密集人群中行人作为障碍物:局部相遇与集体运动

《TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES》:Pedestrians as obstacles in dense crowds: Local encounters and collective motion

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月25日 来源:TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES 8.4

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   •五种运动状态表征了密集人群中异质化的行人运动。•逆流运动在接近时间和速度方差方面产生了最为明显的局部差异。•更高比例的非常规行人降低了走廊轴向对齐度并增加了速度方差。•平均步行速度与非常规行人比例之间的关系一致性较低。•连续介质模拟区分了三种非常规状态在人群层面的响应。引言

  
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    五种运动状态表征了密集人群中异质化的行人运动。
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    逆流运动在接近时间和速度方差方面产生了最为明显的局部差异。
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    更高比例的非常规行人降低了走廊轴向对齐度并增加了速度方差。
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    平均步行速度与非常规行人比例之间的关系一致性较低。
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    连续介质模拟区分了三种非常规状态在人群层面的响应。

引言

行人人群很少是均匀的:即使大多数行人朝同一方向移动,仍有人可能停止、逆向移动或横穿主流方向 Gu et al. (2025)。这种异质化运动在火车站、活动场所、城市走廊及其他人员密集的公共空间中十分常见(Yi et al., 2024b),其中个体的运动可以与周围人群相互作用并贡献于集体模式的形成(Yi and Wu, 2026, Yi et al., 2024a)。理解这些集体动力学是人群科学中的重要课题,也与公共基础设施的安全和运营管理密切相关(Helbing et al., 2005)。过去数十年间,大量研究已建立了行人交通的宏观规律,包括密度、速度和流量之间的关系(Chraibi et al., 2025, Zhang et al., 2011)。然而,真实的行人流往往具有异质性(Wu et al., 2022a, Wu et al., 2022b, Wu et al., 2023),步行行为和运动状态的差异可能伴随车道碎片化、局部拥堵和速度波动的增加(Murakami et al., 2021)。因此,理解不同的行人运动状态如何与局部相互作用和集体动力学相关联仍然是一个重要问题。
已有相当数量的研究探讨了障碍和几何约束如何影响行人运动。实验研究考察了行人绕固定和临时障碍物的流动(Wang et al., 2020, Wu et al., 2024)、绕障碍物的路线选择(Li et al., 2019, Wu et al., 2025),以及出口附近障碍物的影响(Hu et al., 2023, Shiwakoti et al., 2019)。其他研究考虑了更为复杂的行走环境,包括瓶颈(Li et al., 2023a)、高架平台(Song et al., 2025)和汇流(Fu et al., 2023)。与此同时,计算模型被开发用于描述存在障碍和几何限制条件下的行人运动。宏观方法被用于研究障碍物布置与疏散绩效(Cristiani and Peri, 2017),而微观和数据驱动方法则被应用于双向走廊(Li et al., 2023b)、T型交叉口(Wang et al., 2025)和瓶颈(Jiang et al., 2023)。这些研究表明,物理障碍物和环境几何条件可以强烈影响行人运动。然而,在真实人群中,局部扰动也可能来自行人本身而非固定结构。
此类行人运动的多种形式已被分别研究。静止行人可以限制周围行人可利用的空间,特别是在出口和其他拥挤区域附近(Hu et al., 2023, Shiwakoti et al., 2019)。逆流行人与迎面而来的行人直接互动,双方的预期行为有助于双向流动模式的形成与稳定(Murakami et al., 2021, Yi et al., 2023)。横穿行人在交叉路口和交叉行人流中很常见,其运动轨迹与主流方向存在显著差异(Jain et al., 2014, Jin et al., 2013, Rakotoarivelo et al., 2023)。大规模轨迹研究还提供了详细的行人动力学测量,并展示了局部相互作用如何与集体人群行为相关联(Appert-Rolland et al., 2014, Corbetta et al., 2014)。然而,静止、逆流和横穿行人的研究通常在不同的实验或建模环境中进行。在同一实证数据集中对这些运动状态进行直接比较的研究仍然有限。特别是,它们是否与不同的局部运动模式相关联,以及其普遍性与方向对齐度、速度变异和交通流量之间的关系,仍尚不清楚。
为回答这些问题,本研究分析了里昂灯光节期间记录的行人轨迹数据(Dufour et al., 2025)。首先根据步行速度和方向将行人运动分类为主流、静止、逆流、横穿和未分类状态。然后,我们利用成对间距、步行速度、行进方向、最接近时间和局部速度方差等指标,比较主流行人在静止、逆流和横穿行人附近的运动。在宏观尺度上,我们考察三种非常规状态的综合比例如何与人群层面的速度、有符号流量、走廊轴向对齐度和速度方差相关联,同时考虑密度因素。最后,利用理想化连续介质模型考察行人速度、方向和比例差异如何促成这些人群层面的响应。实证结果表明,与逆流行人相遇时的最接近时间更短,局部速度方差更大,而与静止或横穿行人的相遇相比尤为突出。在人群层面,更高比例的静止、逆流和横穿行人与更低的走廊轴向对齐度和更大的速度方差相关,而与平均步行速度的关联在不同记录之间一致性较低。这些发现有助于阐明不同的行人运动状态如何与局部相互作用和密集流的组织相关联。
本文其余部分组织如下。第2节描述实证分析和连续介质分析中使用的方法。第3节呈现实证和数值结果。最后,第4节讨论主要发现和局限性,总结主要结论,并展望未来工作方向。

章节摘要

方法

为识别不同的行人运动状态并考察它们如何与局部行人相互作用和人群层面的流量相关联,我们分析了里昂灯光节期间记录的轨迹数据(Dufour et al., 2025)。数据集包含9个摄像机视角,包括TopView_1A–1C和TopView_2A–2F,共记录5269条轨迹。分析按四个步骤进行:我们首先根据步行速度和方向对行人运动进行分类,然后量化局部运动

密集流中的行人障碍物识别

本节报告了在密集流中对障碍物(即其运动模式在局部打乱主流流量的个体,而非由特定物体构成的障碍)的识别结果,基于Dufour et al. (2025)提供的实证数据集。基于前一节介绍分类框架,每位行人的具体轨迹段可被归类为五种行人类型之一:主流、静止、未分类、横穿和

讨论与结论

在本研究中,我们结合实证轨迹分析和连续介质模拟,从局部和人群尺度考察异质化行人运动。得出四项主要发现:(1)静止、逆流和横穿行人表现出不同的空间和运动学特征,在摄像机组之间具有统计一致性,为表征非常规运动提供了共同基础。(2)逆流运动表现出最为明显的局部差异,具有最短的最接近时间

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