JP7606875B2 - Simulator, simulation method and simulation program - Google Patents
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Description
本発明は、所定の空間における個体の移動を予測するシミュレーター、シミュレーション方法及びシミュレーションプログラムに関する。 The present invention relates to a simulator, a simulation method, and a simulation program for predicting the movement of an individual in a specified space.
群集が円滑に移動できる空間の設計や、既存の空間における適切な群集の誘導計画などを検証するために、群集の行動を予測するシミュレーターが活用されている。
例えば下記特許文献1及び2には、群集を構成する各個体を案内等によって誘導する群集制御を行われたときの個体の移動を予測するシミュレーターが記載されている。このシミュレーターでは、案内等によって個体が誘引される領域を表した誘引領域と、各個体のそれぞれの誘引され易さを表した被誘引度とによって、群集に対する制御とこの制御に対する個体の違反行動を表現している。
Simulators that predict crowd behavior are being used to verify things like designing spaces that allow crowds to move around smoothly and appropriate crowd guidance plans in existing spaces.
For example, the following
上記の従来技術は、個体を誘引する誘引領域を設定することよって群集制御を表現するものであるが、誘引領域の設定が固定されていた。このため、群集制御から個体が逸脱する状況(例えば、群集制御に違反する個体や、体調不良等により立ち止まる個体など)が発生した場合に、動的に対応して状況を正常化する過程を表現することはできなかった。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、群集制御がなされたときの群集の行動を予測するシミュレーションにおいて、群集制御から個体が逸脱する状況が発生した場合に、動的に対応して状況を正常化する過程を表現することを目的とする。
The above-mentioned conventional technology expresses crowd control by setting an attraction area that attracts individuals, but the setting of the attraction area is fixed. Therefore, when a situation occurs in which an individual deviates from crowd control (for example, an individual violates crowd control or stops due to poor health), it is not possible to express the process of dynamically responding to the situation and normalizing it.
The present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to represent a process of dynamically responding and normalizing a situation in which an individual deviates from crowd control in a simulation that predicts the behavior of a crowd when crowd control is in place.
本発明の一形態によれば、所定の空間における個体の移動を予測するシミュレーターが与えられる。シミュレーターは、空間を規定する空間情報を記憶している空間情報記憶手段と、個体に誘引又は排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに誘導力の強さである誘導力度を記憶する誘導領域記憶手段と、空間における個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、誘導力が強い誘導領域ほど個体を誘導するように個体の移動量を設定する行動決定手段と、個体の位置を移動量に応じて更新する個体情報変更手段と、個体の位置又は移動態様に応じて誘導領域の誘導力度を更新する誘導領域設定手段と、を備える。 According to one aspect of the present invention, a simulator is provided that predicts the movement of an individual in a specified space. The simulator includes a space information storage means that stores space information that defines the space, a guidance area storage means that stores guidance areas in which a guidance force that attracts or repels the individual acts and a guidance force level that is the strength of the guidance force for each of the guidance areas, an individual information storage means that stores individual information including at least the position of the individual in the space, a behavior determination means that sets the amount of movement of the individual so that the individual is guided more by the guidance area having a stronger guidance force, an individual information change means that updates the position of the individual according to the amount of movement, and a guidance area setting means that updates the guidance force level of the guidance area according to the position or movement mode of the individual.
本発明の他の形態によれば、所定の空間における個体の移動を予測するシミュレーション方法が与えられる。シミュレーション方法では、空間を規定する空間情報と、個体に誘引又は排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに誘導力の強さである誘導力度と、空間における個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、誘導力が強い誘導領域ほど個体を誘導するように個体の移動量を設定する処理と、個体の位置を移動量に応じて更新する処理と、個体の位置又は移動態様に応じて誘導領域の誘導力度を更新する処理と、を実行させる。 According to another aspect of the present invention, a simulation method for predicting the movement of an individual in a specified space is provided. In the simulation method, a computer that stores spatial information defining the space, induction areas in which an induction force that attracts or repels the individual acts, and an individual information storage means that stores individual information including at least the position of the individual in the space, is made to execute a process of setting the movement amount of the individual so that the stronger the induction force is in the induction area, the more the individual is guided, a process of updating the position of the individual according to the movement amount, and a process of updating the induction force degree of the induction area according to the position or movement mode of the individual.
本発明のさらに他の形態によれば、所定の空間における個体の移動をコンピュータに予測させるシミュレーションプログラムが与えられる。シミュレーションプログラムは、空間を規定する空間情報と、個体に誘引又は排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに誘導力の強さである誘導力度と、空間における個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、誘導力が強い誘導領域ほど個体を誘導するように個体の移動量を設定する処理と、個体の位置を移動量に応じて更新する処理と、個体の位置又は移動態様に応じて誘導領域の誘導力度を更新する処理と、を実行させる。 According to yet another aspect of the present invention, a simulation program is provided that causes a computer to predict the movement of an individual in a specified space. The simulation program causes a computer that stores spatial information that defines the space, induction areas in which an induction force that attracts or repels the individual acts, and an individual information storage means that stores individual information including at least the position of the individual in the space, to execute a process of setting the movement amount of the individual so that the stronger the induction force is in the induction area, a process of updating the position of the individual according to the movement amount, and a process of updating the induction force degree of the induction area according to the position or movement mode of the individual.
本発明によれば、群集制御がなされたときの群集の行動を予測するシミュレーションにおいて、群集制御から個体が逸脱する状況が発生した場合に、動的に対応して状況を正常化する過程を表現できる。 According to the present invention, in a simulation predicting the behavior of a crowd when crowd control is performed, if a situation occurs in which an individual deviates from crowd control, it is possible to dynamically respond and represent the process of normalizing the situation.
以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 The following describes an embodiment of the present invention with reference to the drawings. Note that the embodiment of the present invention shown below is an example of an apparatus and method for embodying the technical concept of the present invention, and the technical concept of the present invention does not specify the structure, arrangement, etc. of the components as described below. The technical concept of the present invention can be modified in various ways within the technical scope defined by the claims.
本発明の実施形態として、西側連絡口、東側連絡口、南側連絡口の3つの連絡口を有するT字路において複数の人のそれぞれがいずれかの連絡口に移動する行動を予測するシミュレーターの例を示す。
すなわち、本実施形態において、シミュレーションの対象となる空間(対象空間)はT字路であり、群集を構成する個体は人であり、各個体の目的は連絡口の先にある施設等により提供される役務などである。
As an embodiment of the present invention, an example of a simulator that predicts the behavior of each of a number of people moving to one of the three entrances at a T-junction having three entrances, a west entrance, an east entrance, and a south entrance, is shown.
That is, in this embodiment, the space to be simulated (target space) is a T-junction, the individuals making up the crowd are people, and the purpose of each individual is to obtain services provided by facilities or the like located beyond the access point.
各個体は当該個体の目的に対応する連絡口を移動目標位置とし、移動目標位置に向けた移動という手段によって目的を達成しようとしている。
また、この実施形態においては、シミュレーションの実施者(以下、利用者と称する)が、シミュレーターを用いて、T字路に右側通行で運用する施策を適用した場合の群集の行動を予測する様子を例にして説明を行う。
Each individual sets the communication port corresponding to the individual's purpose as a movement target position, and attempts to achieve its purpose by moving toward the movement target position.
In addition, in this embodiment, an example will be given of how the person implementing the simulation (hereinafter referred to as the user) uses a simulator to predict the behavior of a crowd when a policy of keeping to the right at T-junctions is applied.
なお、本明細書において説明されるT字路は、あくまで対象空間の一例であり、本発明の対象はこれに限定されるものではない。例えば、複数の部屋や通路から構成される空間などより複雑な空間であってもよい。その場合、対象空間内において個体が移動可能な移動可能領域は、壁、什器等の領域を除いた複雑な形状となる。 Note that the T-junction described in this specification is merely one example of a target space, and the subject of the present invention is not limited to this. For example, it may be a more complex space, such as a space made up of multiple rooms and corridors. In that case, the movable area within the target space in which an individual can move will be a complex shape excluding areas of walls, fixtures, etc.
(構成)
図1は、実施形態に係るシミュレーターの一例の概略構成図である。
シミュレーター1は、操作入力部2、ファイル入出力部3、記憶部4、制御部5、および表示部6からなる。これらのうちのファイル入出力部3、記憶部4および制御部5はいわゆるコンピュータで実現でき、操作入力部2および表示部6は当該コンピュータの周辺機器として実現できる。
(composition)
FIG. 1 is a schematic diagram of an example of a simulator according to an embodiment.
The
操作入力部2は、キーボード、マウス等のユーザーインターフェースであり、利用者に操作されてデータの入力等に用いられる。操作入力部2は、制御部5に接続され、利用者の操作を操作信号に変換して制御部5に出力する。
The
ファイル入出力部3は、DVD(Digital Versatile Disc)ドライブ、USB(Universal Serial Bus)インターフェース、ネットワークインターフェース等であり、一方が不図示の外部機器、記録メディア、ネットワーク等に接続され、他方が制御部5に接続され、データをファイルとして制御部5に入力し、およびデータをファイルとして制御部5から出力する。
The file input/
記憶部4は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等のメモリ装置であり、各種プログラムや各種データを記憶する。記憶部4は、制御部5と接続されて制御部5との間でこれらの情報を入出力する。
The storage unit 4 is a memory device such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory), and stores various programs and various data. The storage unit 4 is connected to the
制御部5は、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、MCU(Micro Control Unit)等の演算装置で構成される。制御部5は、記憶部4と接続され、記憶部4からプログラムを読み出して実行することにより各種処理部として動作し、各種データを記憶部4に記憶させ、読み出す。また、制御部5は、操作入力部2、ファイル入出力部3および表示部6とも接続され、利用者が操作入力部2を操作して入力されたデータを取得し、ファイル入出力部3を介して外部からファイルとしてデータを取得および出力し、所得したデータに基づいたシミュレーションを行って群集の行動を予測し、予測結果のデータをファイルとしてファイル入出力部3から出力させ、および/または予測結果のデータを画像化して表示部6に表示させる。
The
表示部6は、液晶ディスプレイ又はCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ等のディスプレイ装置であり、制御部5と接続され、制御部5による予測結果を表示する。利用者は表示された予測結果を視認して群集の行動に関する考察等を行う。
The
(シミュレーター1の機能)
図2は、実施形態に係るシミュレーター1の一例の機能ブロック図である。
操作入力部2は、条件設定手段20の一部及び検出オブジェクト設定手段21の一部等として機能し、ファイル入出力部3は条件設定手段20の一部、検出オブジェクト設定手段21の一部および予測結果出力手段43の一部等として機能する。
記憶部4は、空間情報記憶手段30、固定誘導領域記憶手段31、個体情報記憶手段32、検出オブジェクト記憶手段33、検出領域記憶手段34、追加誘導領域記憶手段35等として機能する。
制御部5は、CPU、DSP、MCU等の演算装置によって記憶部4に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより、検出オブジェクト設定手段21、検出領域設定手段22、追加誘導領域設定手段23、行動決定手段40、個体情報変更手段41および予測結果出力手段43の一部等として機能する。
(
FIG. 2 is a functional block diagram of an example of the
The
The storage unit 4 functions as a spatial information storage means 30, a fixed guiding area storage means 31, an individual information storage means 32, a detected object storage means 33, a detected area storage means 34, an additional guiding area storage means 35, and the like.
The
条件設定手段20は、シミュレーションに必要な各種条件の入力を受け付け、入力された条件を記憶部4に記憶させる。条件設定手段20は、例えば、操作入力部2および制御部5が協働して実現され、利用者が操作入力部2を操作して入力した値を、制御部5が記憶部4に記憶させる。条件設定手段20は、条件の一部または全部が記されたファイルを入力するファイル入出力部3を含んでもよく、利用者が操作入力部2を操作して指定したファイルを制御部5がファイル入出力部3を介して取得して当該ファイルに記された値を記憶部4に記憶させる。
The condition setting means 20 accepts input of various conditions necessary for the simulation and stores the input conditions in the memory unit 4. The condition setting means 20 is realized, for example, by the
本実施形態のシミュレーションは、仮想時刻を進めながら行われる。例えば、全個体が移動目標位置に到達するまで仮想時刻を0から1ずつ増加させながら仮想時刻ごとに個体の情報を更新する処理が繰り返される。なお、条件設定手段20によって仮想時刻の上限Tを設定し、仮想時刻が(T-1)に達するまでの繰り返しとしてもよい。また、操作入力部2にて利用者による終了指示の入力を受け付け、終了指示が入力された時点で強制終了する処理を加えてもよい
The simulation in this embodiment is performed while advancing the virtual time. For example, the process of updating the information of the individuals for each virtual time is repeated while incrementing the virtual time from 0 by 1 until all individuals reach the movement target position. Note that the condition setting means 20 may set an upper limit T for the virtual time, and the process may be repeated until the virtual time reaches (T-1). In addition, a process may be added in which the
仮想時刻は、実際の時間の経過を模擬したものであるが、シミュレーターが1時刻分の演算を終えるたびに進められ、実際の時間の経過よりも高速に刻まれる。例えば、仮想時刻の1時刻を実際の1秒間に対応させ、仮想時刻を0から始まり1ずつ増加する整数で表す。 Virtual time is a simulation of the passage of real time, but it advances each time the simulator finishes calculating one hour, so that it ticks faster than the passage of real time. For example, one hour of virtual time corresponds to one actual second, and virtual time is represented as an integer that starts at 0 and increments by 1.
