环单元，用于循环转移判断模块，直到所有行人均占据过出口元胞的位置，结束行人疏散；

所述转移判断单元中的影响因素包括所述静态收益、元胞空间中每个元胞的行人间的排斥力、行人与障碍物间的排斥力、行人间的摩擦力、行人与障碍物间的摩擦力、行人间的从众行为和行人一步损耗；

路径规划模块，用于根据行人的ID以及记录的每个时间步内的位置，实现对每一个行人的路径规划。

7.根据权利要求6所述的室内人群疏散系统，其特征在于，所述转移判断单元中，当前行人的转移收益T_ij，表示为：

T_ij＝a_sS_ij+a_RR_ij+a_FF_ij+a_FLFollow_ij+a_LL_ij

其中，a_s、α_R、α_F、α_FL、a_L分别为各部分收益的权重，S_ij为元胞空间中每个元胞的静态收益，R_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益，F_ij为行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的摩擦力收益，Follow_ij为行人间的从众行为引起的收益，L_ij为一步损耗的收益，(i,j)为元胞在坐标系下的一维和二维坐标。

8.根据权利要求7所述的室内人群疏散系统，其特征在于，所述转移判断单元中，一步损耗的收益L_ij为当前元胞的元胞邻域中每个空闲元胞到当前元胞的欧式距离。

9.根据权利要求7所述的室内人群疏散系统，其特征在于，所述行人与障碍物之间以及行人与其他行人之间的排斥力收益R_ij的计算步骤包括：

(11)获取行人目前占据的元胞c的坐标与下一个可能转移的元胞c_n的坐标，根据坐标计算行人目前的移动方向为d；

(12)初始化行人可能碰撞的在其运动方向上的障碍物数量rObstacleNum、可能与行人产生碰撞的正在运动的行人的数量rMovePersonNum、行人可能碰撞的在其运动方向上的静止行人数量rStaticPersonNum均为0；

(13)根据占据元胞c的行人目前的移动方向d计算行人可能碰撞的障碍物和静止的行人的元胞坐标为(x_o,y_o)；

(14)遍历元胞c_n的元胞邻域中除了元胞c之外的所有七个元胞，如果遍历结束转步骤(19)；否则判断当前遍历到的元胞是否有被障碍物占据，是的话转步骤(15)；否则判断当前元胞是否被行人占据，是的话转步骤(16)；否则转步骤(14)；

(15)判断当前元胞的坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rObstacleNum加1，否则转步骤(14)；

(16)计算占据当前元胞的行人的运动方向，若他静止，转步骤(17)；否则转步骤(18)；

(17)判断当前元胞坐标是否等于(x_o,y_o)，是的话rStaticPersonNum加1，否则转步骤(14)；

(18)根据行人目前占据的元胞的位置和他的运动方向计算下一时刻他可能占据的元胞的位置(x_p,y_p)，判断(x_p,y_p)是否等于元胞c_n的位置，是的话rMovePersonNum加1，否则转步骤(14)；

(19)根据计算得到的rObstacleNum、rMovePersonNum、rStaticPersonNum计算该元胞的排斥力收益，其公式如下所示：

obstacleR＝rObstacleNum×P_ro

personR＝rStaticPersonNum×P_rs+rMovePersonNum×P_rm

R_ij＝obstacleR+personR

其中，obstacleR为行人可能碰撞的所有障碍物引起的排斥力收益，P_ro为障碍物排斥概率，personR为行人可能碰撞的所有行人引起的排斥力收益，P_rs为静止行人的排斥概率，P_rm为运动着的行人的排斥概率，R_ij为当前坐标为(i,j)的元胞c的排斥力收益。

10.根据权利要求6所述的室内人群疏散系统，其特征在于，所述累积竞争力为行人之间产生冲突时，累积竞争成功的次数，初始时，所有行人的累积竞争力都为0，训练时，当产生冲突时，随机选择行人占据所述下一个可能转移的元胞，并在更新行人状态时，将其累积竞争力加1。