考虑逆行避让行为的客船疏散仿真模型

倪宝成， 林壮， 李平

(哈尔滨工程大学 船舶工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

船舶是一种复杂的交通工具，尤其是大型客船，随着造船工业的发展，船体结构越来越复杂，新型的邮轮一次能够运载几千名乘客，船舶在发生事故时，短时间内会造成大量的人员伤亡。构建合理的客船仿真疏散模型，可以为设计人员在早期设计环节中提供帮助，提高船舶的安全性。目前，疏散模型多是基于建筑物所提出的，需要适当调整才可应用于船舶领域。目前比较成熟的模型有社会力模型[1]、元胞自动机模型[2-3]、格子气模型[4]以及智能体模型[5]。在船舶领域，越来越多的学者开始采用计算机仿真方法分析客船的疏散过程。朱成华等[6]对舰船的通达性做出了分析，但只是构建了评估系统并没有给出较好的疏散模型；陈淼等[7]考虑了视野因素对路线选择的影响，建立了包含摩擦力、排斥力的元胞自动机模型；沈继红等[8]提出了一种描述船舶人员疏散问题的改进型蚁群算法，但该模型并没有考虑到双向行人流；张德珍等[9]考虑了风浪对客轮乘客行走速度的影响，建立了速度缩减概率公式，提出了基于社会力模型的疏散仿真模型，对构建复杂海况下的疏散模型有着指导意义；Ha等[10]开发了一种包含个体行为和群体行为以及逆行避让行为的元胞自动机模型；Park等[11]根据两艘实船疏散实验数据验证了上述模型；Yuan等[12]提出了一种基于粒子群算法的疏散模型，考虑到了船模运动对疏散的影响；Chen等[13]提出了一种基于元胞自动机的多网格模型，通过细分网格提升了行人运动轨迹的连续性以及边界效果的准确性；Cho等[14]提出了一种基于速度的疏散模型，该模型考虑了群体行为，领导跟随行为以及逆行避让行为。上述模型仅Ha等和Cho等所提出的模型包含逆行避让行为，但仅是为了满足国际海事组织(IMO)海上安全委员会(MSC)所提供的逆流测试[15]，并没有做更深入的研究。IMO除了所提供的上述逆流测试外，还提供了4种疏散场景，但所提供的场景仅考虑了8%的船员逆行到距集合站最远舱室的情况。

以往的文献并没有考虑到寻找并穿戴救生衣行为，这与实际情况是不相符合的。实际疏散过程中，甲板内人员首先需要取用救生衣，随后前往集合地点，进而通过后续的救生设备疏散上岸。如疏散开始时大量乘客位于公共区域内，则乘客需要返回住舱取用救生衣，导致较大范围的人员逆行。本文提出了一种逆流避让模型，该模型结合模糊逻辑的原理，将行人前方空间划分为3个重叠的扇形区域，构成模糊集合，根据每个扇形区域内顺行和逆行行人的位置、速度计算扇形区域的分数，进而选取一个逆行行人流最小的方向。在上述逆行避让模型的基础上模拟了乘客寻找并穿戴救生衣行为，对该行为的模拟弥补了船舶疏散仿真领域的研究空白，在考虑取用救生衣的行为条件下，为基于IMO准则要求的船舶设计优化提供了解决方法。

1 智能体疏散模型构建

为了模拟紧急疏散时乘客逆行返回住舱取得并穿戴救生衣行为，在以往工作的基础上[16-17]，对模型进行了扩展，赋予了乘客逆行避让行为，使得相向行走的行人能够顺利地通过狭窄通道。

1.1 行人运动模型

(1)

式中：mi为行人i的体重；Bi表示在行人i半径R内行人的集合。行人运动模型的具体描述以及各参数的初始值见文献[18]。

1.2 逆行避让模型

上述模型并不适用于双向行人流的情况，当其他行人从前方走来的时候，2个行人会迎面碰撞，并不会做出避让动作，这与实际情形不符。因此本文提出了一种避让模型，使行人可以观察其前方的行人运动状态，并做出3种选择：向左躲避、继续前行和向右躲避。

