JP5690232B2 - シミュレータ装置、係数決定装置、及びシミュレータシステム - Google Patents

Description

本発明は、建造物内の所定の区画における複数の人の移動をシミュレートするシミュレータ装置、シミュレータ装置が用いる係数を決定する係数決定装置、及びシミュレータシステムに関する。

近年、駅改良計画の際に、旅客流動の変化を予測することによる適切な事前検証の必要性が高まっている。そこで、旅客の挙動をモデル化し、駅構内の構造のデータに基づいて当該駅構内を旅客が移動する際のシミュレーションを行う技術が研究されている。

群集流動シミュレーションにおいては、ポテンシャルモデルを用いる方法が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。ポテンシャルモデルとは、目的地に擬似引力を設定し、当該擬似引力に従って人が目的地へ移動するようシミュレートする方法である。擬似引力の設定方法としては、例えば拡散方程式に基づいて目的地を粒子源として粒子（人など）を拡散させ、拡散経路の逆向きに擬似引力を設定する方法や、目的地に負の電荷を設定し、人に正の電荷を設定することで擬似引力を設定する方法が挙げられる。

水野 雅之他、建物火災時の避難安全評価シミュレーションプログラムの開発（その２）避難行動モデルの概要、「日本建築学会大会学術講演梗概集 Ａ−２， 防火，海洋，情報システム技術」、社団法人 日本建築学会、２００５年７月３１日

ところで、駅構内の旅客流動を考えると、電車の到着時など旅客の数が多いとき、駅構内にはエスカレータや階段などの目的地に旅客が滞留することがある。これは、エスカレータや階段において旅客の移動速度が減少することや、エスカレータや階段の入口の幅が狭いことなどから、単位時間当たりの通過人数に上限があるためである。この際、旅客は駅構内の長手方向やエスカレータや階段の延在方向などに堵列をなす。
しかしながら、純粋に目的地への擬似引力に従って移動するポテンシャルモデルにより旅客流動をシミュレートすると、目的地を中心として同心円状に旅客が広がり、目的地において堵列が形成されることを再現することができないという問題がある。
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、旅客流動シミュレーションにおいて旅客が目的地に対して堵列を形成する状況を再現することができるシミュレータ装置、係数決定装置、及びシミュレータシステムを提供することを課題とする。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、建造物内の所定の区画における複数の人の移動をシミュレートするシミュレータ装置であって、前記区画を複数のグリッドに分割したときに当該区画の不可侵部分となるグリッドの座標を記憶する不可侵座標記憶部と、前記区画からの出口である目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向の拡散係数が前記堵列方向に直交する方向である直交方向の拡散係数より大きい拡散方程式に基づき、前記不可侵座標記憶部が記憶する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において前記目的地を始点に粒子が前記区画内に拡散するときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の密度を演算する拡散演算部と、前記拡散演算部の演算において前記粒子の密度が所定の閾値以上に達する時刻が早いほど低い値となるポテンシャル値を前記各グリッドに関連付けたポテンシャルマップを生成するマップ生成部と、前記マップ生成部が生成したポテンシャルマップに基づいて、人が存在するグリッドの近傍のグリッドのうち、前記ポテンシャル値が最も低いグリッドの方向に人が移動するよう、前記区画における人の移動をシミュレートするシミュレート部とを備えることを特徴とする。

また、本発明においては、前記拡散演算部は、前記シミュレート部がシミュレートする人の移動速度が所定速度以下になった場合に、当該人が存在する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とすることが好ましい。

また、本発明においては、前記拡散演算部は、前記不可侵座標記憶部が記憶する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において前記目的地を始点に粒子が前記区画内に拡散し、不可侵部分に近いほど当該不可侵部分から離れようとするときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の密度を演算することが好ましい。

また、本発明は、上記シミュレータ装置の前記拡散演算部が演算する拡散方程式の前記堵列方向の拡散係数と前記直交方向の拡散係数の比率である拡散比率を決定する係数決定装置であって、前記拡散比率を複数生成する係数候補生成部と、前記係数候補生成部が生成した複数の拡散比率を用いて建造物内の所定の区画における複数の人の移動をそれぞれシミュレートする事前シミュレート部と、前記事前シミュレート部によるシミュレート結果に基づいて、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す結果情報を前記拡散比率毎に生成する結果情報生成部と、前記区画において実測した、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す実測情報を取得する実測情報取得部と、前記結果情報生成部が生成した拡散比率毎の結果情報と前記実測情報取得部が取得した実測情報とが示す人数の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出する誤差値算出部と、前記係数候補生成部が生成した拡散比率のうち、前記事前シミュレート部によって用いられることで前記誤差値算出部が算出した誤差値が最小となるものを、前記シミュレータ装置に用いる拡散比率として決定する係数決定部とを備え、前記事前シミュレート部が、前記拡散演算部、前記マップ生成部、及び前記シミュレート部を備えることを特徴とする。

また、本発明においては、前記係数候補生成部は、前記拡散比率に加えて、前記シミュレート部が用いる係数を複数生成し、前記事前シミュレート部は、前記係数候補生成部が生成した複数の拡散比率と係数の組み合わせを用いて建造物内の所定の区画における複数の人の移動をそれぞれシミュレートし、前記結果情報生成部は、前記事前シミュレート部によるシミュレート結果に基づいて、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す結果情報を前記拡散比率と前記係数の組み合わせ毎に生成し、前記誤差値算出部は、前記結果情報生成部が生成した拡散比率と係数の組み合わせ毎の結果情報と前記実測情報取得部が取得した実測情報とが示す人数の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出し前記係数決定部は、前記係数候補生成部が生成した拡散比率と係数の組み合わせのうち、前記事前シミュレート部によって用いられることで前記誤差値算出部が算出した誤差値が最小となるものを、前記シミュレータ装置に用いる拡散比率と係数の組み合わせとして決定することが好ましい。

