考虑共同避让行为的门诊大厅多向行人仿真

张 蕊, 费 硕, 杨明航, 许伊婷

(1.北京建筑大学土木与交通工程学院, 北京 100044； 2. 北京建筑大学首都世界城市顺畅交通协同创新中心, 北京 100044；3. 北京建筑大学北京市城市交通基础设施建设工程技术研究中心, 北京 100044； 4. 悉地(苏州)勘察设计顾问有限公司, 苏州 215123)

医院门诊大厅作为患者进院后接触的首个建筑空间,一般承担挂号、收费、取药、导医问询、患者等候等多项服务功能,多向步行交通冲突频繁,合理的空间规划、设计及管理对实现行人有序活动及空间高效利用尤为重要。

现有门诊大厅等类似空间规划研究中[1-3],以分析行人的空间认知和寻路体验为主,进而提出人性化设计建议,但由于行人步行多向冲突特征等微观行为难以掌握,相关原则和建议难以落实,验证时缺乏量化分析工具。行人微观仿真可再现并量化分析门诊大厅等类似空间行人交通行为及其影响,为该类空间规划、设计及管理提供可靠的分析工具。

门诊大厅行人交通的显著特征是多向行人流,该特征也存在于轨道交通站台、对向行人通道、大型活动疏散等场景中,其突出的行为特征是行人间步行冲突与避让。社会力模型根据其建模机制可实现行人间的“被动”避让,但一般行人会根据自身环境预测步行冲突并进行主动避让,包括改变速度或步行方向。Harada等[4]引入行人自回避力和转向力,描述了通道疏散时行人走行的提前避让现象。漆天扬[5]在文献[4]基础上扩大了行人自回避力感知范围,增加减速回避行为描述,实现轨道交通站厅行人微观仿真。Gao等[6]以时间间隔及碰撞时间作为判断潜在冲突的指标,并加入参数反映行人竞争程度对其避碰的影响。何民等[7]设计了融合Agent建模思想的行人动态避让算法,真实再现同伴群成员与个体行人间避让行为特征。齐泽阳[8]结合行人冲突预测及右行偏好,更新行人期望目的地,并增加主动避让力,完善对向行人主动避让行为。孔德璇[9]考虑仿真中行人所受排斥力与当前运动方向相反时,仅有减速而不能避让的行为局限,加入水平方向的主动避让力,使其与原排斥力共同作用,实现主动绕行。上述研究实现了行人由被动避让向主动避让的转换,更符合行人冲突与避让特征,但冲突预测多以感知避让空间为主要判断方式,缺乏对避让行人间步行关系因素的考量,且对避让过程中的共同避让行为难以描述。另一方面,交通枢纽、地铁站厅等尽管与门诊大厅空间类似,但由于其空间面积相对较大,行人寻求最短路径以及跟随性强等特点有别于门诊大厅内行人走行常态,难以在医院门诊大厅等类似空间应用。

基于此，充分调研医院门诊大厅多向行人步行冲突与避让行为并对共同避让行为进行定义,分析共同避让行为发生的主要影响因素及其特征,进而建立医院门诊大厅多向行人冲突避让行为社会力模型,据此作为量化分析工具,对医院门诊大厅空间布局进行量化分析，以期为相关设计提供理论支持。

1 医院门诊大厅行人运动特性分析

1.1 医院门诊大厅环境分析

选取北京市某中医院门诊大厅为研究对象,走行行人以普通成年人为主,乘轮椅及其他身体障碍者较少。其空间布局为长方形,设有出入口3个,南北向长约30 m,东西向宽约20 m,设有挂号、办卡、缴费、取药、导诊等多项服务。

根据多向行人冲突密集程度可将该门诊大厅分为聚集区域和服务区域,聚集区域行人常态密度为0.5～1.3 p/m2(p表示person),行人从3个出入口进入门诊大厅后,需穿越主要步行通道,往返于咨询台、挂号缴费机及综合服务窗口,导致多向行人冲突频繁发生。行人偏向通过改变走行方向、调整速度以避免潜在的冲突。服务区域主要位于各自助机、服务窗口附近,行人走行特征与聚集区域显著不同,本文仅针对医院门诊大厅行人聚集区域进行行人运动特性分析。

1.2 共同避让行为

调查发现,聚集区域内行人根据不同的潜在冲突情况,主要采取减速等待、转向绕行等避让方式。在聚集区域常态密度下,行人步速受限、步伐调整频繁,服务水平降低,调查显示约92%的行人采取了转向绕行避让,且随着行人密度增加,可供转向绕行的空间不足,行人减速等待的比例也在升高。

