基于精细离散元胞自动机的行人动力学模型开发：融合经验加速机制的应急疏散仿真研究

这篇研究通过改进地板场元胞自动机(FFCA)模型，创新性地整合了经验性加速/减速机制，解决了传统模型在应急疏散场景中瞬时速度跃变的局限性。作者通过控制实验获取0-5 m/s全速度区间的加速度触发条件，构建了动态规则系统，使模型能精准模拟行人启动、调速和交互行为。相比经典FFCA，新模型在汶川地震疏散数据验证中将累积通过间隔分布均方根误差降低77.6%，显著提升了高密度/高速场景的仿真可靠性。

　　

Highlight

行人紧急疏散过程中的速度频繁波动可达5 m/s，传统地板场元胞自动机(FFCA)模型假设速度瞬时跃变，导致高密度场景失真。本研究通过精细离散化FFCA框架，首次系统整合了全速度区间(0-5 m/s)的经验加速机制。

Experimental Setup

2022-2025年在西南交通大学开展的系列控制实验中，我们构建了1米宽、10-25米长的走廊场景。32名受试者(23男9女，平均20.9岁)在开放广场进行多速度段测试，通过视频追踪提取加速度触发阈值和动态特征。

FFCA Model for Pedestrian Dynamics

创新性采用0.1 m×0.1 m精细网格，时间步长Δτ=0.1 m/v_max(v_max=5 m/s)。每个行人占据2×4细胞单元(0.2 m×0.4 m)，通过静态/动态场耦合作用实现：

1. 运动触发——根据前向空间密度选择加速曲线

2. 速度调整——引入惯性因子防止高频振荡

3. 交互规避——动态场梯度引导变道决策

Validation with Earthquake Evacuation Data

以2008年汶川地震商场疏散视频(200人/13分钟)为金标准，新模型生成的：

• 加速度曲线平滑度提升300%

• 流量误差从经典模型的18.7%降至4.2%

• 特别在瓶颈区域，行人轨迹吻合度达91%

Conclusion

本模型突破性地实现了：

? 毫米级速度渐变模拟(0.1 m/s步长)

? 动态场驱动的智能避碰算法

? 77.6%的累积误差降低

为大型场馆应急疏散预案制定提供了革命性仿真工具。