空間情報記憶手段30は、対象空間内において個体が移動可能な移動可能領域、および複数の移動目標位置を含んだ空間情報を記憶する。空間情報は、条件設定手段20を用いた利用者による入力操作により予め設定される。
図3(a)を参照する。空間情報は、例えば2次元xy座標系に定義された対象空間内の移動可能領域の地図100を有している。地図100は、ハッチングで示された移動可能領域110を表す座標情報を含んでおり、図3(a)の例では、移動可能領域110は、座標(0,20)-(30,20)-(30,10)-(20,10)-(20,0)-(10,0)-(10,10)-(0,10)を結ぶT字型の閉多角形として定義されている。
The spatial information storage means 30 stores spatial information including a movable area in which the individual can move within the target space and a plurality of movement target positions. The spatial information is set in advance by an input operation by a user using the condition setting means 20.
Please refer to Fig. 3(a). The spatial information has a
空間情報は、対象空間に定義された複数の移動目標位置について、各移動目標位置を識別する目標位置IDと座標情報とを対応付けて有している。
例えば移動目標位置は、西側連絡口、東側連絡口及び南側連絡口の位置をそれぞれ示す線状の領域であってよい。図3(a)の例では、西側連絡口I、東側連絡口II及び南側連絡口IIIの目標位置IDをそれぞれ「I」、「II」及び「III」とし、それぞれの位置を、線分(0,20)-(0,10)、線分(30,10)-(30,20)及び線分(10,0)-(20,0)に設定する。
The spatial information includes a target position ID for identifying each of a plurality of movement target positions defined in the target space, and coordinate information associated with each of the movement target positions.
For example, the movement target positions may be linear regions indicating the positions of the west side entrance, the east side entrance, and the south side entrance, respectively. In the example of Fig. 3(a), the target position IDs of the west side entrance I, the east side entrance II, and the south side entrance III are set to "I", "II", and "III", respectively, and the respective positions are set to the line segments (0,20)-(0,10), (30,10)-(30,20), and (10,0)-(20,0).
空間情報は、移動目標位置の補助情報として、各移動目標位置の代表点も含んでよい。図3(b)の例では、西側連絡口I、東側連絡口II及び南側連絡口IIIの代表点Pt1、Pt2及びPt3は、それぞれ西側連絡口Iの線分の中点(0,15)、東側連絡口IIの線分の中点(30,15)、及び南側連絡口IIIの線分の中点(15,0)である。
また、空間情報は、移動目標位置のもう一つの補助情報として、各移動目標位置への代表経路を形成するための中間目標点も記憶してよい。中間目標点は、対象空間に障害物がある場合に、障害物を回避する経路の中間点となるように適宜設定してよい。図3(b)の例では、Pi1(11,11)及びPi2(19,11)が中間目標点として設定されている。
The spatial information may also include a representative point of each movement target position as auxiliary information for the movement target position. In the example of Fig. 3B, the representative points Pt1, Pt2, and Pt3 of the west side communication gate I, the east side communication gate II, and the south side communication gate III are the midpoint (0,15) of the line segment of the west side communication gate I, the midpoint (30,15) of the line segment of the east side communication gate II, and the midpoint (15,0) of the line segment of the south side communication gate III, respectively.
The spatial information may also store intermediate target points for forming a representative route to each of the movement target positions as another auxiliary information of the movement target positions. When an obstacle is present in the target space, the intermediate target points may be appropriately set to be intermediate points of a route for avoiding the obstacle. In the example of FIG. 3B, Pi1 (11, 11) and Pi2 (19, 11) are set as intermediate target points.
図2を参照する。固定誘導領域記憶手段31は、固定誘導領域に関する固定誘導領域情報を記憶する。固定誘導領域は、移動可能領域110内に固定的に配置される誘導領域である。
誘導領域は、個体に対する誘導によって個体を誘引する領域、又は個体を排斥する領域である。誘導領域を設定することによって、個体を誘導する群集制御を表現できる。誘引は、個体を引き寄せる作用であり、排斥は、個体を遠ざける作用である。個体を誘引する誘引力及び個体を排斥する排斥力を、総称して「誘導力」と表記することがある。
2, the fixed guide
An induction area is an area that attracts individuals by guiding them, or an area that repels individuals. By setting an induction area, crowd control that guides individuals can be expressed. Attraction is the action of drawing individuals in, and repulsion is the action of keeping individuals away. The attractive force that attracts individuals and the repulsive force that repels individuals are sometimes collectively referred to as "induction force."
例えば、個体が移動する動線が形成されること許可する領域に、個体を誘引する固定誘導領域を設定してよい。また、個体が立ち入ることを許可する立ち入り許可エリアに、個体を誘引する固定誘導領域を設定してよい。反対に、個体が立ち入ることを禁止する立ち入り禁止エリアに個体を排斥する固定誘導領域を設定してよい。 For example, a fixed guidance area that attracts individuals may be set in an area where the formation of a traffic line along which the individuals move may be permitted. A fixed guidance area that attracts individuals may be set in an entry permitted area where the individuals are permitted to enter. Conversely, a fixed guidance area that excludes individuals may be set in an entry prohibited area where the individuals are prohibited from entering.
固定誘導領域として、例えば個体を誘導する案内によって個体が誘引される又は排斥される領域を設定してよい。案内は、例えば指示、表示、サイン、空間形状、音声案内などであってよい。
例えば、右側通行の案内表示によって個体が誘引される固定誘導領域は、道路や通路の右側の領域である。例えば、道路上の右側にペイントされた矢印(案内)に対応して当該道路の右側に固定誘導領域が設定される。また例えば、複数の異なる地点のそれぞれへ誘導するために分けられたレーンに係る固定誘導領域は、道路や通路に設けられたレーンに対応する領域(例えばそれぞれのレーン内の領域)である。
上記例では、固定誘導領域内に案内が表示されたが、固定誘導領域は、案内が表示される場所と一致する必要はなく、さらには視覚以外で知覚される案内に対応した領域であってもよい。
As the fixed guidance area, for example, an area in which an individual is attracted or repelled by guidance for guiding the individual may be set. The guidance may be, for example, an instruction, a display, a sign, a spatial shape, a voice guidance, or the like.
For example, a fixed guidance area to which an individual is attracted by a guide sign for keeping to the right is an area on the right side of a road or passage. For example, a fixed guidance area is set on the right side of a road in response to an arrow (guide) painted on the right side of the road. Also, for example, a fixed guidance area related to lanes divided to guide each of a plurality of different points is an area corresponding to the lanes provided on a road or passage (for example, an area within each lane).
In the above example, guidance was displayed within a fixed guidance area, but the fixed guidance area does not have to coincide with the location where the guidance is displayed, and may even be an area corresponding to guidance perceived other than visually.
例えば、右側通行の道路区間の手前に設置された標識や誘導灯などの案内表示または右側に導くパイロン等に対応して当該道路区間の右側に設定される固定誘導領域は、案内の表示や空間形状の変化が固定誘導領域外に設けられる場合の一例である。
また例えば、右側通行の道路区間内および/または当該道路区間付近に向けて行われる右側通行の案内放送に対応して当該道路区間の右側に設定される固定誘導領域は、視覚以外により知覚される指示や案内により個体が誘引される固定誘導領域の一例である。
For example, a fixed guidance area that is set on the right side of a road section corresponding to guidance displays such as signs and guide lights installed just before the road section where traffic is on the right, or pylons that guide vehicles to the right, is an example of a case where guidance displays or changes in spatial shape are set outside the fixed guidance area.
For example, a fixed guidance area that is set on the right side of a road section in response to a right-hand traffic guidance broadcast within and/or near the road section is an example of a fixed guidance area to which an individual is attracted by instructions or guidance perceived other than visually.
固定誘導領域情報は、条件設定手段20を用いて予め利用者により設定される。
図4を参照する。固定誘導領域情報120は、複数の固定誘導領域それぞれについての、固定誘導領域ID、移動目標位置情報、座標情報、誘導力度、制限速度、規定方向の情報を有する。固定誘導領域記憶手段31には、固定誘導領域ごとに固定誘導領域ID、移動目標位置情報、座標情報、誘導力度、制限速度、規定方向が対応付けられて記憶される。
The fixed guiding area information is set in advance by the user using the condition setting means 20 .
4. The fixed
固定誘導領域IDは、固定誘導領域の識別子である。
移動目標位置情報は、固定誘導領域に誘引する対象となる個体の移動目標位置を示す。すなわち、固定誘導領域は、特定の移動目標位置へ移動する個体を誘引するように設定されており、移動目標位置情報は、特定の移動目標位置と、この移動目標位置へ移動する個体を誘引する固定誘導領域との対応付けを示す。
例えば、東西に延在した右側通行の道路に対し、東に向かう人に作用する固定誘導領域は当該道路内の南側に設定され、西に向かう人に作用する固定誘導領域は当該道路内の北側に設定される。
固定誘導領域の座標情報は、移動可能領域110内に設定された固定誘導領域の位置及び形状を示す。
The fixed guiding area ID is an identifier of the fixed guiding area.
The movement target position information indicates a movement target position of an individual to be attracted to the fixed guidance area. That is, the fixed guidance area is set to attract an individual moving to a specific movement target position, and the movement target position information indicates a correspondence between the specific movement target position and the fixed guidance area that attracts the individual moving to the movement target position.
For example, for a road that extends from east to west and where traffic drives on the right side, a fixed guidance area that applies to people heading east is set on the south side of the road, and a fixed guidance area that applies to people heading west is set on the north side of the road.
The coordinate information of the fixed guiding area indicates the position and shape of the fixed guiding area set within the
誘導力度は、固定誘導領域から個体に作用する誘導力の強さの度合いを表す。個体を誘引する固定誘導領域の場合には、誘導力度は固定誘導領域への個体の誘引し易さの度合いを表す。個体を排斥する固定誘導領域の場合には、誘導力度は固定誘導領域からの個体の排斥し易さの度合いを表す。例えば、個体を誘引する誘導力度は正の値を有し、個体を排斥する誘導力度は負の値を有する。
制限速度は、固定誘導領域における個体の制限上限速度(単位時間当たりの移動量)を表す。
規定方向は、固定誘導領域において個体に許可される移動方向(以下、単に「規定方向」と表記することがある)を単位ベクトルで表す。
The degree of inductive force represents the strength of the inductive force acting on the individual from the fixed guidance region. In the case of a fixed guidance region that attracts individuals, the degree of inductive force represents the degree of ease with which the individual is attracted to the fixed guidance region. In the case of a fixed guidance region that repels individuals, the degree of inductive force represents the degree of ease with which the individual is repelled from the fixed guidance region. For example, the degree of inductive force that attracts individuals has a positive value, and the degree of inductive force that repels individuals has a negative value.
The speed limit represents the upper limit speed (movement amount per unit time) of an individual in the fixed guidance area.
The specified direction is expressed as a unit vector, which is the movement direction permitted for the individual in the fixed guidance area (hereinafter, may be simply referred to as the "specified direction").
例えば、図4に示す固定誘導領域情報120の第1行は、固定誘導領域ID「i」を有する固定誘導領域が、移動目標位置I(すなわち西側連絡口I)に対応付けられ、座標(0,20)-(0,15)-(15,15)-(15,20)を結ぶ矩形領域であり、誘導力度「1.0」を有し、制限速度が1.5であり、規定方向が(-1,0)であることを表している。
例えば第4行は、固定誘導領域ID「iv」を有する固定誘導領域が、移動目標位置II(すなわち東側連絡口II)に対応付けられ、座標(0,15)-(0,10)-(15,10)-(15,15)を結ぶ矩形領域であり、誘導力度「1.0」を有し、制限速度が1.5であり、規定方向が(1,0)であることを表している。
図4に示す固定誘導領域情報120により設定された固定誘導領域ID「i」~「ix」の固定誘導領域121~129を、図5(a)~図5(i)にそれぞれ示す。なお、同一の移動目標位置に対応付けられる複数の固定誘導領域が、重複部分を有するように設定してもよい。
For example, the first row of the fixed
For example, the fourth line indicates that a fixed guidance area having a fixed guidance area ID of "iv" is associated with a movement target position II (i.e., the east connecting entrance II), is a rectangular area connecting the coordinates (0,15)-(0,10)-(15,10)-(15,15), has a guidance force level of "1.0", has a speed limit of 1.5, and has a specified direction of (1,0).
The fixed
図2を参照する。個体情報記憶手段32は、群集を構成する複数の個体のそれぞれに関する情報である個体情報を記憶する。
図6(a)及び図6(b)に、それぞれ個体情報130及び131の一例を示す。図6(a)の個体情報130は時刻に依存しない情報であり、図6(b)の個体情報131は時刻に依存する個体情報である。なお、図6(a)及び図6(b)に示す個体情報130及び131は、あくまで一例であり、本発明の個体情報の構成はこれに限定されるものではない。
Please refer to Fig. 2. The individual information storage means 32 stores individual information, which is information relating to each of the multiple individuals that make up the population.
Figures 6(a) and 6(b) show examples of
個体情報は、例えば、状態値と、行動パラメータとを少なくとも含んでよい。
(個体の状態値)
状態値は、各仮想時刻における各個体の状態を示す。本実施形態において状態値は、対象空間における個体の位置を示す。
各個体の位置の初期値は、条件設定手段20を用いた利用者による入力操作により初期位置として設定される。本実施形態において各個体の位置の初期値は西側連絡口I、東側連絡口II、南側連絡口IIIのいずれかであってよい。
The individual information may include, for example, at least a status value and a behavior parameter.
(Individual status value)
The state value indicates the state of each individual at each virtual time. In this embodiment, the state value indicates the position of the individual in the target space.
The initial value of the position of each individual is set as the initial position by an input operation by the user using the condition setting means 20. In this embodiment, the initial value of the position of each individual may be any one of the west side connecting gate I, the east side connecting gate II, and the south side connecting gate III.