また、本発明は、建造物内の所定の区画における複数の人の移動をシミュレートするシミュレータ装置と、当該シミュレータ装置が用いる係数を決定する係数決定装置とを備えるシミュレータシステムであって、前記係数決定装置は、前記区画からの出口である目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向の拡散係数と前記堵列方向に直交する方向である直交方向の拡散係数の比率である拡散比率を複数生成する係数候補生成部と、前記係数候補生成部が生成した複数の拡散比率を用いて建造物内の所定の区画における複数の人の移動をそれぞれシミュレートする事前シミュレート部と、前記事前シミュレート部によるシミュレート結果に基づいて、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す結果情報を前記拡散比率毎に生成する結果情報生成部と、前記区画において実測した、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す実測情報を取得する実測情報取得部と、前記結果情報生成部が生成した拡散比率毎の結果情報と前記実測情報取得部が取得した実測情報とが示す人数の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出する誤差値算出部と、前記係数候補生成部が生成した拡散比率のうち、前記事前シミュレート部によって用いられることで前記誤差値算出部が算出した誤差値が最小となるものを、前記シミュレータ装置に用いる拡散比率として決定する係数決定部とを備え、前記シミュレータ装置は、前記区画を複数のグリッドに分割したときに当該区画の不可侵部分となるグリッドの座標を記憶する不可侵座標記憶部と、前記係数決定装置が決定した拡散比率を用いた拡散方程式に基づき、前記不可侵座標記憶部が記憶する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において前記目的地を始点に粒子が前記区画内に拡散するときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の密度を演算する拡散演算部と、前記拡散演算部の演算において前記粒子の密度が所定の閾値以上に達する時刻が早いほど低い値となるポテンシャル値を前記各グリッドに関連付けたポテンシャルマップを生成するマップ生成部と、前記マップ生成部が生成したポテンシャルマップに基づいて、人が存在するグリッドの近傍のグリッドのうち、前記ポテンシャル値が最も低いグリッドの方向に人が移動するよう、前記区画における人の移動をシミュレートするシミュレート部とを備え、前記事前シミュレート部が、前記拡散演算部、前記マップ生成部、及び前記シミュレート部を備えることを特徴とする。

本発明によれば、目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向の拡散係数が、堵列方向に直交する方向である直交方向の拡散係数より大きい拡散方程式に基づいて、不可侵座標をノイマン境界条件としてポテンシャルマップを生成し、当該ポテンシャルマップに従って人の移動をシミュレートする。これにより、シミュレータ装置は、人が目的地に対して堵列方向に堵列を形成する状況を再現することができる。

本発明の一実施形態によるシミュレータシステムの構成図である。 シミュレータ装置の構成を示す概略ブロック図である。 駅構造記憶部が記憶する駅構造情報を示す図である。 旅客流動シミュレーションの手順を示すフローチャートである。 ポテンシャルマップの生成方法を示すフローチャートである。 堵列方向と直交方向の拡散係数の違いによるポテンシャルマップの違いを示す図である。 滞留する旅客が存在するか否かによるポテンシャルマップの変化を示す図である。 係数決定装置の構成を示す概略ブロック図である。 係数群の決定方法を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の一実施形態によるシミュレータシステムの構成図である。
シミュレータシステムは、シミュレータ装置１０、ビューア装置２０、係数決定装置３０を備える。
シミュレータ装置１０は、駅構内の旅客の流動を、ポテンシャルモデルに基づいてシミュレートし、時刻ごとにおける各旅客の座標位置を記録したログデータをビューア装置２０に出力する。また、シミュレータ装置１０は、係数決定装置３０が決定した係数群に従ってシミュレーションを実行する。なお、係数群とは、シミュレータ装置１０がシミュレーションに用いる複数の係数の組み合わせである。
ビューア装置２０は、シミュレータ装置１０が生成したログデータに基づいて旅客流動の経時変化を画面に表示する。
係数決定装置３０は、実際の駅構内における旅客の流動を示すデータに基づいて、シミュレーションに用いる最適な係数群を決定する。

図２は、シミュレータ装置１０の構成を示す概略ブロック図である。
シミュレータ装置１０は、駅構造記憶部１１（不可侵座標記憶部）、ポテンシャルマップ算出部１２（拡散演算部、マップ生成部）、シミュレート部１３、滞留判定部１４を備える。

図３は、駅構造記憶部１１が記憶する駅構造情報を示す図である。
駅構造記憶部１１は、シミュレーション対象の区画をＸ軸及びＸ軸に直交するＹ軸に平行な直線で方形グリッドに分割した場合における不可侵部分の座標及び目的地の座標を示す駅構造情報を記憶する。ここで、Ｘ軸及びＹ軸とは任意の仮想軸であり、Ｘ軸またはＹ軸を駅構内の長手方向に設定しておくことが好ましい。なお、Ｘ軸とＹ軸とは互いに直交する。本実施形態では、Ｘ軸は図面左右方向の軸であり、Ｙ軸は図面上下方向の軸である。なお、不可侵部分の例としては、図３に示すようにプラットホーム外、壁、柱、エスカレータ等が挙げられる。また目的地の例としては、列車ドア位置、他のフロアへ移動するエスカレータ、隣接区画との境界等が挙げられる。駅構造情報は、駅構内のＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データを基に作成することが好ましい。