图1 行人前方扇形区域划分示意Fig.1 Schematic diagram of the sectors in front of pedestrians

(2)

式中：

(3)

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(7)

式中：

(8)

1.3 人员疏散流程

当发生紧急情况时，船内乘客会从各层甲板的舱室向舱室内指定的集合站点移动。实际情况中，乘客首先需要找到救生衣然后将其穿戴好，才开始向集合站点移动。为了使得乘客可以在任意地点规划出一条通往救生衣的路径，将船舶空间离散化，以图G(N，E)的形式存储。通过图查找算法可搜索到一条所需的最短路径[18]。

图2 不同扇形区域的总分Fig.2 Total score for different sectors

图3给出了人员疏散流程图，其中长方形代表不同的目标，菱形代表判断条件，箭头代表流程方向。疏散开始时乘客通过查找图G(N，E)得到一条到其房间内救生衣位置的最短路径，该路径包含了一系列的目标点，随后乘客开始跟随路径运动，选取路径上首个目标点开始运动，如果到达了目标点，判断是否取得救生衣，如没有取得救生衣则选取路径的下一个目标点作为新目标点并向其移动。如果取得了救生衣，乘客用5～10 s时间穿戴救生衣，穿戴完毕后开始规划一条通往集合站的路径，随后跟随该路径直到进入集合站为止。需要注意的是，有些时候乘客不能在预计的时间内到达当前的目标点(如被推挤)，此时需要重新规划路径。

图3 人员疏散流程Fig.3 A flow diagram illustrating the evacuation process of passengers

2 智能体疏散模型的验证

2.1 基于IMO测试8的验证

为了在双向行人流的条件下验证所提出的模型，选取了IMO所提供测试8的测试环境[15]。如图4所示，2个长宽都为10 m 房间，通过一个10 m长的走廊连接，走廊宽2 m。假定乘客为30～50岁的男性，乘客的最大行走速度在区间0.97～1.62 m/s内均匀分布[16]。测试的第1步，100名乘客从房间1走到房间2，乘客初始位置位于房间1内的深色区域A内，从其最左侧开始排列同时尽可能使乘客保持最大密度。第2步，将房间2内的人数增加到10，50和100人分别重复以上测试。房间2内的乘客和房间1内乘客具有相同的人员特征。房间2内乘客初始位置位于深色区域B内，从房间2向房间1走动。2个房间内的乘客同时开始运动。记录房间1内最后一名乘客进入房间2的时间。预期的结果是，所记录的时间随着人数递增而增加。

图4 IMO测试8的平面图Fig.4 Configuration of IMO test 8

图5给出了t=23 s和t=87 s时乘客所在的位置。从表1中可知，总疏散时间随着房间2内人数增多而增大，符合IMO的预期结果，但IMO并没有给出定量化的疏散时间。本文的疏散时间小于商业软件Evi的计算结果，大于FDS+Evac的结果，与Pathfinder的结果匹配较好，这可能是不同软件拥有不同逆行避让算法所导致的。

图5 IMO测试8疏散仿真运行结果Fig.5 Simulation results of evacuation of IMO test 8

表1 本文模型所得IMO测试8的疏散时间与商业软件比较Table 1 Comparison of the total evacuation time in this study and that in commercial software for IMO test 8 s

2.2 基于双向行人流基本图的验证

为了进一步验证模型，本节选取Zhang等[19]所描述的实验场景进行仿真。该实验有350名参与者，其中大多数人是学生，参与者的平均行走速度为1.55±0.18 m/s。图6给出了该实验的平面图。实验开始时，参与者分布在走廊左右两侧的等候区域。每次实验开始后，行人要走过4 m的通道进入走廊，该通道作为缓冲区以减小入口对行人的影响。当行人走到走廊的另一端时，从走廊左右两侧的出口离开。该实验总共进行了22次，选取了其中有代表性的7次实验进行仿真，相关参数如表2所示。

表2 DML实验的相关参数Table 2 The related parameters in DML experiments.