図6(a)の例において個体ID「0」の個体の初期位置は、南側連絡口IIIの位置(17.78,0)に設定されている。
初期位置の設定後、各個体の位置は、仮想時刻の経過とともに個体情報変更手段41によって随時更新される。例えば、仮想時刻「1」において個体ID「0」の個体は、位置(17.78,1.3)へ移動し、仮想時刻「463」までに西側連絡口Iの位置(0,15.21)まで移動している。
In the example of FIG. 6(a), the initial position of the individual with individual ID "0" is set to the position (17.78, 0) of the south access gate III.
After the initial position is set, the position of each individual is updated as virtual time passes by the individual
(個体の行動パラメータ)
行動パラメータは、各仮想時刻における各個体の行動を表し、状態値に作用するパラメータである。
例えば行動パラメータは、各個体の行動の目的と、当該目的を達成するために当該個体が決定した行動の手段と、当該個体が当該行動の手段を実行することによる単位時間当たりの(1仮想時刻ごとの)状態値の変更量(状態変更量)とを含んでよい。
(Individual behavior parameters)
The behavior parameters represent the behavior of each individual at each virtual time and act on the state value.
For example, the behavioral parameters may include the behavioral purpose of each individual, the behavioral means determined by the individual to achieve the purpose, and the amount of change in state value (amount of state change) per unit time (per virtual time) by the individual executing the behavioral means.
例えば、本実施形態における行動の目的はA駅への移動、B駅への移動、観客席への移動などであってよく、それぞれの目的に割り当てられた識別子を行動パラメータとして記憶してよい。
また例えば、本実施形態における行動の手段は移動目標位置への移動であり、行動の手段として移動目標として選択された移動目標位置の目標位置IDを行動パラメータとして記憶してよい。以下、移動目標として選択された移動目標位置を「選択目標位置」と表記することがある。
For example, the purpose of a behavior in this embodiment may be moving to station A, moving to station B, moving to the spectator stands, etc., and an identifier assigned to each purpose may be stored as a behavior parameter.
For example, the action means in this embodiment is movement to a movement target position, and the target position ID of the movement target position selected as the movement target as the action means may be stored as an action parameter. Hereinafter, the movement target position selected as the movement target may be referred to as a "selected target position."
例えば、西側連絡口が選択目標位置である個体には目標位置ID「I」が、東側連絡口が選択目標位置である個体には目標位置ID「II」が、南側連絡口が選択目標位置である個体には目標位置ID「III」が記憶される。図6(a)の例において個体ID「0」の個体の選択目標位置として、西側連絡口Iが指定されている。
なお、行動の手段である選択目標位置は行動の目的に応じて定められ、本実施形態のシミュレーター1は、選択目標位置が設定された後の処理に関するものであるため、以下、行動の目的に関する記述は省略する。
For example, a target position ID "I" is stored for an individual whose selected target position is the west side entrance, a target position ID "II" is stored for an individual whose selected target position is the east side entrance, and a target position ID "III" is stored for an individual whose selected target position is the south side entrance. In the example of Fig. 6(a), the west side entrance I is specified as the selected target position for the individual with the individual ID "0".
The selected target position, which is the means of the action, is determined according to the purpose of the action, and since the
本実施形態における状態変更量は単位時間当たり(1仮想時刻あたり)の移動量であり、状態変更量としてx方向の増分値とy方向の増分値の組であるベクトルが記憶される。
例えば、北に1単位距離だけ移動する場合の移動量は(0,1)、北西に1単位距離だけ移動する場合の移動量は(0.707,-0.707)、…などと記憶される。仮想時刻tの位置が(5,15)である個体の移動量が(0,1)であれば、仮想時刻(t+1)の位置は(5,16)に更新される。
In this embodiment, the state change amount is the amount of movement per unit time (per virtual time), and a vector that is a pair of an increment value in the x direction and an increment value in the y direction is stored as the state change amount.
For example, the amount of movement for moving one unit distance north is stored as (0, 1), the amount of movement for moving one unit distance northwest is stored as (0.707, -0.707), etc. If the amount of movement of an individual whose position at virtual time t is (5, 15) is (0, 1), its position at virtual time (t+1) is updated to (5, 16).
図6(b)の例において、仮想時刻「0」では個体ID「0」及びID「1」の個体の移動量は(0,1.3)であり、個体ID「99」の個体の移動量は(1.3,0)である。仮想時刻「463」における個体ID「0」の個体の移動量は(-1.09,0)であり、仮想時刻「572」における個体ID「1」の個体の移動量は(1.1,0.01)であり、仮想時刻「789」における個体ID「99」の個体の移動量は(0,-1.09)である。 In the example of FIG. 6(b), at virtual time "0", the movement amount of the individuals with individual ID "0" and ID "1" is (0, 1.3), and the movement amount of the individual with individual ID "99" is (1.3, 0). At virtual time "463", the movement amount of the individual with individual ID "0" is (-1.09, 0), at virtual time "572", the movement amount of the individual with individual ID "1" is (1.1, 0.01), and at virtual time "789", the movement amount of the individual with individual ID "99" is (0, -1.09).
そのほか個体情報は、個体ごとの作用領域、および個体ごとの生成時刻のいずれかを含んでよい。
個体ごとの作用領域は、個体の周囲の固定誘導領域や周囲個体が個体に作用を及ぼす領域を示す。すなわち、ある個体を誘引する固定誘導領域はその個体の作用領域内に存在する固定誘導領域のみである。
作用領域は、個体情報変更手段41により算出され、更新される。
In addition, the individual information may include either an area of effect for each individual or a generation time for each individual.
The area of influence of each individual indicates the fixed induction area around the individual and the area in which surrounding individuals have an effect on the individual. In other words, the fixed induction area that attracts a certain individual is only the fixed induction area that exists within the area of influence of that individual.
The area of action is calculated and updated by the individual
図7は、作用領域の一例を示す。例えば作用領域は、個体の周囲の固定誘導領域から作用を受ける方向に偏って広がるように個体の周囲に設定される。本実施形態では、仮想時刻tにおける各個体の作用領域Riを、個体の位置xi(t)を中心とする中心角θ(例えば60°)、半径R(例えば5単位距離)の扇形として定義する。
添え字i(i=1,2,…,M:Mは全個体数)は注目する個体を表すインデックスであり、添え字iとして個体IDを用いてもよい。以下、個体IDが「i」である個体を個体iと表記することがある。
7 shows an example of the area of action. For example, the area of action is set around the individual so that it spreads biasedly in the direction of the action from the fixed guidance area around the individual. In this embodiment, the area of action Ri of each individual at virtual time t is defined as a sector with a central angle θ (e.g., 60°) and a radius R (e.g., 5 unit distance) centered on the position x i (t) of the individual.
The subscript i (i=1, 2, ..., M: M is the total number of individuals) is an index representing an individual of interest, and an individual ID may be used as the subscript i. Hereinafter, an individual with an individual ID of "i" may be referred to as individual i.
本実施形態の個体情報131は、作用領域Riを表す作用領域情報として、扇形の中心線Lc(すなわち二本の半径の交点と弧の中央を結んだ線)の方向を示すベクトルを記憶し、当該ベクトルは同時刻・同個体の移動量と同値である。これにより作用領域は、例えば個体iの移動方向に偏って広がるように設定される。
図6(b)の例では、仮想時刻「0」では個体ID「0」の個体の作用領域は、位置(17.78,0)を中心とし、中心線Lcの方向が移動量と同じベクトル(0,1.3)で表される中心角60°及び半径5単位距離の扇形の領域である。
In the present embodiment, the
In the example of Figure 6 (b), at virtual time "0", the area of action of the individual with individual ID "0" is a sector-shaped area with a central angle of 60° and a radius of 5 unit distance, centered at position (17.78, 0), and with the direction of the center line Lc represented by the vector (0, 1.3) that is the same as the amount of movement.
個体ごとの生成時刻は、各個体の情報を生成する仮想時刻であり、対象空間に各個体が現れる仮想時刻である。
本実施形態においては、人物が時間を追って次々と連絡口経由で対象空間に現れる様子を模擬するために個体ごとの生成時刻を設定するが、仮想時刻が0の時点で全個体が存在している対象空間を模擬する場合は生成時刻の設定を省略してもよい。
図6(a)の例では、個体ID「0」及び「1」の個体は仮想時刻「0」で対象空間に出現し、個体ID「99」の個体は仮想時刻「42」で対象空間に出現する。
The generation time for each individual is the virtual time when information for each individual is generated, and is the virtual time when each individual appears in the target space.
In this embodiment, a generation time is set for each individual in order to simulate the appearance of people appearing in the target space one after another over time through a connection port, but setting the generation time may be omitted when simulating a target space in which all individuals exist when the virtual time is 0.
In the example of FIG. 6A, individuals with individual IDs "0" and "1" appear in the target space at virtual time "0", and an individual with individual ID "99" appears in the target space at virtual time "42".
図2を参照する。検出オブジェクト設定手段21は、検出オブジェクトを設定する。検出オブジェクトは、群集制御から逸脱した個体を検出するために移動可能領域110に配置されるオブジェクトである。
検出オブジェクトは、例えば監視員や、ドローン、PTZカメラ、赤外線センサなどであってよい。
2, the detection object setting means 21 sets a detection object. The detection object is an object that is placed in the
The detection object may be, for example, a guard, a drone, a PTZ camera, an infrared sensor, etc.
群集制御から逸脱した個体の一例は、群集制御に違反する個体である。群集制御に違反する個体として、例えば、動線を作るための固定誘導領域や立ち入り許可エリアとして設定されている固定誘導領域からはみ出す個体や、立ち入り禁止エリアとして設定されている固定誘導領域内に立ち入る個体が挙げられる。
また、群集制御から逸脱した個体の他の例は、何らかの理由(例えば体調不良など)により立ち止まる個体や、ソーシャルディスタンス(フィジカルディスタンス)を守らない個体であってもよい。これらの個体が発生した場合の実施例は後述する。
An example of an individual that deviates from crowd control is an individual that violates crowd control, such as an individual that protrudes from a fixed guidance area that is set as a fixed guidance area for creating a traffic line or an entry-permitted area, or an individual that enters a fixed guidance area that is set as a no-entry area.
Other examples of individuals that deviate from crowd control may be individuals that stop moving for some reason (e.g., due to poor health) or individuals that do not maintain social distance (physical distance). Examples of cases where such individuals occur will be described later.
検出オブジェクト設定手段21は、検出オブジェクトに関する設定情報を受け付け、入力された設定情報を記憶部4に記憶させる。検出オブジェクト設定手段21は、例えば、操作入力部2および制御部5が協働して実現され、利用者が操作入力部2を操作して入力した値を、制御部5が記憶部4に記憶させる。検出オブジェクト設定手段21は、条件の一部または全部が記されたファイルを入力するファイル入出力部3を含んでもよく、利用者が操作入力部2を操作して指定したファイルを制御部5がファイル入出力部3を介して取得して当該ファイルに記された値を記憶部4に記憶させる。
The detection object setting means 21 accepts setting information related to the detection object and stores the input setting information in the storage unit 4. The detection object setting means 21 is realized, for example, by the
検出オブジェクト設定手段21によって検出オブジェクトが設定されると、検出オブジェクト記憶手段33は、検出オブジェクトに関する情報である検出オブジェクト情報を記憶する。
図8(a)及び図8(b)に、それぞれ検出オブジェクト情報140及び141の一例を示す。図6(a)の検出オブジェクト情報140は時刻に依存しない検出オブジェクト情報であり、図6(b)の検出オブジェクト情報141は時刻に依存する検出オブジェクト情報である。なお、図8(a)及び図8(b)はあくまで一例であり、本発明の検出オブジェクト情報の構成はこれに限定されるものではない。
When the detected object is set by the detected object setting means 21, the detected object storage means 33 stores detected object information, which is information relating to the detected object.
Figures 8(a) and 8(b) show examples of detected
例えば、検出オブジェクト情報140は、オブジェクトID、検出オブジェクトごとの種類、生成時刻、初期位置を含んでよい。
オブジェクトIDは、検出オブジェクトの識別子である。
検出オブジェクトごとの種類は、監視員や、ドローン、監視PTZカメラ、赤外線センサなどといった検出オブジェクトの種類を示す。
For example, the detected
The object ID is an identifier for the detected object.
The type of each detected object indicates the type of detected object, such as a monitor, a drone, a surveillance PTZ camera, an infrared sensor, and the like.
検出オブジェクトごとの生成時刻は、各検出オブジェクトの情報を生成する仮想時刻であり、対象空間に各検出オブジェクトが現れる仮想時刻である。
検出オブジェクトごとの初期位置は、生成時刻における各検出オブジェクトの位置である。
図8(a)の例において、オブジェクトID「0」の種類は「警備員」であり、仮想時刻「0」で対象空間の初期位置(5,12.5)に出現する。
また、オブジェクトID「2」の種類は「カメラ」であり、対象空間の位置(15,15)に配置される固定物である。この場合には仮想時刻の設定を省略してよい。
The generation time for each detected object is a virtual time at which information for each detected object is generated, and is a virtual time at which each detected object appears in the target space.
The initial position of each detected object is the position of the detected object at the generation time.
In the example of FIG. 8A, the type of object with the object ID "0" is "security guard", and it appears at the initial position (5, 12.5) in the target space at virtual time "0".
The type of object ID "2" is a "camera" and is a fixed object located at the position (15, 15) in the target space. In this case, setting of the virtual time may be omitted.
一方、検出オブジェクト情報141には、各仮想時刻における各検出オブジェクトの移動量、位置、検出方向を含んでよい。
図8(b)の例において、仮想時刻「0」ではオブジェクトID「0」の検出オブジェクト(監視員)の移動量は(1,0)であり位置は(5,12.5)である。仮想時刻「0」では位置(6,12.5)まで移動している。
検出オブジェクト設定手段21は、予め定められたシナリオやアルゴリズムによって、移動可能な検出オブジェクトの位置を変更してよい。
On the other hand, the detected
In the example of Fig. 8B, at virtual time "0", the detected object (guard) with object ID "0" has a movement amount of (1,0) and a position of (5,12.5). At virtual time "0", it has moved to a position of (6,12.5).