また、駅構造記憶部１１は、各グリッドにおいてＸ軸方向に生じる壁斥力とＹ軸方向に生じる壁斥力とを示す斥力情報を記憶する。ここで、壁斥力とは、旅客が各グリッドに相等する位置を歩行する際に、旅客が壁から離れようとする動きを擬似的な力として表現したものである。したがって、各グリッドのうち、駅構造情報が示す不可侵部分に近いグリッドほど、当該不可侵部分の方向と逆方向に働く壁斥力が強くなる。なお、Ｘ軸方向の壁斥力の値が正数である場合は、図面右方向に働く壁斥力を示し、負数である場合は、図面左方向に働く壁斥力を示す。Ｙ軸方向の壁斥力の値が正数である場合は、図面下方向に働く壁斥力を示し、負数である場合は、図面上方向に働く壁斥力を示す。

ポテンシャルマップ算出部１２は、駅構造記憶部１１が記憶する駅構造情報と滞留判定部１４による判定結果に基づいて、シミュレーション対象の区画における目的地毎に、各座標における目的地までの移動量を示すポテンシャル値を示すポテンシャルマップを生成する。具体的には、ポテンシャルマップ算出部１２は、駅構造情報が示す不可侵部分と滞留判定部１４によって移動速度が所定の閾値以下であると判定された旅客の位置をノイマン境界条件とする拡散方程式に基づいた拡散シミュレーションに基づいてポテンシャルマップを生成する。このとき、ポテンシャルマップ算出部１２は、係数決定装置３０が決定したＹ軸方向の拡散係数を用いて拡散方程式の演算を行う。なお、Ｘ軸方向の拡散係数は固定値である。

シミュレート部１３は、ポテンシャルマップ算出部１２が算出したポテンシャルマップと係数決定装置３０が決定した係数とに基づいて、駅構内における旅客の移動をシミュレートする。シミュレート部１３は、シミュレート結果である各旅客の移動速度を滞留判定部１４に出力し、各旅客が存在する座標を示すログデータをビューア装置２０に出力する。ここで、シミュレート部１３がシミュレーションに用いる係数の例としては、旅客の心理半径、旅客の加速度、先読み時間、平均旅客速度、乗車口堵列形成時の旅客前後間隔などが挙げられる。ここで、先読み時間とは、旅客が衝突を回避するために自身の進行方向と他者の進行方向とに基づいてそれぞれの未来の存在位置を予測する際の、現在時刻と予測する未来の時刻との差の時間である。
滞留判定部１４は、シミュレート部１３におけるシミュレート結果に基づいて、各旅客の移動速度が所定の閾値以下であるか否かを判定する。

次に、シミュレータ装置１０が旅客流動シミュレーションを実行する動作について説明する。
図４は、旅客流動シミュレーションの手順を示すフローチャートである。
まず、ポテンシャルマップ算出部１２及びシミュレート部１３は、それぞれ係数決定装置３０から係数を取得する（ステップＳ１）。つまり、ポテンシャルマップ算出部１２は係数決定装置３０からＹ軸方向の拡散係数を目的地毎に取得し、シミュレート部１３は、旅客の心理半径やその他の係数を取得する。
次に、シミュレータ装置１０は、以下に示すステップＳ３〜ステップＳ８の処理を単位時間（例えば、０．１秒）毎に繰り返し実行する（ステップＳ２）。なお、ステップＳ２の終了条件は、予め指定した時間（例えば、１０分）が経過したか否かによって判定する。

まず、ポテンシャルマップ算出部１２は、現在時刻がポテンシャルマップの更新タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ３）。ポテンシャルマップは、例えば１秒毎に更新される。ポテンシャルマップ算出部１２は、現在時刻がポテンシャルマップの更新タイミングであると判定した場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、予め定められた目的地毎に以下に示すステップＳ５〜ステップＳ７の処理を実行する。

まず、滞留判定部１４は、シミュレート部１３から前回のシミュレーションにおける各旅客の移動速度を取得する。次に、滞留判定部１４は、旅客毎に、移動速度が所定の閾値以下（例えば、単位時間あたりの移動距離が１グリッド以下）であるか否かを判定することで、旅客が滞留旅客であるか否かを判定する（ステップＳ５）。ここで、滞留判定部１４は、移動速度が所定の閾値以下である旅客のうち、ステップＳ４で選択した目的地へ向かう旅客を、滞留旅客でないと判定する。これにより、旅客が同じ目的地へ向かう他の旅客を追い抜かないという状況を再現することができる。次に、滞留判定部１４は、滞留旅客であると判定した旅客が存在する座標を特定する（ステップＳ６）。そして、ポテンシャルマップ算出部１２は、滞留判定部１４によって特定された座標を用いて、ポテンシャルマップの生成を行う（ステップＳ７）。

ここで、ポテンシャルマップの生成処理について説明する。
ポテンシャルマップ算出部１２は、拡散方程式に基づいて、目的地を始点に粒子が区画内に拡散するときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の量に基づいてポテンシャルマップを生成する。このとき、拡散方程式に用いる拡散係数は、区画からの出口である目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向と堵列方向に直交する方向である直交方向とで異なり、堵列方向の拡散係数が直交方向の拡散係数より大きい。なお、本実施形態において堵列方向とは、Ｘ軸方向またはＹ軸方向である。

以下、拡散方程式に基づいてポテンシャルマップを生成する方法について説明する。
図５は、ポテンシャルマップの生成方法を示すフローチャートである。
まず、ポテンシャルマップ算出部１２は、まずある時刻におけるグリッドの粒子数を示す配列ａを生成する（ステップＳ１０１）。次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、時刻０における各グリッドの粒子数を０に設定する（ステップＳ１０２）。次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、全ての時刻における目的地の粒子数を固定値（例えば、１０００粒）に設定する（ステップＳ１０３）。これは、目的地のグリッドを拡散方程式のディリクレ境界に設定することと等価である。