观察发现,聚集区域内行人密度为0.6～1.2 p/m2时,行人在采取转向绕行避让时,存在自发的共同避让行为,平均0.8 次/人。该行为可具体描述为:在两步行方向夹角较大的行人间发生冲突时,其中一方(以下称主动避让行人)在主动避让的同时,会在视野范围内寻找并靠近与自身步行方向相同或夹角较小的第三者(以下称共同避让行人),与其共同避让原冲突对象(以下称冲突对象)。如图1(a)所示,行人①判断即将与自身步行方向夹角较大的行人②发生冲突,于是接近图1(b)中与自身步行方向夹角较小的行人③,共同避让行人②。

图1 行人共同避让行为过程

1.3 共同避让行为影响因素

1.3.1 视野范围

行人视野范围包含视野角度及视野半径。现实生活中,考虑行人多在意走行在自身前方的行人,而侧向及后方行人产生影响较小,为优化行人受力效果,减少非必要计算,需重新判定门诊大厅聚集区域行人视野范围。从已有研究来看,对行人视野角度的取值主要为当前运动方向上120°～180°[10-13]范围内。由于门诊大厅空间面积相对较小,行人走行平均速度较低,因此将行人共同避让时感知的视野角度确定为120°。

另一方面,聚集区域内行人视线受阻,重点关注近距离内其他行人产生的影响。调查发现,聚集区域行人搜索范围随行人密度的增大而减小,本研究调查密度下,搜索范围为视野角度内2.0 m范围,如图2所示。

图2 门诊大厅聚集区域行人视野范围

1.3.2 共同避让行人步行方向夹角

调查发现,主动避让行人与共同避让行人的步行方向夹角较小时,采取共同避让行为概率较高。医院门诊大厅行人步行方向夹角为0°～180°,以5°为区间,观察得到二者步行方向夹角与接受共同避让概率的关系,如表1所示。

表1 步行方向夹角与行人共同避让关系

结果表明,步行方向夹角为0°～15°时,必定发生共同避让行为；15°～45°时,采取共同避让的概率与步行方向夹角成反比；45°～180°时基本不产生共

同避让。根据调查数据,利用二次曲线拟合步行方向夹角为15°～45°时行人选择共同避让概率(P)与二者步行方向夹角(θ)的关系为

P=(897.256cosθ2-1 093.024cosθ+

309.136)%

(1)

1.3.3 共同避让行人间距

行人产生共同避让意愿时,主动避让行人完成视野范围内目标搜索后,更倾向靠近与自身距离最近的共同避让行人。如图3所示,行人①在避让行人②时,靠近与自身步行方向夹角较小且距离更近的行人③,而非行人④。

图3 行人共同避让行为选择

调查发现,尽管主动避让行人与共同避让行人间无亲人、情侣等亲密关系,但二者有潜在的合作意向,其最小间距在可接受社会距离的基础上可进一步减小,最小可达0.3 m,个别情况下该距离为零。共同避让行为发生时主动避让行人与冲突对象的间距关系主要与性别有关,如表2所示,主动避让行人为男性时,该间距平均值为1.95 m,女性时该值为2.11 m。

表2 主动避让行人与冲突对象间距

2 多向行人仿真建模

2.1 模型改进思路

社会力模型为连续型模型,由自驱动力、行人间作用力及行人与边界或障碍物的作用力组成,在上述合力作用下,行人的速度变化、跟随等基本行为能较好体现。根据社会力模型机制,行人间作用力随行人间距的减小而增大,但共同避让行为发生时,主动避让行人选择主动靠近共同避让行人,与行人间作用力机制矛盾。本文引入冲突判断机制,在多向行人发生共同避让行为时通过共同避让行人间吸引力来描述共同避让行为。

2.2 基于共同避让行为的社会力模型改进

当聚集区域行人密度为0.5～0.6 p/m2时,可供行人选择的转向避让空间较为充足,此时共同避让行为发生概率较低；行人密度为1.2～1.3 p/m2时,转向避让空间受限,多向行人冲突以减速避让为主。结合第1.2节中调查结果,确定0.6～1.2 p/m2为产生共同避让行人间吸引力的行人密度条件。

(2)

2.2.1 冲突判断机制

社会力模型中,行人的避让行为完全由心理排斥力实现,忽略了行人的自主性。现引用Asano等[15]提出的冲突判断机制,根据行人到达潜在冲突点的时间,判断是否会发生冲突。

(3)

(4)

式中：TCi、TCj为行人i与行人j到达潜在冲突点所需时间；Pc为行人i与行人j潜在冲突点位置,由二者当前步行方向延长线交点决定；Pi、Pj为当前行人i和行人j位置坐标；vi、vj分别为行人i和行人j的速度。

(5)

式(5)中:TCij为两行人移动至潜在冲突位置所用时间差。则当TCij越小,行人i与行人j间产生冲突概率越大,主动避让行人在视野范围内搜索到共同避让行人后,引入共同避让吸引力(fiG)。