The detected object setting means 21 may change the position of the movable detected object according to a predetermined scenario or algorithm.
一方で、オブジェクトID「2」の検出オブジェクト(カメラ)の位置は変わらず、検出方向のみが仮想時刻「0」の(1.0)から、仮想時刻「1」の(0.95,0.3)に変化している。
検出オブジェクト設定手段21は、予め定められたシナリオやアルゴリズムによって、検出オブジェクトの検出方向を変更してよい。
On the other hand, the position of the detected object (camera) with object ID "2" remains unchanged, and only the detection direction changes from (1.0) at virtual time "0" to (0.95, 0.3) at virtual time "1".
The detected object setting means 21 may change the detection direction of the detected object according to a predetermined scenario or algorithm.
図2を参照する。検出領域設定手段22は、移動可能領域110内に存在する個体を検出する検出領域を設定する。
検出領域設定手段22は、例えば検出オブジェクトによって個体を検出する検出領域を設定してよい。この場合には、検出オブジェクト記憶手段33に記憶された検出オブジェクトの位置に応じて検出領域の位置及び範囲を設定する。
Please refer to Fig. 2. The detection area setting means 22 sets a detection area for detecting an individual existing within the
The detection area setting means 22 may set a detection area for detecting an individual by, for example, a detection object. In this case, the position and range of the detection area are set according to the position of the detection object stored in the detection object storage means 33.
検出領域設定手段22は、例えば図9(a)に示すように検出オブジェクト150の近傍に検出領域151を設定してよい。例えば、検出領域151は、検出オブジェクト150の位置を中心とする円であってよい。
検出領域設定手段22は、例えば図9(b)に示すように検出オブジェクト150の進行方向(移動方向)上に検出領域151を設定してよい。例えば、検出オブジェクト150から所定距離離れた進行方向上の位置に検出領域151を設定してよい。
9A, the detection area setting means 22 may set a
9B, the detection area setting means 22 may set a
また、検出領域設定手段22は、例えば図9(c)に示すように検出方向が逐次変化する検出領域151を、カメラである検出オブジェクト150の検出領域151として設定してよい。
また、検出領域は、検出オブジェクト設定手段21によって設定された検出オブジェクトによる検出領域でなく、固定範囲内の個体を検出する領域であってもよい。これにより定点カメラや立哨による固定的な検出領域を表現できる。
Furthermore, the detection area setting means 22 may set a
Furthermore, the detection area may be an area for detecting an individual within a fixed range, not a detection area based on a detection object set by the detection object setting means 21. This makes it possible to express a fixed detection area based on a fixed camera or sentry.
なお、検出領域151の形状は、円形に限定されない。例えば、検出領域151の形状は多角形であってもよく、図9(d)に示すように扇型であってもよい。また、検出オブジェクト150が赤外線センサなどのラインセンサである場合、図9(e)に示すように線分を検出領域151として設定してもよい。
また、対象空間が3次元空間であるシミュレーションにおいては、図9(f)に示すような多面体の検出領域151を設定してもよい。
The shape of the
In a simulation in which the target space is a three-dimensional space, a
図2を参照する。検出領域記憶手段34は、検出領域設定手段22によって設定された検出領域に関する情報である検出領域情報を記憶する。
図9(g)に検出領域情報152の一例を示す。検出領域情報152は、検出領域IDと、オブジェクトID、位置、半径を含んでいてよい。図9(g)の例では、円形の検出領域を設定する例を示している。
2, the detection area storage means 34 stores detection area information, which is information relating to the detection area set by the detection area setting means 22.
Fig. 9G shows an example of the
検出領域IDは、検出領域の識別子である。
オブジェクトIDは、当該検出領域において個体を検出する検出オブジェクトのオブジェクトIDである。検出領域設定手段22は、オブジェクトIDで指定された検出オブジェクトの位置に応じて検出領域の位置及び範囲を設定する。
位置及び半径は、検出領域の位置及び半径を示す。
図9(g)の例では、検出領域ID「0」の検出領域は、オブジェクトID「0」の検出オブジェクトの検出領域であり、位置(8,12.5)を中心とする半径「1.5」の円径領域である。
The detection area ID is an identifier of the detection area.
The object ID is the object ID of a detection object that is to be detected individually in the detection area. The detection area setting means 22 sets the position and range of the detection area according to the position of the detection object specified by the object ID.
The position and radius indicate the position and radius of the detection area.
In the example of FIG. 9( g ), the detection area with detection area ID “0” is the detection area of a detected object with object ID “0”, and is a circular area with a radius of “1.5” centered at the position (8, 12.5).
なお、例えば図9(d)に示すような扇型の検出領域151の場合には、検出領域情報152は、扇型の中心点、中心角、中心方向及び半径の情報を含んでよい。図9(e)に示すような線分の検出領域151の場合には、検出領域情報152は、線分の方向及び長さの情報を含んでよい。図9(f)に示すような多面体の検出領域151の場合には、検出領域151を形成する面の座標情報を含んでよい。多角形の場合には、多角形の頂点や辺の座標情報を含んでよい。
For example, in the case of a sector-shaped
図2を参照する。追加誘導領域設定手段23は、群集制御から逸脱した個体が発生した場合に、動的に対応して状況を正常化するために特定の個体を誘導する誘導領域を追加する。以下、追加誘導領域設定手段23により追加される誘導領域を「追加誘導領域」と表記する。
追加誘導領域設定手段23は、特定の個体に対応付けて追加誘導領域を設定する。以下、追加誘導領域に対応付けられた個体を「対象個体」と表記する。追加誘導領域は、対象個体のみを誘導する(すなわち誘引又は排斥する)誘導領域である。
Please refer to Fig. 2. When an individual deviates from crowd control, the additional guidance area setting means 23 dynamically responds by adding a guidance area for guiding the specific individual to normalize the situation. Hereinafter, the guidance area added by the additional guidance area setting means 23 will be referred to as "additional guidance area".
The additional guiding area setting means 23 sets an additional guiding area in association with a specific individual. Hereinafter, an individual associated with the additional guiding area is referred to as a "target individual." The additional guiding area is an guiding area that guides (i.e., attracts or repels) only the target individual.
図10(a)を参照する。図10(a)の例では、個体が立ち入ることが許可されている立ち入り許可エリアとして、個体を誘引する固定誘導領域126が設定されている。また、検出オブジェクト150による検出領域151が、固定誘導領域126(すなわち立ち入り許可エリア)の外側に設定されており、検出領域151において固定誘導領域126からはみ出した個体iが検出される。
Refer to FIG. 10(a). In the example of FIG. 10(a), a fixed
例えば、追加誘導領域設定手段23は、検出領域151において個体iが検出されたか否かを判定し、検出領域151において個体iが検出された場合に、検出された個体iを対象個体とする追加誘導領域160を移動可能領域110内に設定してよい。
また例えば、検出領域151において個体iが検出されたか否かを判定し、検出された個体iが固定誘導領域126(すなわち立ち入り許可エリア)の外側に位置するか否かを判定し、検出された個体iが固定誘導領域126の外側に位置する場合に、追加誘導領域160を設定してもよい。
For example, the additional guidance area setting means 23 may determine whether or not an individual i has been detected in the
For example, it is also possible to determine whether or not an individual i has been detected in the
このとき追加誘導領域設定手段23は、例えば、固定誘導領域126内であって、固定誘導領域126とその外側との境界面BFの近傍に、対象個体iを誘引する追加誘導領域160を設定してよい。追加誘導領域設定手段23は、固定誘導領域126の全域と同じ範囲を有する個体iを誘引する追加誘導領域を設定してもよい。これにより、個体iを誘引する固定誘導領域126の誘導力度が大きくなったのと同じ効果を奏する。
図10(a)の例では、対象個体iに最も近く、境界面BFの近傍の固定誘導領域126内の位置に、所定の大きさの矩形形状の追加誘導領域160が設定されている。例えば追加誘導領域160は、対象個体iの位置から固定誘導領域126に下ろした垂線の足を中心線とする固定誘導領域126に沿った一定幅の矩形領域であってよい。すなわち、追加誘導領域設定手段23は、対象個体iの位置に応じて、追加誘導領域160の位置を設定してよい。
なお、追加誘導領域160の形状は矩形形状に限定されず、例えば円や矩形以外の多角形であってもよい。
At this time, the additional induction area setting means 23 may set an
10(a), a rectangular
The shape of the
また、追加誘導領域160の範囲(大きさ)は、固定値でもあってもよく動的に変更してもよい。例えば、追加誘導領域160によって誘導された個体iが誘導先の固定誘導領域126に存在する他の個体と衝突しないように、誘導先の固定誘導領域126に存在する他の個体の位置や配置密度に応じて、追加誘導領域160の範囲(大きさ)を変更してもよい。
The range (size) of the
追加誘導領域を設定した場合に追加誘導領域設定手段23は、追加誘導領域による対象個体に対する誘導力の強さである誘導力度を設定する。
追加誘導領域設定手段23は、例えば、群集制御からの対象個体iの逸脱度合いに応じて誘導力度を設定する。例えば、逸脱度合いが大きいほどより強い誘導力度を設定してよい。
図10(a)の例では、固定誘導領域126から個体iまでの距離が長いほど逸脱度合いがより大きいと決定してよい。
When the additional guidance region is set, the additional guidance region setting means 23 sets a guidance force level which is the strength of the guidance force exerted by the additional guidance region on the target individual.
The additional guiding region setting means 23 sets the guiding force level according to the degree of deviation of the target individual i from the crowd control, for example. For example, the greater the degree of deviation, the stronger the guiding force level may be set.
In the example of FIG. 10( a ), it may be determined that the greater the distance from the fixed guiding
また追加誘導領域設定手段23は、立ち入り許可エリアである固定誘導領域126の外側の領域(すなわち立ち入り禁止エリア)に対象個体iが滞在する滞在時間に応じて逸脱度合を定めてよい。例えば、固定誘導領域126の外側に対象個体iが滞在する滞在時間が長いほど、逸脱度合いがより大きいと決定してよい。
The additional guidance area setting means 23 may also determine the degree of deviation according to the duration of time that the target individual i stays in an area outside the fixed
また、追加誘導領域設定手段23は、固定誘導領域126の外側の領域(すなわち立ち入りが許可されていない立ち入り禁止エリア)に、個体iを排斥する追加誘導領域を設定してもよい。
さらに、図10(a)では検出領域151が固定誘導領域126(すなわち立ち入り許可エリア)の外側に設定される例を示したが、これに代えて、個体を排斥する固定誘導領域が立ち入り禁止エリアとして設定された場合には、この固定誘導領域の内側に検出領域151を設定してもよい。
この場合、検出領域151で検出した個体が、個体を排斥する固定誘導領域内に位置する場合に、追加誘導領域設定手段23は、個体を排斥する固定誘導領域の内側に個体を排斥する追加誘導領域を設定してもよく、個体を排斥する固定誘導領域の外側に個体を誘導する追加誘導領域を設定してもよい。これにより、個体を排斥する固定誘導領域の誘導力度が大きくなったのと同じ効果を奏する。
In addition, the additional guidance area setting means 23 may set an additional guidance area that excludes the individual i in an area outside the fixed guidance area 126 (i.e., a restricted area where entry is not permitted).
Furthermore, Figure 10 (a) shows an example in which the
In this case, when the individual detected in the
図10(b)及び図10(c)は、立ち入り許可エリアとして、個体を誘引する複数の固定誘導領域126a及び126bが設定され、固定誘導領域126a内に存在していた対象個体iが経路161に沿って移動することで固定誘導領域126aからはみ出し、検出領域151にて検出された状況を例示している。
この場合、図10(b)に示すように、個体iが直前に存在していた固定誘導領域126a内に、対象個体iを誘引する追加誘導領域160を設定してもよい。また、図10(c)に示すように、対象個体iに最も近い固定誘導領域126b内に、個体iを誘引する追加誘導領域160を設定してもよい。
Figures 10(b) and 10(c) show examples of situations in which multiple fixed
In this case, as shown in Fig. 10(b), an
この場合、追加誘導領域設定手段23は、固定誘導領域126a又は固定誘導領域126bから対象個体iまでの距離に応じて、群集制御からの対象個体iの逸脱度合いを決定してよい。例えば、図10(d)に示すように個体iが直前に存在していた固定誘導領域126aから対象個体iまでの距離d1に応じて逸脱度合いを決定してもよく、対象個体iに最も近い固定誘導領域126bから対象個体iまでの距離d2に応じて逸脱度合いを決定してよい。例えば、距離d1又はd2が長いほど逸脱度合いがより大きいと決定してよい。
In this case, the additional induction area setting means 23 may determine the degree of deviation of the target individual i from the crowd control depending on the distance from the fixed
また、対象個体iが、固定誘導領域126a及び固定誘導領域126bの外側の領域を移動した移動距離Lや、固定誘導領域126a及び固定誘導領域126bの外側の領域に滞在した滞在時間に応じて、逸脱度合いを決定してもよい。例えば、移動距離Lや滞在時間が長いほど逸脱度合いがより大きいと決定してよい。
The degree of deviation may also be determined based on the distance L traveled by the target individual i in the area outside the fixed
図10(e)を参照する。追加誘導領域設定手段23は、対象個体iを検出した検出オブジェクト150(すなわち、対象個体iが検出された検出領域151を有する検出オブジェクト)の位置に応じて追加誘導領域160の位置を設定してもよい。図10(e)の例では、検出オブジェクト150の近傍に、対象個体iを誘引する追加誘導領域160を設定する。例えば追加誘導領域160は、検出オブジェクト150の位置を中心とする円であってよい。
Refer to FIG. 10(e). The additional guidance area setting means 23 may set the position of the
検出オブジェクト150の近傍に対象個体iを誘引する追加誘導領域160を設定することにより、警備員である検出オブジェクト150に対象個体iが拘束・連行される状況を表現できる。
このため、例えば、群集制御からの対象個体iの逸脱度合いが大きい場合に追加誘導領域160を検出オブジェクト150の近傍に設定し、逸脱度合いが小さい場合には追加誘導領域160を固定誘導領域126内に設定してもよい。
すなわち、対象個体iの逸脱度合いに応じて追加誘導領域160の位置を決定してもよい。例えば、対象個体iの位置又は検出オブジェクト150の位置のどちらに基づいて追加誘導領域160の位置を設定するかを、逸脱度合いに応じて切り換えてもよい。
By setting an
For this reason, for example, when the degree of deviation of the target individual i from the crowd control is large, the
That is, the position of the
追加誘導領域設定手段23は、対象個体iの移動態様に応じて群集制御からの対象個体iの逸脱度合いを決定してもよい。
図11(a)は、移動態様の例として対象個体iの速度(移動量)に応じて逸脱度合いを決定する例を示す。例えば、固定誘導領域126(すなわち立ち入り許可エリア)に制限速度を設定してもよい。例えば図4に示す固定誘導領域には制限速度「1.5」が設定されている。
この場合には対象個体iの速度が制限速度を超過する速度超過量に応じて、群集制御からの対象個体iの逸脱度合いを決定してもよい。例えば、速度超過量が大きいほど逸脱度合いが大きいと決定してよい。
The additional guidance area setting means 23 may determine the degree of deviation of the target individual i from the crowd control in accordance with the movement mode of the target individual i.