次に、時刻０から時刻ｔ_ｍａｘまで、単位時間Δｔ毎に、目的地または不可侵部分の何れでもないグリッドｇそれぞれに対して、以下に示すステップＳ１０６〜Ｓ１１１の処理を実行する（ステップＳ１０４、Ｓ１０５）。以下、ステップＳ１０４で選択した時刻を時刻ｔ、ステップＳ１０５で選択したグリッドをグリッドｇと呼ぶ。なお、本実施形態において不可侵部分とは、駅構造記憶部１１が記憶する不可侵部分のグリッド及びステップＳ６において滞留旅客が存在する座標として特定されたグリッドのことである。
ポテンシャルマップ算出部１２は、ステップＳ１０１で生成した配列ａの要素のうち、時刻ｔより単位時間Δｔ後の時刻におけるグリッドｇを示す要素に、時刻ｔにおけるグリッドｇを示す要素の値を代入する（ステップＳ１０６）。つまり、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇの粒子数に、時刻ｔにおけるグリッドｇの粒子数を代入する。

次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、時刻ｔにおけるグリッドｇにＸ軸方向に隣接する不可侵部分でないグリッドの粒子数を取得し、当該粒子数にＸ軸方向の拡散係数Ｄｘ及び壁斥力Ｆｘに基づく流動率を乗算する。ここで、図面右側に隣接するグリッドの流動率は、Ｘ軸方向の拡散係数Ｄｘから、隣接するグリッドのＸ軸方向の壁斥力Ｆｘを減算して得られる値であり、図面左側に隣接するグリッドの流動率は、Ｘ軸方向の拡散係数Ｄｘに、隣接するグリッドのＸ軸方向の壁斥力Ｆｘを加算して得られる値である。
なお、ポテンシャルマップ算出部１２は、隣接するグリッドの座標が、駅構造記憶部１１が記憶する駅構造情報において不可侵部分であるとされている座標であるか、またはステップＳ６で特定された座標である場合、当該グリッドが不可侵部分であると判定する。また、拡散係数Ｄｘは予め定められた１以下の値である。次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、算出した粒子数を、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素に加算する（ステップＳ１０７）。これにより、時刻ｔにおいてグリッドｇのＸ軸方向に隣接するグリッドからグリッドｇへ流入する粒子数を、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇの粒子数に加算することができる。

同様に、ポテンシャルマップ算出部１２は、時刻ｔにおけるグリッドｇにＹ軸方向に隣接する不可侵部分でないグリッドの粒子数を取得し、当該粒子数にＹ軸方向の拡散係数Ｄｙ及び壁斥力Ｆｙに基づく流動率を乗算する。ここで、図面下側に隣接するグリッドの流動率は、Ｙ軸方向の拡散係数Ｄｙから、隣接するグリッドのＹ軸方向の壁斥力Ｆｙを減算して得られる値であり、図面上側に隣接するグリッドの流動率は、Ｙ軸方向の拡散係数Ｄｙに、隣接するグリッドのＹ軸方向の壁斥力Ｆｙを加算して得られる値である。また、拡散係数Ｄｙは、ステップＳ１において係数決定装置３０から取得した拡散係数である。ここで、Ｙ軸方向が堵列方向である場合、Ｄｘ＜Ｄｙであり、Ｙ軸方向が直交方向である場合、Ｄｘ＞Ｄｙである。
次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、算出した粒子数を、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素に加算する（ステップＳ１０８）。これにより、時刻ｔにおいてグリッドｇのＹ軸方向に隣接するグリッドからグリッドｇへ流入する粒子数を、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇの粒子数に加算することができる。

次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素から、時刻ｔにおいて隣接する不可侵部分でないグリッドに移動する粒子数を減算する（ステップＳ１０９）。具体的には、時刻ｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素の値に、Ｘ軸方向の拡散係数及びグリッドｇのＸ軸方向に隣接する不可侵部分でないグリッドの数を乗じた値、並びに時刻ｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素の値に、Ｙ軸方向の拡散係数及びグリッドｇのＹ軸方向に隣接する不可侵部分でないグリッドの数を乗じた値を、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素から減算する。
なお、上述したステップＳ１０７〜Ｓ１０８のように、不可侵部分のグリッドに対して粒子の流入及び流出がないように計算を行うことは、不可侵部分のグリッドを拡散方程式のノイマン境界に設定することと等価である。

次に、ポテンシャルマップ算出部１２は、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素の値が所定数（例えば、５００）を超えたか否かを判定する（ステップＳ１１０）。ポテンシャルマップ算出部１２は、時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素の値が所定数を超えたと判定した場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、グリッドｇのポテンシャル値を時刻ｔ＋Δｔが示す値に設定する（ステップＳ１１１）。なお、ポテンシャルマップ算出部１２は、ステップＳ１１１でポテンシャル値を設定した場合、ステップＳ１０４のループにおいて再度ステップＳ１１１が実行されたとしても、当該ポテンシャル値を上書きしない。これにより、グリッドｇのポテンシャル値は、粒子数が最初に所定数を超えた時刻を示す。

そして、ステップＳ１１０において時刻ｔ＋Δｔにおけるグリッドｇを示す配列ａの要素の値が所定数を超えていないと判定した場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、またはステップＳ１１１でポテンシャル値を設定した場合、ステップＳ１０５に戻り、他のグリッドに対してステップＳ１０６〜ステップＳ１１０の処理を行う。また時刻ｔにおける全てのグリッドに対して処理を実行した場合、ステップＳ１０４に戻り、単位時間Δｔだけ後の時刻における各グリッドに対して、ステップＳ１０６〜ステップＳ１１０の処理を行う。

