楼梯上高统计量行人动力学及其概率基本图
物理与社会
2024-01-15 v2
摘要
楼梯在人群动力学中起着至关重要的作用，使行人能够流经如交通枢纽和办公大楼等大型多层公共设施。对这些设施中行人行为的稳健理解是一项关键的社会需求。使之成为杰出科学挑战的是行人行为固有的极端随机性。任何定量理解都必须是概率性的，包括平均动力学与涨落。本工作中，我们分析了一项空前高统计量的长达一年的行人追踪活动数据，其中我们匿名收集了埃因霍温火车站（荷兰）内一段楼梯上的数百万条轨迹。这得益于基于 3D 深度成像和 YOLOv7 深度定位的、快于实时的先进计算机视觉方法。我们考虑自由流条件（即行人不受干扰地行走）以及交通流条件、单向/双向流。我们将人群视为“可压缩”物理介质，报告了位置随密度的关系。我们展示了行人如何自愿选择占据少于可用空间，接受一定程度的压缩性。这是行人动力学的一个非平凡物理特征，我们引入了一种量化该效应的新方法。随着密度增加，行人努力与前方的人保持最小距离 d = 0.6 m。最后，我们建立了首创的完全解析的概率基本图，其中我们将行人行走速度建模为慢速与快速分量的混合。值得注意的是，速度分布的平均值与众数截然不同。我们的结果（包括基于少量变量的概率参数化）是改进设施设计与楼梯上行人真实模拟的关键。
引用
@article{arxiv.2307.15609,
title = {High-statistics pedestrian dynamics on stairways and their probabilistic fundamental diagrams},
author = {Caspar A. S. Pouw and Alessandro Corbetta and Alessandro Gabbana and Chiel van der Laan and Federico Toschi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15609},
year = {2024}
}