11A shows an example of determining the degree of deviation according to the speed (amount of movement) of the target individual i as an example of the movement mode. For example, a speed limit may be set in the fixed guidance area 126 (i.e., the permitted entry area). For example, a speed limit of "1.5" is set in the fixed guidance area shown in FIG. 4.
In this case, the degree of deviation of the target individual i from the crowd control may be determined according to the speeding amount by which the speed of the target individual i exceeds the speed limit. For example, it may be determined that the greater the speeding amount, the greater the deviation degree.
図11(a)の例において、追加誘導領域設定手段23は逸脱度合いに応じて対象個体iを誘引する追加誘導領域160を固定誘導領域126の外側に設定するか否かを決定する。例えば、速度超過量が閾値を超えた場合に追加誘導領域160を設定し、速度超過量が閾値以下の場合に追加誘導領域160を設定しない。すなわち、追加誘導領域設定手段23は、逸脱度合いに応じて追加誘導領域160を設定するか否かを決定してよい。
これにより、例えば速度制限のある道路を走行する車両を個体とする群集制御を行うシミュレーションにおいて、速度超過量の閾値を超えて車両を走路(固定誘導領域126)外側の路肩に移動させる制御を表現できる。
11A, the additional guidance area setting means 23 determines whether or not to set an
This makes it possible to represent control that moves vehicles that exceed a speed limit threshold onto the shoulder of the road outside the road (fixed guidance area 126) in a simulation of crowd control in which the vehicles are individuals, for example, traveling on a road with a speed limit.
図11(b)は、移動態様の例として対象個体iの移動方向に応じて逸脱度合いを決定する例を示す。例えば、固定誘導領域126(すなわち立ち入り許可エリア)における移動方向に制限を設定してもよい。例えば図4に示す固定誘導領域ID「i」の固定誘導領域には、規定方向(-1,0)の移動が許可されている。
この場合には対象個体iの進行方向(移動量)と規定方向との間の角度差に応じて、群集制御からの対象個体iの逸脱度合いを決定してもよい。例えば、角度差が大きいほど逸脱度合いが大きいと決定してよい。
11B shows an example of determining the deviation degree according to the moving direction of the target individual i as an example of the moving mode. For example, a restriction may be set on the moving direction in the fixed guidance area 126 (i.e., the entry-permitted area). For example, in the fixed guidance area with the fixed guidance area ID "i" shown in FIG. 4, movement in a specified direction (-1, 0) is permitted.
In this case, the degree of deviation of the target individual i from the crowd control may be determined according to the angle difference between the moving direction (movement amount) of the target individual i and the specified direction. For example, it may be determined that the greater the angle difference, the greater the degree of deviation.
図11(b)の例において、追加誘導領域設定手段23は逸脱度合いに応じて対象個体iを誘引する追加誘導領域160を固定誘導領域126の外側に設定するか否かを決定する。例えば、角度差が閾値を超えた場合に追加誘導領域160を設定し、角度差が閾値以下の場合に追加誘導領域160を設定しない。
In the example of FIG. 11(b), the additional guidance area setting means 23 determines whether or not to set an
なお、追加誘導領域160は、対象個体iや検出オブジェクト150の位置に関わらず、固定された位置に設定してもよい。これにより、予め定められた領域(例えば別室など)に誘導する状況を表現できる。
The
図2を参照する。追加誘導領域記憶手段35は、追加誘導領域設定手段23によって設定された追加誘導領域の情報である追加誘導領域情報を記憶する。
図11(c)に追加誘導領域情報161の一例を示す。追加誘導領域情報161は、追加誘導領域ID、個体ID、座標情報、誘導力を含んでよい。
追加誘導領域IDは、追加誘導領域の識別子である。
個体IDは、当該追加誘導領域に対応付けられた対象個体の個体IDである。
Please refer to Fig. 2. The additional induction area storage means 35 stores additional induction area information, which is information on the additional induction area set by the additional induction area setting means 23.
11C shows an example of the additional
The additional guiding area ID is an identifier of the additional guiding area.
The individual ID is the individual ID of a target individual associated with the additional guiding area.
座標情報は、当該追加誘導領域の位置を示す。誘導力度は、当該追加誘導領域の誘導力の強さの度合いを示す。
図11(c)の例では、追加誘導領域ID「0」の追加誘導領域は、個体ID「12」の対象個体に対応付けられ、位置(15,10)、(15,5)、(18,5)、(18,10)を頂点とする矩形領域と誘導力度「3.0」を持ち、対象個体を誘引する。
The coordinate information indicates a position of the additional guiding region, and the guiding force level indicates the strength of the guiding force of the additional guiding region.
In the example of Figure 11 (c), the additional guidance area with the additional guidance area ID "0" is associated with the target individual with the individual ID "12," has a rectangular area with vertices at positions (15,10), (15,5), (18,5), and (18,10) and a guidance power of "3.0," and attracts the target individual.
追加誘導領域ID「1」の追加誘導領域は、個体ID「56」の対象個体に対応付けられ、中心点(12,12)及び半径2の円径領域と誘導力度「-3.0」を持ち、対象個体を排斥する。
なお、多角形の追加誘導領域の場合、追加誘導領域情報161は、多角形の頂点や辺の座標情報を含んでよい。
The additional guidance area with the additional guidance area ID "1" is associated with the target individual with the individual ID "56", has a center point (12, 12), a circular area with a radius of 2, and a guidance power of "-3.0", and excludes the target individual.
In addition, in the case of a polygonal additional guiding area, the additional
図2を参照する。行動決定手段40は、各仮想時刻tにおいて、空間情報記憶手段30が記憶している空間情報、固定誘導領域記憶手段31が記憶している固定誘導領域情報、および個体情報記憶手段32が記憶している個体情報、追加誘導領域記憶部35が記憶している追加誘導領域情報を参照する。
行動決定手段40は、これらの情報に基づいて、個体ごとの行動パラメータを決定し(すなわち個体ごとの行動を決定し)、決定した行動パラメータを個体情報変更手段41に出力する。
2, the behavior decision means 40 refers to the spatial information stored in the spatial information storage means 30, the fixed guide area information stored in the fixed guide area storage means 31, the individual information stored in the individual information storage means 32, and the additional guide area information stored in the additional guide
The
具体的には、行動決定手段40は各仮想時刻tにおける個体の移動量を決定する。
まず、行動決定手段40は、個体i(i=1,2,…,M)のそれぞれについて、仮想時刻tにおいて個体iが自身の位置を選択目標位置に近付けるための加速度ベクトルei(t)を算出する。
Specifically, the behavior decision means 40 decides the amount of movement of the individual at each virtual time t.
First, the behavior decision means 40 calculates, for each individual i (i=1, 2, . . . , M), an acceleration vector e i (t) for bringing the position of the individual i closer to the selected goal position at virtual time t.
行動決定手段40は、個体情報記憶手段32から個体iの位置xi(t)と個体iの選択目標位置を読み出すとともに、空間情報記憶手段30から選択目標位置の代表点と移動可能領域110と中間目標点を読み出す。
行動決定手段40は、移動可能領域内110において、個体iの位置xi(t)と選択目標位置の代表点を結ぶ経路、および任意の中間目標点を介して個体iの位置xi(t)と代表点を結ぶ経路のうちの最短経路を選択する。このとき、行動決定手段40は、移動可能領域110から逸脱する経路を選択対象から除外してもよい。
The behavior decision means 40 reads out the position x i (t) of individual i and the selected target position of individual i from the individual information storage means 32 , and also reads out the representative point of the selected target position, the
The behavior decision means 40 selects the shortest route from among routes connecting the position x i (t) of the individual i and the representative point of the selected target position and routes connecting the position x i (t) of the individual i and the representative point via an arbitrary intermediate target point within the
次に、行動決定手段40は、選択した最短経路上の中間目標点と選択目標位置の代表点のうちの個体iの位置xi(t)から最も近い点を短期目標点として特定する。最短経路が中間目標点を通らない場合には、選択目標位置の代表点が短期目標点として特定される。最短経路が複数の中間目標点を通る場合には、これら中間目標点のうち個体iの位置xi(t)に最も近い中間目標点が短期目標点として特定される。
行動決定手段40は、個体iの位置xi(t)から短期目標点に向かう単位ベクトルを選択目標位置に近付ける加速度ei(t)として算出する。
Next, the behavior decision means 40 specifies, as a short-term goal point, the intermediate goal point on the selected shortest route that is closest to the position x i (t) of the individual i among the intermediate goal points on the selected shortest route and the representative point of the selected goal position. If the shortest route does not pass through the intermediate goal point, the representative point of the selected goal position is specified as the short-term goal point. If the shortest route passes through multiple intermediate goal points, the intermediate goal point that is closest to the position x i (t) of the individual i among these intermediate goal points is specified as the short-term goal point.
The behavior decision means 40 calculates a unit vector from the position x i (t) of the individual i toward the short-term target point as an acceleration e i (t) that brings the individual i closer to the selected target position.
図12(a)を参照する。この例では、移動可能領域110から逸脱する経路R0を選択対象から除外した結果、個体iの位置xi(t)と中間目標点Pi2と選択目標位置IIの代表点Pt2を結ぶ経路R1が最短経路であり、中間目標点Pi2が短期目標点として選択される。
なお、中間目標点を設定せずに、個体iの位置xi(t)から選択目標位置の代表点に向かう単位ベクトルeをベクトルei(t)として算出してもよい。
12(a) , in this example, as a result of excluding route R0 that deviates from the
Alternatively, without setting an intermediate target point, a unit vector e pointing from the position x i (t) of the individual i to the representative point of the selected target position may be calculated as vector e i (t).
次に行動決定手段40は、個体i(i=1,2,…,M)のそれぞれについて、仮想時刻tにおいて固定誘導領域から個体iに対して作用する誘導力により、個体iを固定誘導領域に近付ける又は固定誘導領域から遠ざけるための加速度ベクトルai(t)を算出する。 Next, the behavior decision means 40 calculates, for each individual i (i = 1, 2, ..., M), an acceleration vector a i (t) for moving individual i closer to or away from the fixed guidance area due to the guidance force acting on individual i from the fixed guidance area at virtual time t.
行動決定手段40は、個体情報記憶手段32から個体iの位置xi(t)と個体iの選択目標位置と個体iの作用領域情報を読み出し、固定誘導領域記憶手段31から固定誘導領域の情報を読み出す。
行動決定手段40は、個体iの位置xi(t)と個体iの作用領域情報に基づいて対象空間内における個体iの作用領域Riを算出する。行動決定手段40は、固定誘導領域の中から、作用領域Riとの重複領域を有し且つ選択目標位置と同じ移動目標位置に対応付けられている固定誘導領域を検出する。
The behavior decision means 40 reads the position x i (t) of individual i, the selected target position of individual i, and action area information of individual i from the individual information storage means 32 , and reads information on the fixed guiding area from the fixed guiding area storage means 31 .
The behavior decision means 40 calculates the action area Ri of the individual i in the target space based on the position x i (t) of the individual i and the action area information of the individual i. The behavior decision means 40 detects, from among the fixed guiding areas, a fixed guiding area that has an overlapping area with the action area Ri and is associated with the same movement target position as the selected target position.
作用領域Riと固定誘導領域との重複領域を検出する際に、行動決定手段40は、作用領域Ri内に中心角方向および放射方向に等間隔で複数のサンプル点Psを設定する。サンプル点Psのいずれかが固定誘導領域に含まれる場合、行動決定手段40は、作用領域Riと固定誘導領域との重複領域があると判定する。
作用領域Riとの重複領域Roを有し且つ選択目標位置IIと同じ移動目標位置に対応付けられている固定誘導領域が検出された場合、行動決定手段40は、個体iが当該固定誘導領域の誘引対象個体ξであると判定し、次式(1)に従い0ベクトルではないベクトルai(t)を算出する。
作用領域Riとの重複領域Roを有し且つ選択目標位置IIと同じ移動目標位置に対応付けられている固定誘導領域が検出されない場合、行動決定手段40は、個体iが固定誘導領域の誘引対象個体ξでないと判定し、次式(2)に従ってベクトルai(t)を0ベクトルとする。
When detecting an overlapping area between the action area Ri and the fixed guiding area, the action decision means 40 sets a plurality of sample points Ps at equal intervals in the central angle direction and the radial direction within the action area Ri. If any of the sample points Ps is included in the fixed guiding area, the action decision means 40 determines that there is an overlapping area between the action area Ri and the fixed guiding area.