時刻０から時刻ｔ_ｍａｘまでの全てのグリッドに対して処理を実行し終えると、ポテンシャルマップ算出部１２は、ステップＳ１１１で設定した各グリッドのポテンシャル値を０以上１以下の値に正規化する（ステップＳ１１２）。正規化は、例えば各グリッドのポテンシャル値を、ポテンシャル値の最大値で除算することで行われる。
そして、ポテンシャルマップ算出部１２は、ステップＳ１１２で正規化した各グリッドのポテンシャル値を、ポテンシャルマップとしてシミュレート部１３に出力し、ポテンシャルマップの生成処理を終了する。

図６は、堵列方向と直交方向の拡散係数の違いによるポテンシャルマップの違いを示す図である。
上述したように、ポテンシャルマップ算出部１２は、堵列方向の拡散係数が直交方向の拡散係数より大きい拡散方程式に基づいてポテンシャルマップを生成する。堵列方向と直交方向とで同じ拡散係数を用いると、図６（Ａ）に示すように、同じ値のポテンシャル値が目的地を中心として同心円状に拡がるポテンシャルマップが生成される。他方、堵列方向（図６においてはＸ軸方向）の拡散係数が直交方向（図６においてはＹ軸方向）の拡散係数より大きいと、図６（Ｂ）に示すように、同じ値のポテンシャル値が目的地を中心とし、堵列方向に長い楕円状に拡がるポテンシャルマップが生成される。これにより、図６（Ｂ）に示すポテンシャルマップに従って旅客流動シミュレーションを行うことで、旅客が堵列方向に堵列を形成する行動を再現することができる。

図７は、滞留する旅客が存在するか否かによるポテンシャルマップの変化を示す図である。
上述したように、ポテンシャルマップ算出部１２は、滞留判定部１４により移動速度が所定の閾値以下となる旅客が存在するグリッドを不可侵部分として、ポテンシャルマップを生成する。移動速度が所定の閾値以下となる旅客が存在しない場合は、図７（Ａ）に示すようなポテンシャルマップとなる。他方、移動速度が所定の閾値以下となる旅客が存在する場合、図７（Ｂ）に示すように、滞留している旅客が存在する部分の付近のポテンシャル値が高くなる。これにより、当該ポテンシャルマップに従って旅客流動シミュレーションを行うことで、旅客が混雑箇所を回避する行動を再現することができる。

上述したように、ステップＳ７（図４）においてポテンシャルマップ算出部１２がステップＳ４で選択した目的地に対するポテンシャルマップを生成すると、ステップＳ４に戻り、他の目的地に対するポテンシャルマップの生成を繰り返し実行する。

ステップＳ４で全ての目的地に対するポテンシャルマップの生成を終えた場合、またはポテンシャルマップ算出部１２がステップＳ３において現在時刻がポテンシャルマップの更新タイミングでないと判定した場合（ステップＳ３：ＮＯ）、シミュレート部１３は、ポテンシャルマップ算出部１２が生成したポテンシャルマップに基づいて、単位時間後の旅客の状態をシミュレートする。これによりシミュレート部１３は、旅客の位置及び旅客の移動速度を単位時間後の旅客の位置及び旅客の移動速度に更新する（ステップＳ８）。シミュレート部１３が生成した旅客の位置を示す情報は内部メモリに記録され、旅客の移動速度を示す情報は滞留判定部１４に出力される。
そして、ステップＳ２に戻り、ステップＳ３〜ステップＳ８の処理を予め指定された時間の間繰り返し実行し、当該指定された時間が経過した場合、ステップＳ８で内部メモリに蓄積した各時刻における旅客の位置を示す情報を、ログデータとしてビューア装置２０に出力し（ステップＳ９）、処理を終了する。

ここで、ステップＳ８におけるシミュレーション動作の概略について説明する。
シミュレート部１３において旅客の行動パターンは、列車に乗車する乗車客、列車から降車して他の区画へ移動する降車客、列車から降車した後に再度列車に乗車する再乗車客の３パターンでモデル化されている。また、旅客毎に予め目的地が定められている。すなわち、シミュレート部１３において乗車客は、図３に示す隣接区画との境界や、上りエスカレータを始点とし、列車ドア位置を目的地とするようモデル化されている。また、降車客は、図３に示す列車ドア位置を始点とし、隣接区画との境界や下りエスカレータを目的地とするようモデル化されている。また、再乗車客は、列車ドア位置を始点とし、同じ列車ドア位置を目的地とするようモデル化されている。
そして、シミュレート部１３は、各旅客の移動方向を、ポテンシャルマップにおいて当該旅客が存在するグリッドの近傍のグリッドのうち、最もポテンシャル値の低いグリッドが存在する方向に決定する。また、シミュレート部１３は、前回の旅客の速度、ステップＳ１で係数決定装置３０から取得した旅客の加速度、及び平均旅客速度に基づいて旅客の移動速度を決定する。これにより、シミュレート部１３は、単位時間後の旅客の位置を更新することができる。これを繰り返し実行することで、旅客は目的地へ到着することとなる。

シミュレート部１３において乗車客が目的地である列車ドア位置付近に到着した場合、乗車客は、列車が到着するまで列車待ちの堵列を形成するようモデル化されている。具体的には、乗車客が列車ドア位置付近に到着した場合、乗車客は当該列車ドア位置に形成された堵列の最後尾に移動し、移動を終了する。その他、シミュレート部１３において乗車客は、列車が到着した後に列車の扉脇に移動して降車客がホームに降りるための動線を確保し、その後列車内に移動するようにモデル化されている。

また、シミュレート部１３において旅客が目的地に到着した場合、旅客は、当該目的地の処理能力の範囲内で対象区画からいなくなるようモデル化されている。これにより、エスカレータなどの目的地における、単位時間あたりの通過人数の上限（流動係数）を再現することができる。また、これにより、目的地付近に旅客の堵列が形成されることとなる。