2.2.2 共同避让吸引力

与自驱动力类似,共同避让时行人间吸引力(fiG)是在发生共同避让时行人的主动行为,考虑共同避让行为发生时主动避让行人的视野范围、与共同避让行人的步行方向夹角及间距等因素,确定共同避让行为发生条件。一是满足主动避让行人的视野角度与搜索范围,以参数aij,1、aij,2分别对搜索范围和视野角度进行判断。

(6)

(7)

二是主动避让行人与共同避让行人步行方向夹角应满足共同避让行为发生条件。由第1.3.2节中调查结果,结合式(1)定义二者步行方向夹角权重参数aij,3。

(8)

三是主动避让行人与共同避让行人间距过近后,共同避让吸引力应不再增强,参考行人间作用力,以参数aij,4描述二者间距对受力的影响。

(9)

式(9)中：ri、rj分别为行人i与j的半径,取为0.2～0.3 m[14]；C1为常数；s为保障行人步行安全的个人距离,根据调查取0.15 m。

综上所述,产生共同避让意愿时行人间吸引力(fiG)可以表述为

(10)

3 模型验证及应用

3.1 仿真环境构建

基于门诊大厅多向行人微观仿真模型,利用Pycharm进行平台构建及编译。现参照北京中医医院门诊大厅搭建仿真环境,重点模拟聚集区域内多向行人走行的冲突及共同避让行为。将门诊大厅划分为行人聚集区域和服务区域,根据3个主要出入口、服务台位置及最大排队长度确定聚集区域,如图4所示,聚集区域内行人走行所受合力对应式(2)。其他区域为服务区域,根据Parisi等[16]自停模型进行仿真,用以描述行人在队列中的排队及行走行为。

3.2 仿真模型验证

3.2.1 聚集区域共同避让行为验证

选取仿真中t～t+0.50 s,获取聚集区域行人位置及期望步行方向,聚集区域内与共同避让行为相关的行人在图5中标出。

图5 多向行人冲突避让过程

结果显示,T=ts时有4组潜在的共同避让行为。共同避让行为开始0.25 s后,各主动避让行人搜索发现视野范围内的共同避让行人,期望前进方向均偏向共同避让行人,且二者间距逐渐减小。共同避让行为开始0.50 s后,主动避让行人与共同避让行人间距可缩小至0.3～0.5 m,且受行人间作用力未出现位置重叠,真实再现了多向行人冲突时的共同避让行为。

3.2.2 速度-密度关系验证

将仿真获得的行人速度-密度关系与实测数据进行对比,如图6所示。表3选取聚集区域密度为0.6、0.8、1.0、1.2 p/m2进行行人速度误差分析,结果均小于10%,表明仿真模型结果能代表观测值。

表3 仿真误差分析

图6 仿真与实测数据对比

3.3 门诊大厅行人布局研究

调整门诊大厅行人聚集区域空间布局,有利于缩小多向行人冲突范围,提升门诊大厅行人服务水平。以北京中医医院门诊大厅为例,保持门诊大厅服务区域布局及行人聚集区域面积不变,改变聚集区域长宽比例,选取1∶0.1～1∶1的空间形式,探究行人密度为0.5、0.7、0.9 p/m2,行人流量为2 000、3 000、4 000 p/h时行人平均速度变化,得到不同行人密度、流量下长宽比与行人平均速度的关系,如图7所示。

由图7可知,不同行人流量及密度下行人平均速度均受门诊大厅长宽比影响。当长宽比处于1∶0.1～1∶0.2,行人流量与密度均较低时,行人平均速度较高,此时门诊大厅内行人步行冲突较少,步行服务水平较高；长宽比处于1∶0.2～1∶1时,不同流量及密度下行人平均速度均随长宽比的减小同步下降,表明门诊大厅内行人步行冲突增多,步行服务水平有所降低；长宽比小于1∶0.6后,行人平均速度下降趋势加快,且随行人流量与密度的增加愈发明显。综上,除门诊大厅服务区域外,聚集区域长宽比在1∶0.1～1∶0.6为宜。

4 结论

本文探究了医院门诊大厅冲突聚集区域多向行人运动特性,建立了考虑共同避让行为的多向行人仿真模型,并应用于门诊大厅布局研究。

(1)通过实地调研,定义门诊大厅多向行人冲突时的共同避让行为,共同避让行为发生主要与行人视野范围、共同避让时两靠近行人步行方向夹角及二者间距有关。

(2)基于社会力模型,结合共同避让行为影响因素,引入共同避让时行人间吸引力,结合冲突判断机制,建立多向行人冲突时共同避让模型。

(3)根据多向行人仿真模型,通过调整医院门诊大厅聚集区域空间布局,分析行人平均速度变化,得到门诊大厅长宽比以1∶0.1～1∶0.6为宜。

为降低建模难度,研究缺少对门诊大厅内行人的结伴行为,以及轮椅、病床等行人形态差异的考虑,在实际应用中应加以考虑和完善。