When a fixed guidance area is detected that has an overlap area Ro with the action area Ri and corresponds to the same movement target position as the selected target position II, the behavior decision means 40 determines that the individual i is an attraction target individual ξ of the fixed guidance area, and calculates a vector a i (t) that is not a zero vector according to the following equation (1).
If a fixed guidance area is not detected that has an overlap area Ro with the action area Ri and corresponds to the same movement target position as the selected target position II, the behavior decision means 40 determines that the individual i is not an attraction target individual ξ of the fixed guidance area, and sets the vector a i (t) to a 0 vector according to the following equation (2).
図12(b)を参照する。この例では、扇形の図形Riが個体iの作用領域であり、作用領域Ri内に描画されている16点がサンプル点Psである。図12(b)においてハッチングされた領域Roが、作用領域Riと固定誘導領域との重複領域である。これらのサンプル点Psのうちの1点以上をその内側に含む固定誘導領域123(ID=iii)と固定誘導領域126(ID=vi)のうち、選択目標位置IIと対応付けられている固定誘導領域126が検出される。
Refer to FIG. 12(b). In this example, the sector-shaped figure Ri is the action area of the individual i, and the 16 points drawn within the action area Ri are the sample points Ps. The hatched area Ro in FIG. 12(b) is the overlapping area of the action area Ri and the fixed guidance area. Of the fixed guidance areas 123 (ID=iii) and 126 (ID=vi) that contain one or more of these sample points Ps within them, the fixed
式(1)において添え字rは、固定誘導領域内に含まれるサンプル点のインデックスであり、Σrは固定誘導領域内に含まれるサンプル点についての総和を示す。
また、ベクトルxr(t-1)は、仮想時刻(t-1)における個体iの作用領域Riに設定され且つ固定誘導領域内に含まれたサンプル点(すなわち重複領域Ro内のサンプル点)の座標である。ベクトルxi(t-1)は、仮想時刻(t-1)における個体iの位置の座標である。また、Normalize(・)はベクトルを単位ベクトル化(正規化)する演算子である。
In equation (1), the subscript r is an index of the sample points included in the fixed guiding region, and Σr indicates the summation for the sample points included in the fixed guiding region.
Moreover, vector x r (t-1) is the coordinates of the sample points (i.e., sample points in the overlapping region Ro) that are set in the action region Ri of individual i at virtual time (t-1) and are included in the fixed guiding region. Vector x i (t-1) is the coordinates of the position of individual i at virtual time (t-1). Moreover, Normalize(.) is an operator that converts a vector into a unit vector (normalizes it).
ベクトルxr(t-1)とベクトルxi(t-1)の差ベクトルは、個体iの位置から、作用領域Riと固定誘導領域との重複領域Roへと向かう方向を表すベクトルを表す。
また、変数Srはサンプル点rを含む固定誘導領域に設定されている誘導力度を示す。式(1)において誘導力度Srは、ベクトルxr(t-1)とベクトルxi(t-1)の差ベクトルに乗じられる。
The difference vector between vector x r (t-1) and vector x i (t-1) represents a vector indicating the direction from the position of individual i toward the overlap region Ro between the action region Ri and the fixed guidance region.
Moreover, the variable Sr indicates the guidance force set in the fixed guidance region including the sample point r. In the formula (1), the guidance force Sr is multiplied by the difference vector between the vector xr (t-1) and the vector xi (t-1).
式(1)のベクトルai(t)は、個体iの位置から重複領域Roへと向かう方向を表す単位ベクトルを、固定誘導領域の誘導力度で重み付けて平均した加重平均ベクトルである。したがって、固定誘導領域126が個体iを誘引する領域である場合(すなわち誘引度Srが正の値である場合)、重複領域Ro内の加重平均点へと向かうベクトルとなる。
このため、式(1)に従うことにより、個体iの選択目標位置に対応する固定誘導領域へと個体iを近付ける方向を示すベクトルを、個体iを固定誘導領域に近付ける加速度ai(t)として算出できる。
反対に、固定誘導領域126が個体iを排斥する領域である場合(すなわち誘引度Srが負の値である場合)には、個体iを固定誘導領域から遠ざける加速度ai(t)を算出できる。
The vector ai (t) in formula (1) is a weighted average vector obtained by weighting and averaging unit vectors representing the direction from the position of the individual i to the overlapping region Ro by the attraction strength of the fixed guiding region. Therefore, when the fixed guiding
Therefore, by following equation (1), a vector indicating the direction in which individual i approaches the fixed guiding area corresponding to the selected target position of individual i can be calculated as the acceleration a i (t) that approaches individual i to the fixed guiding area.
Conversely, when the fixed
次に、行動決定手段40は、追加誘導領域情報を参照し、追加誘導領域に対応付けられている対象個体を特定する。行動決定手段40は、対象個体iのそれぞれについて、仮想時刻tにおいて追加誘導領域から個体iに対して作用する誘導力により、個体iを追加誘導領域に近付ける又は追加誘導領域から遠ざけるための加速度ベクトルbi(t)を算出する。 Next, the behavior decision means 40 refers to the additional guiding area information to identify target individuals associated with the additional guiding area. For each target individual i, the behavior decision means 40 calculates an acceleration vector b i (t) for moving the individual i closer to or away from the additional guiding area due to an guiding force acting on the individual i from the additional guiding area at virtual time t.
行動決定手段40は、個体情報記憶手段32から個体iの位置xi(t)を読み出し、追加誘導領域記憶手段35から追加誘導領域の情報を読み出す。
図13(b)を参照する。行動決定手段40は、追加誘導領域160の代表位置xp(t)を決定する。追加誘導領域160の代表位置xp(t)は、例えば、個体iの位置xi(t)から最も近い追加誘導領域160内の位置であってよい。行動決定手段40は、個体iの位置xi(t)と、追加誘導領域160の代表位置xp(t)と、追加誘導領域160の誘導力度Srに基づいて、次式(3)の加速度ベクトルbi(t)を算出する。
The
13(b) is referred to. The behavior decision means 40 decides a representative position x p (t) of the
式(3)のベクトルbi(t)は、個体iの位置から代表位置xp(t)へと向かう方向を表す単位ベクトルを、追加誘導領域の誘導力度Srで重み付けしたベクトルである。したがって、追加誘導領域160が個体iを誘引する領域である場合(すなわち誘引度Srが正の値である場合)、代表位置xp(t)へと向かうベクトルとなる。
反対に、追加誘導領域160が個体iを排斥する領域である場合(すなわち誘引度Srが負の値である場合)、ベクトルbi(t)は代表位置xp(t)から遠ざかるベクトルとなる。
The vector b i (t) in formula (3) is a unit vector representing the direction from the position of the individual i to the representative position x p (t) weighted by the attraction force Sr of the additional guiding area. Therefore, when the
Conversely, when the
そして行動決定手段40は、次式(4)に従って選択目標位置に近付ける加速度ei(t)、固定誘導領域の誘導による加速度ai(t)、追加誘導領域の誘導による加速度bi(t)を合成することにより仮想時刻tにおける個体iの加速度ベクトルΔvi(t)を算出する。図13(b)は式(6)のベクトル合成の説明図である。 The behavior decision means 40 then calculates the acceleration vector Δv i (t) of the individual i at virtual time t by combining the acceleration e i ( t) approaching the selected target position, the acceleration a i (t) due to the guidance of the fixed guidance area, and the acceleration b i (t) due to the guidance of the additional guidance area according to the following equation (4). Figure 13(b) is an explanatory diagram of vector combination in equation (6).
行動決定手段40は、1時刻前の時刻(t-1)の個体iの移動量に加速度Δvi(t)を加算して時刻tの個体iの移動量を算出する(式(5))。
式(5)中、ベクトルvi(t)は時刻tの個体iの移動量である。また、ベクトルvi(t-1)は、個体情報記憶手段32から読み出して取得される1時刻前の時刻(t-1)の個体iの移動量である。
The behavior decision means 40 calculates the amount of movement of the individual i at time t by adding the acceleration Δv i (t) to the amount of movement of the individual i at the previous time (t−1) (equation (5)).
In formula (5), vector v i (t) is the amount of movement of individual i at time t. Also, vector v i (t−1) is the amount of movement of individual i at the previous time (t−1) obtained by reading from the individual information storage means 32.
このように、追加誘導領域による加速度bi(t)を加えて得られる加速度Δvi(t)に基づいて移動量を算出することによって、群集制御から逸脱した個体が発生した場合に、特定の対象個体に対応付けた追加誘導領域を動的に追加し、対象個体を誘導することによって状況を正常化する過程を表現することが可能となる。 In this way, by calculating the amount of movement based on the acceleration Δv i (t) obtained by adding the acceleration b i (t) due to the additional guidance area, when an individual deviates from crowd control, it is possible to represent the process of dynamically adding an additional guidance area corresponding to a specific target individual and guiding the target individual to normalize the situation.
図2を参照する。個体情報変更手段41は個体情報の新規作成、更新及び削除を行う。
個体情報を新規作成する際、個体情報変更手段41は、条件設定手段20により設定された条件に従って適宜に新規の個体情報を作成し、個体情報記憶手段32に追加記憶させる。
個体情報を更新する際、個体情報変更手段41は、各個体の状態値を当該個体の行動パラメータにて更新する。
Please refer to Fig. 2. The individual
When creating new individual information, the individual
When updating the individual information, the individual
本実施形態においては、個体情報変更手段41は、状態値のうちの位置に、行動パラメータのうちの移動量を加算することによって更新を行う。具体的には、個体情報変更手段41は、個体情報記憶手段32から各個体の位置と移動量とを読み出し、個体ごとに、読み出した位置に読み出した移動量を加算して加算後の位置を個体情報記憶手段32に記憶させる。 In this embodiment, the individual information change means 41 updates the state values by adding the movement amount of the behavior parameters to the position of the state values. Specifically, the individual information change means 41 reads the position and movement amount of each individual from the individual information storage means 32, adds the read movement amount to the read position for each individual, and stores the position after the addition in the individual information storage means 32.
個体情報変更手段41は、移動目標位置に到達した個体を削除する。この処理は、該当する個体の個体情報を行動決定手段40の処理対象外に設定することを意味する。
また、追加誘導領域設定手段23は、追加誘導領域情報から追加誘導領域に対応付けられた対象個体を特定し、特定した対象個体が群集制御から逸脱している状態が解消されたか否かを判定する。例えば、立ち入り許可エリアからはみ出していた対象個体が立ち入り許可エリア内に到達したか否かを判定する。また例えば、立ち入り禁止エリアに滞在する対象個体が、立ち入り禁止エリアから退去したか否かを判定する。
対象個体が群集制御から逸脱している状態が解消された場合、追加誘導領域設定手段23は、対象個体に対応付けられた追加誘導領域を削除する。
The individual
The additional guidance area setting means 23 also identifies a target individual associated with the additional guidance area from the additional guidance area information, and determines whether the state in which the identified target individual is deviating from crowd control has been resolved. For example, the additional guidance area setting means 23 determines whether a target individual that has been protruding from an entry-permitted area has reached the entry-permitted area. Also, for example, the additional guidance area setting means 23 determines whether a target individual that has been staying in a no-entry area has left the no-entry area.
When the state in which the target individual deviates from the crowd control is resolved, the additional guiding area setting means 23 deletes the additional guiding area associated with the target individual.
予測結果出力手段43は、シミュレーションの結果である予測結果を出力する。予測結果は、個体情報記憶手段32に記憶されている情報の一部または全部を少なくとも含み、好適には、さらに空間情報記憶手段30に記憶されている情報の一部または全部を含む。また、予測結果出力手段43は、個体情報記憶手段32に記憶されている情報、または該情報と空間情報記憶手段30に記憶されている情報とを統計処理し、得られた統計量を予測結果として出力してもよい。 The prediction result output means 43 outputs a prediction result that is the result of the simulation. The prediction result includes at least a part or all of the information stored in the individual information storage means 32, and preferably further includes a part or all of the information stored in the spatial information storage means 30. The prediction result output means 43 may also perform statistical processing of the information stored in the individual information storage means 32, or the information stored in the individual information storage means 32 and the information stored in the spatial information storage means 30, and output the obtained statistics as the prediction result.
予測結果の出力タイミングは、シミュレーションを終えた時点の他に、シミュレーションの途中を含んでもよい。つまり、シミュレーションの途中までに得られた上記情報の一部または全部を中間予測結果として出力してもよい。 The timing of outputting the prediction results may include the end of the simulation, as well as any time during the simulation. In other words, some or all of the above information obtained up to the middle of the simulation may be output as an intermediate prediction result.
また、予測結果出力手段43は、予測結果をデータファイルとして出力してもよいし、画像ファイルとして出力してもよいし、画像として表示してもよいし、これらのうちの1以上の形式で出力してもよい。
予測結果出力手段43は、出口を含む対象空間の地図を画像化するとともに当該画像上の各個体の位置と対応する座標に個体を表す図形を重畳描画して予測結果の画像を生成し、生成した画像をファイルとして出力し、および/または表示部6に出力する。
In addition, the prediction result output means 43 may output the prediction result as a data file, may output it as an image file, may display it as an image, or may output it in one or more of these formats.