次に、図１に示す係数決定装置３０について説明する。
図８は、係数決定装置３０の構成を示す概略ブロック図である。
係数決定装置３０は、事前シミュレート部３１、結果情報生成部３２、実測情報取得部３３、誤差値算出部３４、最適係数決定部３５（係数決定部）、最適係数記憶部３６、係数候補生成部３７を備える。

事前シミュレート部３１は、シミュレータ装置１０において実際にシミュレーションを行う前に、シミュレータ装置１０において最適な係数群を探索するために、係数候補生成部３７が生成した係数群候補を用いてシミュレータ装置１０と同じシミュレーションを実行する。なお、事前シミュレート部３１は、シミュレータ装置１０が備える駅構造記憶部１１、ポテンシャルマップ算出部１２、シミュレート部１３、滞留判定部１４を備え、シミュレータ装置１０と同じ処理を行う。

結果情報生成部３２は、事前シミュレート部３１によるシミュレート結果に基づいて、区画内の各グリッドにおける人の密度の推移を示す結果情報を、係数群候補毎に生成する。
実測情報取得部３３は、対象となる区画に配備したレーザセンサによって取得された位置データに基づいて生成された、区画内の各グリッドにおける人の密度の推移を示す実測情報を取得する。
誤差値算出部３４は、結果情報生成部３２が生成した係数群候補毎の結果情報と実測情報取得部３３が取得した実測情報とが示す密度の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出する。
最適係数決定部３５は、係数候補生成部３７が生成した係数群候補のうち、事前シミュレート部３１によって用いられることで誤差値算出部３４が算出した誤差値が最小となるものを、シミュレータ装置１０にて用いられる係数群として決定し、当該係数群を最適係数記憶部３６に記録する。
最適係数記憶部３６は、シミュレータ装置１０にて用いられる係数群と、当該係数群に基づいてシミュレーションを実行したときの誤差値とを記憶する。
係数候補生成部３７は、最適係数決定部３５が決定した係数群を基にパーティクルフィルタ法によって、最適係数決定部３５が決定した係数群に近似する係数群候補を複数生成する。ここで、係数候補生成部３７が生成する係数群は、ポテンシャルマップ算出部１２が用いるＹ軸方向の拡散係数、及びシミュレート部１３が用いる旅客の心理半径等の係数である。
なお、ポテンシャルマップ算出部１２が用いるＸ軸方向の拡散係数は予め定められており、またＸ軸方向またはＹ軸方向は堵列方向であるため、Ｙ軸方向の拡散係数を決定することは、堵列方向の拡散係数と直交方向の拡散係数の比率である拡散比率を決定することと等価である。

次に、係数決定装置３０による係数群の決定方法について説明する。
図９は、係数群の決定方法を示すフローチャートである。
まず、実測情報取得部３３は、レーザセンサが取得した位置データに基づいて生成された実測情報を取得する（ステップＳ２０１）。
次に、係数候補生成部３７は、係数群の初期値を基にパーティクルフィルタ法によって係数群候補を複数生成する（ステップＳ２０２）。具体的には、係数候補生成部３７は、Ｙ軸方向の拡散係数や旅客の心理半径などの複数の係数の組み合わせによって構成されている係数群の初期値において、当該複数の係数のそれぞれに対して乱数を加減算することで、係数群の初期値に近似する係数群候補を複数生成する。

次に、事前シミュレート部３１は、係数候補生成部３７が生成した係数群候補のそれぞれを用いて、旅客流動シミュレーションを実行する（ステップＳ２０３）。なお、事前シミュレート部３１は、図４に示す手順に従ってシミュレーションを実行する。次に、結果情報生成部３２は、事前シミュレート部３１が係数群候補毎に出力したログデータに基づいて、単位時間毎の各グリッドにおける人の密度を算出し、結果情報として誤差値算出部３４に出力する（ステップＳ２０４）。

次に、誤差値算出部３４は、実測情報取得部３３が取得した実測情報と、結果情報生成部３２が生成した結果情報とから、グリッド毎、単位時刻毎の密度の差を算出し、係数群候補毎に、当該差の総和を誤差値として算出する（ステップＳ２０５）。なお、誤差値の算出をする場合、誤差値算出部３４は、実測情報と結果情報とが示すグリッド毎の密度に対して平滑化処理を実行した後に誤差値の算出を行うことが好ましい。

次に、最適係数決定部３５は、係数候補生成部３７が生成した係数群候補のうち、誤差値算出部３４が算出した誤差値が最も小さくなった係数群候補、及び当該誤差値を特定する（ステップＳ２０６）。次に、最適係数決定部３５は、特定した誤差値が、最適係数記憶部３６が記憶する誤差値より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０７）。最適係数決定部３５は、誤差値算出部３４が算出した係数群候補毎の誤差値のうち、誤差値が最も小さいものが、最適係数記憶部３６が記憶する誤差値より小さいと判定した場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、ステップＳ２０６で特定した係数群候補と誤差値とを最適係数記憶部３６に記録する（ステップＳ２０８）。
次に、係数候補生成部３７は、ステップＳ２０６で特定した係数群候補を基に、パーティクルフィルタ法によって新たな係数群候補を複数生成し（ステップＳ２０９）、ステップＳ２０２に戻って各係数群候補を用いたシミュレーションを実行する。

他方、最適係数決定部３５は、誤差値算出部３４が算出した係数群候補毎の誤差値のうち、誤差値が最も小さいものが、最適係数記憶部３６が記憶する誤差値以上であると判定した場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、前回特定した誤差値が誤差値の極小値であると判断し、処理を終了する。
つまり、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０９の処理を実行した後に最適係数記憶部３６が記憶する係数群が、シミュレーションに最適な係数群となる。そして、シミュレータ装置１０は、係数決定装置３０の最適係数記憶部３６が記憶する係数群を用いることで、再現度の高いシミュレーションを実行することができる。