图6 双向流实验的平面图Fig.6 Configuration of bidirectional flow experiment

在动态变化路径(DML)行人流实验中，在实验开始前，指定了行人所选择的出口(奇数编号的行人选取左侧出口，偶数选取右侧出口)，如图7(a)所示，实验开始时路径相对稳定，随后开始动态变化。图7(b)给出了仿真所得的行人轨迹。轨迹趋势与实验相似，仿真中行人路径不停的在改变，没有形成稳定的路径，这与实验相符合。此外，由与仿真中行人是根据离散的网格点来选择运动方向的，因此行人沿折现运动且轨迹平滑度较低。

图7 行人运动轨迹的对比Fig.7 Comparison of pedestrian movement trajectories

行人流基本图给出了行人速度v、密度ρ以及流速Js之间的关系。基本图被广泛地应用于各类规划指南与手册之中，用来评估如门口、出口以及通道等设施的通行容量。图8给出了仿真实验所得的行人流基本图，其测量区域为走廊中心与走廊同宽2 m长的方形区域。从流速—密度图，可以看出流速随着行人密度增大而增大，而后趋于稳定。从速度—密度图可以看出，行人速度随着行人密度的增大而减小，仿真结果与实验结果匹配较好。

图8 实验和仿真的行人流基本图对比Fig.8 Comparison of fundamental diagrams between experiments and simulations

3 大型客船典型布局的疏散分析

本文选取了大型客船单层甲板的典型布局进行仿真分析，该层甲板较为复杂，是住舱与大型公共空间的混合层。如图9所示,该甲板共有一等住舱18间，满载客容量36人；二等住舱155间，满载客容量310人；餐厅1间，满载客容量291人。2个集合站位于餐厅的两侧，每个住舱内配备2件救生衣。

图9 甲板布置Fig.9 Layout of the deck

有别于传统的疏散仿真，该仿真过程中乘客需要穿戴救生衣才开始疏散，部分人员需要逆行返回住舱取得救生衣，假设乘客取出并穿上救生衣所需时间为5～10 s。仿真开始前，根据乘客的住舱位置为其指定集合站点，住在左舷的乘客在集合站1集合，右舷的乘客在集合站2集合。需要注意的是，该层甲板满载客人数为637人，但满载时，部分乘客需返回其所居住的甲板寻找救生衣，进而需要模拟多层甲板。为了减小计算量，仅考虑该层住舱满员(346人)的情况。综上，选取173人随机分布在餐厅内，另外173人随机分布在其居住的住舱内。根据IMO的MSC.1/Circ.1238[16]的要求，假定乘客的最大行走速度在区间0.97～1.62 m/s内均匀分布。

图10(a)显示t=0 s时，该甲板所有乘客和救生衣的初始位置，其中不规则分布的圆点代表乘客，每个住舱内并排放置的2个方块代表救生衣。图10(b)为t=85 s时人员分布情况，船艏的乘客已经全部取得救生衣，向着集合站方向逃生，甲板左侧的走廊丁字交叉口处较为拥堵，此处双向行人流较为明显。图10(c)显示,t=231 s时人员的分布情况，可以看出此时大部分乘客已经抵达集合站。