The prediction result output means 43 creates an image of the prediction result by imaging a map of the target space including the exit and superimposing figures representing individuals at coordinates corresponding to the position of each individual on the image, and outputs the generated image as a file and/or outputs it to the
(シミュレーター1の動作例)
図14及び図15のフローチャートを参照してシミュレーター1の動作例を説明する。
ステップS1において、条件設定手段20が利用者からの入力を受け付けてシミュレーションの条件を設定する。すなわち、利用者が条件設定手段20を用いて手入力することによって得られたシミュレーションの条件を、空間情報記憶手段30、固定誘導領域記憶手段31、個体情報記憶手段32に設定する。シミュレーションの条件は、利用者が条件設定手段20を用いてファイルを指定しそれに応じた条件設定手段20が該当するファイルから読み出して取得してもよい。
また、検出オブジェクト設定手段21が利用者からの入力を受け付けて検出オブジェクトを設定する。
(Example of operation of Simulator 1)
An example of the operation of the
In step S1, the condition setting means 20 accepts input from a user and sets the simulation conditions. That is, the simulation conditions obtained by manual input by the user using the condition setting means 20 are set in the spatial information storage means 30, the fixed guiding area storage means 31, and the individual information storage means 32. The simulation conditions may be acquired by the user specifying a file using the condition setting means 20 and the corresponding condition setting means 20 reading out and acquiring the simulation conditions from the corresponding file.
Furthermore, the detected object setting means 21 accepts an input from the user and sets a detected object.
ステップS2においてシミュレーター1は、仮想時刻を0に初期化してステップS3~S9のループ処理を設定する。
仮想時刻のループ処理では、ステップS3にて行動決定手段40は、各個体の移動量を算出する行動決定処理を行う。
図15を参照してステップS3の行動決定処理を説明する。
ステップS30において行動決定手段40は、現存する個体の各々を順次処理対象の個体iに設定する。
In step S2, the
In the virtual time loop process, in step S3, the behavior decision means 40 performs a behavior decision process to calculate the amount of movement of each individual.
The action decision process in step S3 will be described with reference to FIG.
In step S30, the behavior decision means 40 sets each of the currently existing individuals as an individual i to be processed in sequence.
ステップS31において行動決定手段40は、個体iを選択目標位置に近付ける加速度ei(t)を算出する。
ステップS32において行動決定手段40は、個体iの作用領域Riを算出する。
ステップS33において行動決定手段40は、上式(1)、(2)に従って固定誘導領域の誘導による加速度ai(t)を算出する。
In step S31, the
In step S32, the
In step S33, the action decision means 40 calculates the acceleration a i (t) due to the guidance of the fixed guidance area according to the above expressions (1) and (2).
ステップS34において行動決定手段40は、上式(3)に従って追加誘導領域の誘導による加速度bi(t)を算出する。
ステップS35において行動決定手段40は、式(4)にしたがって加速度ei(t)、加速度ai(t)、及び加速度bi(t)をベクトル合成することにより、個体iの加速度Δvi(t)を算出する。
In step S34, the action determination means 40 calculates the acceleration b i (t) due to the guidance of the additional guidance area according to the above formula (3).
In step S35, the behavior decision means 40 calculates the acceleration Δv i (t) of the individual i by vector-composing the accelerations e i (t), a i (t), and b i (t) according to equation (4).
ステップS36において行動決定手段40は、1時刻前の時刻(t-1)の個体iの移動量に加速度Δvi(t)を加算して時刻tの個体iの移動量を算出する(式(5))。行動決定手段40は、算出した個体iの移動量を個体情報記憶手段32に記憶する。
ステップS37において行動決定手段40は、現存する個体の全てについて処理を完了したか否かを判定する。現存する個体の全てについて処理を完了した場合(S37:Y)に行動決定処理は終了し、処理は図14のステップS4へ戻る。現存する個体の全てについて処理を完了していない場合(S37:N)に処理はS31へ戻る。
In step S36, the behavior decision means 40 calculates the amount of movement of the individual i at time t by adding the acceleration Δv i (t) to the amount of movement of the individual i at the previous time (t−1) (equation (5)). The behavior decision means 40 stores the calculated amount of movement of the individual i in the individual information storage means 32.
In step S37, the behavior decision means 40 judges whether or not the processing has been completed for all of the currently existing individuals. If the processing has been completed for all of the currently existing individuals (S37: Y), the behavior decision processing ends and the processing returns to step S4 in Fig. 14. If the processing has not been completed for all of the currently existing individuals (S37: N), the processing returns to S31.
図14を参照する。ステップS4において個体情報変更手段41は、現存する個体の情報量を更新する。具体的には、個体情報変更手段41は、個体情報記憶手段32から各個体の位置と移動量とを読み出し、個体ごとに、読み出した位置に読み出した移動量を加算し、加算後の位置を個体情報記憶手段32に記憶させる。
ステップS5において個体情報変更手段41は、生成時刻が到来した新規の個体情報を作成し、個体情報記憶手段32に追加記憶させる。
14. In step S4, the individual
In step S5, the individual
ステップS6において個体情報変更手段41は、移動目標位置に到達した個体を削除する。
ステップS7において追加誘導領域設定手段23は、群集制御から逸脱している状態が解消した対象個体に対応付けられた追加誘導領域を削除する。
In step S6, the individual
In step S7, the additional guiding area setting means 23 deletes the additional guiding area associated with the target individual whose state of deviation from crowd control has been resolved.
ステップS8において個体情報変更手段41は、個体情報記憶手段32に記憶されている全ての個体が移動目標位置に到達したか否かを判定する。全ての個体が移動目標位置に到達した場合(S8:Y)に処理はステップS10へ進む。移動目標位置に到達していない個体が残っている場合(S8:N)に処理はステップS9へ進む。 In step S8, the individual information change means 41 determines whether all individuals stored in the individual information storage means 32 have reached the movement target position. If all individuals have reached the movement target position (S8: Y), the process proceeds to step S10. If there are any individuals remaining that have not reached the movement target position (S8: N), the process proceeds to step S9.
ステップS9においてシミュレーター1は、仮想時刻を1だけ進めて処理をステップS3に戻す。
ステップS10において予測結果出力手段43は、シミュレーションの結果である予測結果を出力する。その後に処理は終了する。
In step S9, the
In step S10, the prediction result output means 43 outputs the prediction result, which is the result of the simulation, and then the process ends.
(変形例1)
なお、上記の実施例では、追加誘導領域を設定することによって、誘導領域により個体を誘導する誘導力を変更した。これに代えて、群集制御から逸脱した個体を検出した場合に、固定誘導領域の誘導力度を変更することによって、個体を誘導する誘導力を変更してもよい。
例えば、図10(a)に示す例において、検出領域151において固定誘導領域126からはみ出した個体iが検出された場合に、追加誘導領域160を設定する代わりに、固定誘導領域126の誘導力度を変更してもよい。
(Variation 1)
In the above embodiment, the additional guidance area is set to change the guidance force for guiding the individual through the guidance area. Alternatively, when an individual deviating from crowd control is detected, the guidance force for guiding the individual may be changed by changing the guidance force level of the fixed guidance area.
For example, in the example shown in FIG. 10( a), when an individual i that protrudes from the fixed
例えば、追加誘導領域160を固定誘導領域126内に設定する代わりに、固定誘導領域126の誘導力度を増加させてもよい。このとき、群集制御からの個体iの逸脱度合いに応じて固定誘導領域126の誘導力度を設定してもよい。
対象個体のみに作用する追加誘導領域160の誘導力と異なり、固定誘導領域126の誘導力は、対象個体以外の個体にも作用する。固定誘導領域126の誘導力を変更させることにより、群集制御から逸脱した個体iを誘導する際に、その周りにいる他の個体も影響を受けて誘導される過程を表現できる。
For example, instead of setting the
Unlike the guiding force of the
(変形例2)
以下の変形例2~変形例4では、対象個体を排斥する追加誘導領域を例示する。
図16(a)を参照する。群集制御から逸脱した個体i0が検出領域151で検出された場合に、追加誘導領域設定手段23は、個体i0の近傍に、他の個体i1を排斥する追加誘導領域160を設定してもよい。
群集制御から逸脱した個体i0として、例えば、移動量が0の期間(静止している期間)が所定長以上続いている個体を検出してもよい。これにより例えば、体調不良などの理由により個体i0が動けなくなったときに、安全が確保されるまで個体i0の周囲を立ち入り禁止にする状況を表現できる。
(Variation 2)
In the following modified examples 2 to 4, examples of additional induction regions that exclude target individuals are given.
16(a), when an individual i0 that has deviated from crowd control is detected in the
As an individual i0 that has deviated from crowd control, for example, an individual that has a period of zero movement (a period of stationary) that continues for a predetermined length or more may be detected. This makes it possible to express a situation in which, for example, when the individual i0 is unable to move due to poor health or other reasons, the area around the individual i0 is off-limits until safety is ensured.
この場合、追加誘導領域設定手段23は、検出領域151で検出された個体i0の位置に基づいて追加誘導領域160を設定する。図16(a)の例では、個体i0を中心とする半径r0の円を追加誘導領域160として設定する。また、追加誘導領域160内に滞在する他の個体i1を対象個体として設定する。さらに、個体i0と対象個体i1との間の距離dに基づいて、追加誘導領域160の誘導力度を設定する。例えば、距離dが短いほど強い排斥力の誘導力度を設定する。
In this case, the additional induction area setting means 23 sets the
また、追加誘導領域160の範囲(大きさ)は、固定されていてもよく動的に変更してもよい。
図16(b)を参照する。検出オブジェクト設定手段21は、群集制御から逸脱した個体i0を検出した場合に、検出オブジェクト記憶手段33に記憶されている検出オブジェクトのうち、監視員やドローンなど移動可能な検出オブジェクトを個体i0に対応付け、個体i0の近傍に集合するようにこれらの検出オブジェクトの位置を制御してもよい。
Furthermore, the range (size) of the
16(b) , when detecting an individual i0 that deviates from crowd control, the detected object setting means 21 may associate movable detected objects, such as a monitor or a drone, among the detected objects stored in the detected object storage means 33 with the individual i0, and control the positions of these detected objects so that they gather in the vicinity of the individual i0.
例えば、検出オブジェクト設定手段21は、個体i0から所定の距離r1の範囲内の検出オブジェクト150a及び150bを個体i0に対応付け、個体i0の近傍に集合するように検出オブジェクト150a及び150bの位置を制御してもよい。
追加誘導領域設定手段23は、個体i0の近傍に集合した検出オブジェクト150bの個数に応じて追加誘導領域160の大きさを変化させてよい。例えば、個体i0から所定の距離r2(r2<r1)の範囲内の検出オブジェクト150bの個数を、個体i0の近傍に集合した検出オブジェクトの個数としてよい。個体i0の近傍に集合した検出オブジェクトの個数が多いほど、より大きな追加誘導領域160を設定してよい。
For example, the detected object setting means 21 may associate the detected
The additional guiding area setting means 23 may change the size of the
(変形例3)
図16(c)を参照する。移動可能領域内に存在する特定の物体や人物(以下「特定の物体等」と表記する)162から離れた位置に、個体を誘引する固定誘導領域124を立ち入り許可エリアとして設定した場合を想定する。特定の物体等162は、例えば貴重品やVIP、有名人であってよい。
群集制御から逸脱した個体として、固定誘導領域124の外側にはみ出して特定の物体等に接近する個体iを検出領域151で検出する。
(Variation 3)
16C, a fixed
An individual i that deviates from crowd control and goes outside the fixed
この場合に、固定誘導領域124の外側の特定の物体等162の位置に応じて、個体iを排斥する追加誘導領域160を設定してもよい。例えば、特定の物体等162の近傍に追加誘導領域160を設定してもよい。
これにより、立ち入り許可エリアから離れて、特定の物体等162に接近しようとする個体iを阻止する状況を表現できる。
In this case, an
This makes it possible to express a situation in which an individual i is prevented from leaving an area where entry is permitted and approaching a specific object or the like 162.
固定誘導領域124からはみ出した個体iが検出領域151で検出されると、追加誘導領域設定手段23は、特定の物体等162の位置に応じて追加誘導領域160を設定する。また、個体iを追加誘導領域160の対象個体に設定する。さらに、個体iと特定の物体等162との間の距離dに基づいて、追加誘導領域160の誘導力度を設定する。例えば、距離dが短いほど強い排斥力の誘導力度を設定する。
When an individual i that has protruded from the fixed
(変形例4)
図16(d)を参照する。この例では、所定エリア内に存在する個体i0、i1、i2及びi3どうしの間の間隔を一定距離以上に維持する群集制御を想定する。
群集制御から逸脱した個体として、ある個体i0から閾値距離未満の範囲内へ近づく他の個体i1を検出領域151で検出する。
この場合に、個体i0との間の距離が短くなる方向に移動する他の個体i1を排斥する追加誘導領域160を、個体i0の位置に応じて設定してよい。例えば、個体i0の近傍に追加誘導領域160を設定してよい。
(Variation 4)
See Fig. 16(d). In this example, crowd control is assumed in which the intervals between individuals i0, i1, i2, and i3 present within a predetermined area are maintained at or above a certain distance.
As an individual that deviates from crowd control, another individual i1 that approaches within a range of less than a threshold distance from an individual i0 is detected in the
In this case, an
これにより、例えば所定エリア内において個体間のソーシャルディスタンス(フィジカルディスタンス)を守る群集制御を表現できる。
ある個体i0から閾値距離未満の範囲内へ近づく他の個体i1が、検出領域151で検出されると、追加誘導領域設定手段23は、個体i0の位置に応じて追加誘導領域160を設定する。図16(d)の例では追加誘導領域160は個体i0を中心とし、上記閾値距離を半径とする円である。
また、個体iを追加誘導領域160の対象個体に設定する。さらに、個体i0と対象個体i1との間の距離dに基づいて、追加誘導領域160の誘導力度を設定する。例えば、距離dが短いほど強い排斥力の誘導力度を設定する。
This makes it possible to realize crowd control that maintains social distance (physical distance) between individuals within a specified area, for example.