このように、本実施形態によれば、ポテンシャルマップ算出部１２は、目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向の拡散係数が、堵列方向に直交する方向である直交方向の拡散係数より大きい拡散方程式に基づいて、ポテンシャルマップを生成し、当該ポテンシャルマップに従って人の移動をシミュレートする。これにより、シミュレータ装置１０は、人が目的地に対して堵列方向に堵列を形成する状況を再現することができる。

また、本実施形態によれば、ポテンシャルマップ算出部１２は、シミュレート部１３がシミュレートする人の移動速度が所定速度以下になった場合に、当該人が存在する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする。これにより、シミュレータ装置１０は、人が混雑箇所を回避しようとする状況を再現することができる。

また、本実施形態によれば、ポテンシャルマップ算出部１２は、不可侵座標を拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において、目的地を始点に粒子が区画内に拡散し、不可侵部分に近いほど当該不可侵部分から離れようとするときの、各時刻における各グリッドに存在する人の密度を演算することで、ポテンシャルマップを生成する。これにより、シミュレータ装置１０は、人が壁から離れて歩行しようとする状況を再現することができる。

また、本実施形態によれば、係数決定装置３０は、拡散比率を含む係数群を複数生成し、当該複数の係数群を用いてシミュレータ装置１０と同じシミュレーションを実行する。そして、シミュレート結果に基づいて生成した結果情報と実測した人数の推移を示す実測情報とを比較することで、誤差値が最小となる係数群を、シミュレータ装置１０に用いる係数群として決定する。これにより、係数決定装置３０は、シミュレータ装置１０に用いる最適な係数群を決定することができる。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、本実施形態では、駅構造記憶部１１が予め斥力情報を記憶しておき、ポテンシャルマップ算出部１２が当該斥力情報に基づいて壁斥力を反映した拡散方程式の演算を行う場合を説明したが、これに限られない。例えば、駅構造記憶部１１が記憶する駅構造情報が示す不可侵部分の座標に基づいて、各グリッドの壁斥力を算出した後に、ポテンシャルマップ算出部１２による拡散方程式の演算を行うようにしても良い。

また、本実施形態では、実測情報及び結果情報として、区画内の各グリッドにおける人の密度の推移を示す情報を用いる場合を説明したが、密度に限られず、区画内の所定の地点における人数の推移を示す他の情報を用いても良い。
例えば、実測情報及び結果情報として、人−人距離を用いても良い。ここで、人−人距離とは、各旅客について隣接する旅客との距離の逆数である。つまり、人−人距離が大きいほど、グリッド付近の密集度が高いこと、つまり当該グリッドの周りに存在する人数が多いことを示している。このことから、人−人距離の時刻毎の推移は、所定のグリッドにおける人数の推移を示していると言える。
また、実測情報及び結果情報として、断面流動量を用いても良い。ここで、断面流動量とは、各時刻において区画内の所定の線分を通過した人数のことである。断面流動量の例としては、１０秒毎にエスカレータに乗り込んだ人数などが挙げられる。つまり、断面流動量が大きいほど、当該線分を通過する人数が多いことを示している。このことから、断面流動量の時刻毎の推移は、所定のグリッドにおける人数の推移を示していると言える。
また、実測情報及び結果情報として、接触回数を用いても良い。ここで、接触回数とは、単位時間内に各グリッドに存在する旅客同士が接触した回数のことである。つまり、接触回数が多いほど、グリッドの密集度が高いこと、つまり当該グリッド内に存在する人数が多いことを示している。このことから、接触回数の時刻毎の推移は、所定のグリッドにおける人数の推移を示していると言える。なお、接触したか否かの判定方法としては、旅客同士が実際に接触したか否かを判定する方法のほかに、旅客同士の距離が物理半径の２倍以内になったときに接触したとみなす方法を用いることができる。

また、本実施形態では、対象となる区画に配備したレーザセンサによって取得された位置データに基づいて実測情報が生成される場合を説明したが、これに限られない。例えば、駅構内の監視カメラやビデオカメラ、デジタルカメラ等の撮像機器によって撮像された動画像を用いた画像処理によって実測情報を生成しても良い。また、動画像を目視で確認して手動により実測情報を生成しても良い。

また、本実施形態では、係数決定装置３０が事前シミュレート部３１を備え、外部装置であるシミュレータ装置１０が用いる係数群を決定する場合を説明したが、これに限られない。例えば、事前シミュレート部３１がシミュレータ装置１０を兼ねる構成であっても良い。つまり、係数決定装置３０が、決定した係数群を用いて事前シミュレート部３１をシミュレータ装置１０として動作させるような構成であっても良い。

上述のシミュレータ装置１０及び係数決定装置３０は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１０…シミュレータ装置 １１…駅構造記憶部 １２…ポテンシャルマップ算出部 １３…シミュレート部 １４…滞留判定部 ２０…ビューア装置 ３０…係数決定装置 ３１…事前シミュレート部 ３２…結果情報生成部 ３３…実測情報取得部 ３４…誤差値算出部 ３５…最適係数決定部 ３６…最適係数記憶部 ３７…係数候補生成部

Claims (6)

