数据驱动的最优互惠避碰模型偏好速度研究

• 作者: 王杰 袁鹏 邱晓刚 陈彬 马亮
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人群疏散仿真 ORCA 数据驱动 差分进化算法
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 2731-2739
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-FZ0330

摘要

人群疏散是应急管理的重要内容.因经济、安全等原因,应急疏散演练不能够反复实施.而建模仿真具有成本低、高可重复性等显著性优点,没有真实演练的诸多限制.最优互惠避碰撞策略(Optimal Reciprocal Collision Avoidance,ORCA)是一种基于速度的避碰方法,具有精细的粒度,计算高效,被广泛地运用在机器人避障等领域中.尝试将ORCA引入人群疏散仿真中,并从最优偏好速度设置策略入手,用数据驱动的方式对不同类型速度策略下的ORCA进行了最优参数识别,从策略集中选出最优策略并确定了最优参数配置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彬		4	0	0.0	0.0
2	袁鹏		2	0	0.0	0.0
3	王杰		1	0	0.0	0.0
4	马亮		2	0	0.0	0.0
5	邱晓刚		3	0	0.0	0.0