图10 甲板的疏散仿真运行结果Fig.10 Simulation results of evacuation process of the deck

图11给出了不同集合站点的人数随时间变化曲线。随着时间的增长，到集合站点的人数逐步增多。穿戴救生衣情况下，疏散所需要的时间明显大于不穿戴救生衣情况。根据设计的疏散方案要求，住在左舷的乘客在站1集合，住在右舷的乘客在站2集合，由于该层甲板左舷舱室数量多于右侧(左舷90个住舱，右舷83个住舱)，因此集合站1最终集合的人数多于集合站2，使得集合站利用程度不平衡，减缓了疏散过程。可以优化疏散方案，可使左舷船艉3个靠近船中轴线附近住舱内的乘客在集合站2集合。此外，乘客是按照指定集合站点集合，并非按照最短路径选择集合站点，是否穿戴救生衣并不影响每个集合站点最终集合的人数。

图11 到达集合站的人数随时间变化曲线Fig.11 Number of people arriving at the assembly station as a function of time

为了研究不同人员分布情况对疏散时间的影响，根据不同的比例将346名乘客分布在住舱和餐厅内，每个舱室内乘客是随机分布的。采用11种不同分布情况，每种分布情况都进行了50次仿真模拟，以减小仿真中随机性对结果的影响。

图12给出了不同乘客分布情况下的平均疏散时间及其方差。传统的不佩戴救生衣条件下，随着餐厅人数所占比例的增多，疏散时间近似减小。这是因为餐厅紧邻集合站，比从住舱疏散所需时间短。在穿戴救生衣的情况下，当乘客都在住舱时其疏散时间与不佩戴救生衣疏散时间基本相同。这是因为救生衣在舱室内乘客无需逆行，可直接穿戴救生衣进行疏散，运动轨迹基本相同。不同的是，在穿戴救生衣情况下，随着餐厅人数所占比例的增多，疏散时间近似增加。当开始有部分乘客处于餐厅时，疏散时间急剧增长，该部分乘客需要逆行返回住舱取得救生衣，行进距离是从舱室疏散乘客的一倍左右，同时逆行也阻碍了其他乘客的疏散。此外，穿戴救生衣情况下，疏散时间方差较大，这是因为人员逆行引起疏散不确定性增大。实际乘客进餐条件下，部分乘客位于餐厅，穿戴救生衣疏散仿真与传统的疏散仿真的疏散时间差异较大，疏散时间近似于传统疏散的2.3～3.6倍。如果单纯考虑疏散效率，可将所有救生衣放置在集合站内，其疏散时间与不穿带救生衣疏散所需的时间基本相同。但从实际设计角度出发，将全部救生衣集中放置在集合站内会造成很大程度上的空间浪费，因此实际设计中，可以将距离疏散站较远的部分舱室(如船艉附近)内的救生衣放置在集合站内，从而减小疏散时间。例如，将较远的40个舱室救生衣放置在集合站(总救生衣数的22%)，其乘客去集合站取用救生衣，时疏散时间可减小约21%，如进一步增大集合站内救生衣数目可继续减小疏散时间，但随之而来的空间浪费也逐步增大，设计者需要综合考虑空间利用情况与疏散时间之间的关系，合理的选择二者之间的平衡点。此外，双向行人流引起的拥堵主要集中在甲板左侧走廊丁字交叉口处，适当增大该段走廊的宽度，也可以减小疏散所需的时间。

图12 不同乘客分布情况下的平均疏散时间Fig.12 Mean evacuation times and standard deviations at different distribution of passenger

4 结论

1)所构建的逆行避让模型不仅符合IMO测试8的要求，同时也与Zhang等试验所获得的基本图匹配较好，可以应用于包含双向行人流场景的仿真。

2)穿戴救生衣疏散所需的时间远大于不穿带救生衣疏散所需的时间，有些情况可高达3倍，该行为是影响疏散时间的重要因素，因此在构建船舶疏散模型时考虑该行为是十分必要的。

3)减少逆行乘客的数目，可以有效的减少疏散时间。可将距离集合站较远的一部分舱室内救生衣放置在集合站内，这样不仅可以减少疏散时间，且能够避免过多的空间浪费。

接下来的研究将进一步扩展该模型，考虑多层甲板的人员流动以及穿戴救生衣对乘客行进速度的影响。