1. 建造物内の所定の区画における複数の人の移動をシミュレートするシミュレータ装置であって、
   前記区画を複数のグリッドに分割したときに当該区画の不可侵部分となるグリッドの座標を記憶する不可侵座標記憶部と、
   前記区画からの出口である目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向の拡散係数が前記堵列方向に直交する方向である直交方向の拡散係数より大きい拡散方程式に基づき、前記不可侵座標記憶部が記憶する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において前記目的地を始点に粒子が前記区画内に拡散するときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の密度を演算する拡散演算部と、
   前記拡散演算部の演算において前記粒子の密度が所定の閾値以上に達する時刻が早いほど低い値となるポテンシャル値を前記各グリッドに関連付けたポテンシャルマップを生成するマップ生成部と、
   前記マップ生成部が生成したポテンシャルマップに基づいて、人が存在するグリッドの近傍のグリッドのうち、前記ポテンシャル値が最も低いグリッドの方向に人が移動するよう、前記区画における人の移動をシミュレートするシミュレート部と
   を備えることを特徴とするシミュレータ装置。
2. 前記拡散演算部は、前記シミュレート部がシミュレートする人の移動速度が所定速度以下になった場合に、当該人が存在する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする
   ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレータ装置。
3. 前記拡散演算部は、前記不可侵座標記憶部が記憶する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において前記目的地を始点に粒子が前記区画内に拡散し、不可侵部分に近いほど当該不可侵部分から離れようとするときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の密度を演算する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のシミュレータ装置。
4. 請求項１から請求項３の何れか１項に記載のシミュレータ装置の前記拡散演算部が演算する拡散方程式の前記堵列方向の拡散係数と前記直交方向の拡散係数の比率である拡散比率を決定する係数決定装置であって、
   前記拡散比率を複数生成する係数候補生成部と、
   前記係数候補生成部が生成した複数の拡散比率を用いて建造物内の所定の区画における複数の人の移動をそれぞれシミュレートする事前シミュレート部と、
   前記事前シミュレート部によるシミュレート結果に基づいて、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す結果情報を前記拡散比率毎に生成する結果情報生成部と、
   前記区画において実測した、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す実測情報を取得する実測情報取得部と、
   前記結果情報生成部が生成した拡散比率毎の結果情報と前記実測情報取得部が取得した実測情報とが示す人数の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出する誤差値算出部と、
   前記係数候補生成部が生成した拡散比率のうち、前記事前シミュレート部によって用いられることで前記誤差値算出部が算出した誤差値が最小となるものを、前記シミュレータ装置に用いる拡散比率として決定する係数決定部と
   を備え、
   前記事前シミュレート部が、前記拡散演算部、前記マップ生成部、及び前記シミュレート部を備えることを特徴とする係数決定装置。
5. 前記係数候補生成部は、前記拡散比率に加えて、前記シミュレート部が用いる係数を複数生成し、
   前記事前シミュレート部は、前記係数候補生成部が生成した複数の拡散比率と係数の組み合わせを用いて建造物内の所定の区画における複数の人の移動をそれぞれシミュレートし、
   前記結果情報生成部は、前記事前シミュレート部によるシミュレート結果に基づいて、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す結果情報を前記拡散比率と前記係数の組み合わせ毎に生成し、
   前記誤差値算出部は、前記結果情報生成部が生成した拡散比率と係数の組み合わせ毎の結果情報と前記実測情報取得部が取得した実測情報とが示す人数の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出し
   前記係数決定部は、前記係数候補生成部が生成した拡散比率と係数の組み合わせのうち、前記事前シミュレート部によって用いられることで前記誤差値算出部が算出した誤差値が最小となるものを、前記シミュレータ装置に用いる拡散比率と係数の組み合わせとして決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の係数決定装置。
6. 建造物内の所定の区画における複数の人の移動をシミュレートするシミュレータ装置と、当該シミュレータ装置が用いる係数を決定する係数決定装置とを備えるシミュレータシステムであって、
   前記係数決定装置は、
   前記区画からの出口である目的地に並ぶ堵列が延びる方向である堵列方向の拡散係数と前記堵列方向に直交する方向である直交方向の拡散係数の比率である拡散比率を複数生成する係数候補生成部と、
   前記係数候補生成部が生成した複数の拡散比率を用いて建造物内の所定の区画における複数の人の移動をそれぞれシミュレートする事前シミュレート部と、
   前記事前シミュレート部によるシミュレート結果に基づいて、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す結果情報を前記拡散比率毎に生成する結果情報生成部と、
   前記区画において実測した、前記区画内の所定の地点における人数の推移を示す実測情報を取得する実測情報取得部と、
   前記結果情報生成部が生成した拡散比率毎の結果情報と前記実測情報取得部が取得した実測情報とが示す人数の時刻毎の差を算出し、当該時刻毎の差の総和を誤差値として算出する誤差値算出部と、
   前記係数候補生成部が生成した拡散比率のうち、前記事前シミュレート部によって用いられることで前記誤差値算出部が算出した誤差値が最小となるものを、前記シミュレータ装置に用いる拡散比率として決定する係数決定部と
   を備え、
   前記シミュレータ装置は、
   前記区画を複数のグリッドに分割したときに当該区画の不可侵部分となるグリッドの座標を記憶する不可侵座標記憶部と、
   前記係数決定装置が決定した拡散比率を用いた拡散方程式に基づき、前記不可侵座標記憶部が記憶する座標を前記拡散方程式のノイマン境界条件とする場合において前記目的地を始点に粒子が前記区画内に拡散するときの、各時刻における各グリッドに存在する粒子の密度を演算する拡散演算部と、
   前記拡散演算部の演算において前記粒子の密度が所定の閾値以上に達する時刻が早いほど低い値となるポテンシャル値を前記各グリッドに関連付けたポテンシャルマップを生成するマップ生成部と、
   前記マップ生成部が生成したポテンシャルマップに基づいて、人が存在するグリッドの近傍のグリッドのうち、前記ポテンシャル値が最も低いグリッドの方向に人が移動するよう、前記区画における人の移動をシミュレートするシミュレート部と
   を備え、
   前記事前シミュレート部が、前記拡散演算部、前記マップ生成部、及び前記シミュレート部を備えることを特徴とするシミュレータシステム。