When another individual i1 approaching within a range of less than the threshold distance from a certain individual i0 is detected in the
Moreover, the individual i is set as a target individual of the
(実施形態の効果)
(1)所定の空間における個体の移動を予測するシミュレーター1は、空間を規定する空間情報を記憶している空間情報記憶手段30と、個体に誘引又は排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに誘導力の強さである誘導力度を記憶する誘導領域記憶手段31、32と、空間における個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段32と、誘導力が強い誘導領域ほど個体を誘導するように個体の移動量を設定する行動決定手段40と、個体の位置を移動量に応じて更新する個体情報変更手段41と、個体の位置又は移動態様に応じて誘導領域の誘導力度を更新する誘導領域設定手段23と、を備える。
これにより、群集制御から個体が逸脱する状況が発生した場合に、誘導領域の誘導力度を更新することにより群集制御を動的に変更できる。このため、群集制御から個体が逸脱する状況に動的に対応して状況を正常化する過程を表現できる。
(Effects of the embodiment)
(1) A
This allows us to dynamically change the crowd control by updating the guidance strength of the guidance area when a situation occurs in which an individual deviates from the crowd control. This allows us to dynamically respond to a situation in which an individual deviates from the crowd control and express the process of normalizing the situation.
(2)誘導領域設定手段23は、誘導領域と個体の位置との距離に応じて誘導力度を更新してよい。これにより、誘導領域と個体の位置との距離に応じて誘導力度を動的に更新することができる。
(3)誘導領域設定手段23は、個体を誘引する誘導領域の外側領域に個体が滞在した時間に応じて誘導力度を更新してよい。これにより、個体を誘引する誘導領域の外側領域における滞在時間に応じて誘導力度を動的に更新することができる。
(2) The guidance area setting means 23 may update the guidance force depending on the distance between the guidance area and the position of the individual. This makes it possible to dynamically update the guidance force depending on the distance between the guidance area and the position of the individual.
(3) The guidance area setting means 23 may update the guidance power level according to the time that the individual stays in the outer area of the guidance area that attracts the individual. This makes it possible to dynamically update the guidance power level according to the time that the individual stays in the outer area of the guidance area that attracts the individual.
(4)誘導領域設定手段23は、個体の速さや移動方向に応じて誘導力度を更新してよい。これにより、個体の移動態様に応じて誘導力度を動的に更新することができる。
(5)誘導領域設定手段23は、誘導力度に応じて誘導領域の位置又は範囲を更新してよい。これにより、個体の位置や移動態様に応じて設定された誘導力度に基づいて、誘導領域の設定を変更できる。
(4) The guidance area setting means 23 may update the guidance force depending on the speed and the moving direction of the individual. This makes it possible to dynamically update the guidance force depending on the moving mode of the individual.
(5) The guidance area setting means 23 may update the position or range of the guidance area according to the guidance force. This makes it possible to change the setting of the guidance area based on the guidance force set according to the position or movement mode of the individual.
(6)シミュレーター1は、個体の有無を検出する検出領域を記憶する検出領域記憶手段34を更に備えてもよい。追加誘導領域設定手段23は、検出領域で検出された個体が、個体を誘引する誘導領域の外側又は個体を排斥する誘導領域の内側に位置するとき、当該誘導領域の誘導力度が大きくなるようしてよい。
これにより、誘導領域による誘導に違反する個体に作用させる誘導力度を増大させることができる。
(6) The
This makes it possible to increase the degree of guidance applied to an individual that violates the guidance provided by the guidance area.
1…シミュレーター、2…操作入力部、3…ファイル入出力部、4…記憶部、5…制御部、6…表示部、20…条件設定手段、21…検出オブジェクト設定手段、22…検出領域設定手段、23…追加誘導領域設定手段、30…空間情報記憶手段、31…固定誘導領域記憶手段、32…個体情報記憶手段、33…検出オブジェクト記憶手段、34…検出領域記憶手段、35…追加誘導領域記憶手段、40…行動決定手段、41…個体情報変更手段、43…予測結果出力手段 1...simulator, 2...operation input unit, 3...file input/output unit, 4...storage unit, 5...control unit, 6...display unit, 20...condition setting means, 21...detection object setting means, 22...detection area setting means, 23...additional guidance area setting means, 30...spatial information storage means, 31...fixed guidance area storage means, 32...individual information storage means, 33...detection object storage means, 34...detection area storage means, 35...additional guidance area storage means, 40...action decision means, 41...individual information change means, 43...prediction result output means
Claims (9)
前記空間を規定する空間情報を記憶している空間情報記憶手段と、
前記個体に誘引する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度を記憶する誘導領域記憶手段と、
前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する行動決定手段と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する個体情報変更手段と、
前記誘導領域外に設けた検出領域で検出された前記個体と当該誘導領域との間の距離が大きいほど、当該誘導領域へ当該検出された個体を誘引する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する誘導領域設定手段と、
を備えることを特徴とするシミュレーター。 A simulator for predicting the movement of an individual in a predetermined space, comprising:
A space information storage means for storing space information defining the space;
an induction area storage means for storing an induction area in which an induction force acting on the individual acts, and an induction force level, which is the strength of the induction force, for each of the induction areas;
an individual information storage means for storing individual information including at least the position of the individual in the space;
a behavior determining means for setting a movement amount of the individual so as to guide the individual in the guidance region with a stronger guiding force;
an individual information changing means for updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
an induction area setting means for updating the degree of the induction force so that the induction force for attracting the detected individual into the induction area increases as the distance between the individual detected in a detection area provided outside the induction area increases;
A simulator comprising:
前記空間を規定する空間情報を記憶している空間情報記憶手段と、
前記個体に誘引する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度を記憶する誘導領域記憶手段と、
前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する行動決定手段と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する個体情報変更手段と、
前記誘導領域外に設けた検出領域で検出された前記個体が当該誘導領域の外側領域に滞在した時間が大きいほど、当該誘導領域へ当該検出された個体を誘引する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する誘導領域設定手段と、
を備えることを特徴とするシミュレーター。 A simulator for predicting the movement of an individual in a predetermined space, comprising:
A space information storage means for storing space information defining the space;
an induction area storage means for storing an induction area in which an induction force acting on the individual acts, and an induction force level, which is the strength of the induction force, for each of the induction areas;
an individual information storage means for storing individual information including at least the position of the individual in the space;
a behavior determining means for setting a movement amount of the individual so as to guide the individual in the guidance region with a stronger guiding force;
an individual information changing means for updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
an induction area setting means for updating the degree of the guiding force so that the guiding force for attracting the detected individual into the induction area increases as the time during which the individual detected in a detection area outside the induction area remains in the outer area of the induction area increases;
A simulator comprising:
前記空間を規定する空間情報を記憶している空間情報記憶手段と、
前記個体に排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度を記憶する誘導領域記憶手段と、
前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する行動決定手段と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する個体情報変更手段と、
前記誘導領域内に設けた検出領域で検出された前記個体が当該誘導領域の内側領域に滞在した時間が大きいほど、当該誘導領域から当該検出された個体を排斥する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する誘導領域設定手段と、
を備えることを特徴とするシミュレーター。 A simulator for predicting the movement of an individual in a predetermined space, comprising:
A space information storage means for storing space information defining the space;
an induction area storage means for storing an induction area in which a repulsive induction force acts on the individual and an induction force level, which is the strength of the induction force, for each of the induction areas;
an individual information storage means for storing individual information including at least the position of the individual in the space;
a behavior determining means for setting a movement amount of the individual so as to guide the individual in the guidance region with a stronger guiding force;
an individual information changing means for updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
an induction area setting means for updating the degree of the induction force so that the induction force for excluding the detected individual from the induction area becomes stronger as the time during which the individual detected in a detection area provided within the induction area remains within the inner area of the induction area increases;
A simulator comprising:
前記空間を規定する空間情報と、前記個体に誘引する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度と、前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する処理と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する処理と、
前記誘導領域外に設けた検出領域で検出された前記個体と当該誘導領域との間の距離が大きいほど、当該誘導領域へ当該検出された個体を誘引する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する処理と、
を実行させることを特徴とするシミュレーション方法。 A simulation method for predicting the movement of an individual in a predetermined space, comprising the steps of:
A computer stores spatial information that defines the space, an induction area in which an induction force that attracts the individual acts, an induction force level that is the strength of the induction force for each induction area, and individual information including at least the position of the individual in the space,
A process of setting a movement amount of the individual so that the individual is guided in the guidance region with a stronger guidance force;
updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
updating the degree of the guiding force so that the guiding force for attracting the detected individual into the guidance area increases as the distance between the individual detected in a detection area provided outside the guidance area increases;
A simulation method comprising:
前記空間を規定する空間情報と、前記個体に誘引する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度と、前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する処理と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する処理と、
前記誘導領域外に設けた検出領域で検出された前記個体が当該誘導領域の外側領域に滞在した時間が大きいほど、当該誘導領域へ当該検出された個体を誘引する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する処理と、
を実行させることを特徴とするシミュレーション方法。 A simulation method for predicting the movement of an individual in a predetermined space, comprising the steps of:
A computer stores spatial information that defines the space, an induction area in which an induction force that attracts the individual acts, an induction force level that is the strength of the induction force for each induction area, and individual information including at least the position of the individual in the space,
A process of setting a movement amount of the individual so that the individual is guided in the guidance region with a stronger guidance force;
updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
updating the degree of the guiding force so that the guiding force for attracting the detected individual into the guidance area increases as the time during which the individual detected in a detection area outside the guidance area stays in the area outside the guidance area increases;
A simulation method comprising:
前記空間を規定する空間情報と、前記個体に排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度と、前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する処理と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する処理と、
前記誘導領域内に設けた検出領域で検出された前記個体が前記誘導領域の内側領域に滞在した時間が大きいほど、当該誘導領域から当該検出された個体を排斥する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する処理と、
を実行させることを特徴とするシミュレーション方法。 A simulation method for predicting the movement of an individual in a predetermined space, comprising the steps of:
A computer stores spatial information defining the space, an induction region in which an induction force acting on the individual is exerted, an induction force level which is the strength of the induction force for each induction region, and individual information including at least the position of the individual in the space,
A process of setting a movement amount of the individual so that the individual is guided in the guidance region with a stronger guidance force;
updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
updating the degree of the guiding force so that the guiding force for excluding the detected individual from the guiding area increases as the time during which the individual detected in the detection area stays in an inner area of the guiding area increases;
A simulation method comprising:
前記空間を規定する空間情報と、前記個体に誘引する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度と、前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する処理と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する処理と、
前記誘導領域外に設けた検出領域で検出された前記個体と当該誘導領域との間の距離が大きいほど、当該誘導領域へ当該検出された個体を誘引する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する処理と、
を実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。 A simulation program for predicting the movement of an individual in a predetermined space,
A computer stores spatial information defining the space, an induction area in which an induction force acting on the individual acts, an induction force level which is the strength of the induction force for each induction area, and individual information including at least the position of the individual in the space,
A process of setting a movement amount of the individual so that the individual is guided in the guidance region with a stronger guidance force;
updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
updating the degree of the guiding force so that the guiding force for attracting the detected individual into the guidance area increases as the distance between the individual detected in a detection area provided outside the guidance area increases;
A simulation program for executing the above-mentioned steps.
前記空間を規定する空間情報と、前記個体に誘引する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度と、前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する処理と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する処理と、
前記誘導領域外に設けた検出領域で検出された前記個体が当該誘導領域の外側領域に滞在した時間が大きいほど、当該誘導領域へ当該検出された個体を誘引する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する処理と、
を実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。 A simulation program for predicting the movement of an individual in a predetermined space,
A computer stores spatial information defining the space, an induction area in which an induction force acting on the individual acts, an induction force level which is the strength of the induction force for each induction area, and individual information including at least the position of the individual in the space,
A process of setting a movement amount of the individual so that the individual is guided in the guidance region with a stronger guidance force;
updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
updating the degree of the guiding force so that the guiding force for attracting the detected individual into the guidance area increases as the time during which the individual detected in a detection area outside the guidance area stays in the area outside the guidance area increases;
A simulation program for executing the above-mentioned steps.
前記空間を規定する空間情報と、前記個体に排斥する誘導力が作用する誘導領域、及び当該誘導領域ごとに前記誘導力の強さである誘導力度と、前記空間における前記個体の位置を少なくとも含む個体情報を記憶する個体情報記憶手段と、を記憶しているコンピュータに、
前記誘導力が強い前記誘導領域ほど前記個体を誘導するように前記個体の移動量を設定する処理と、
前記個体の位置を前記移動量に応じて更新する処理と、
前記誘導領域内に設けた検出領域で検出された前記個体が前記誘導領域の内側領域に滞在した時間が大きいほど、当該誘導領域から当該検出された個体を排斥する前記誘導力が大きくなるよう前記誘導力度を更新する処理と、
を実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。 A simulation program for predicting the movement of an individual in a predetermined space,
A computer stores spatial information defining the space, an induction region in which an induction force acting on the individual is exerted, an induction force level which is the strength of the induction force for each induction region, and individual information including at least the position of the individual in the space,
A process of setting a movement amount of the individual so that the individual is guided in the guidance region with a stronger guidance force;
updating the position of the individual in accordance with the amount of movement;
updating the degree of the guiding force so that the guiding force for excluding the detected individual from the guiding area increases as the time during which the individual detected in the detection area stays in an inner area of the guiding area increases;
A simulation program for executing the above-mentioned steps.
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