МЕЗОСКОПИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕШЕХОДНОГО ПОТОКА КАК ПОТОКА КЛАСТЕРОВ

Наумова Н.А., ORCID: 0000-0003-1944-1642, д-р техн. наук, Кубанский государственный технологический университет, Кравченко В.С., Голубев Д.И., Кубанский государственный университет, г. Краснодар, Россия

МЕЗОСКОПИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕШЕХОДНОГО ПОТОКА КАК ПОТОКА КЛАСТЕРОВ

 

Аннотация. Моделирование пешеходных потоков приобрело огромную значимость в последние десятилетия, так как строительство и проектирование мест притяжения большого количества людей требует создания условий безопасности. Показатели, характеризующие пешеходные потоки, аналогичны показателям, характеризующим транспортные потоки: интенсивность, плотность и скорость. Главная проблема, возникающая при моделировании движения пешехода – сложность воссоздания правдоподобного поведения. Мезоскопический подход при моделировании пешеходных потоков позволяет имитировать динамику потока с достаточной точностью при минимальном наборе исходных данных. Разработан метод и алгоритм разбиения на кластеры пешеходного потока. По результатам создан модуль компьютерной программы. Зная закон распределения интервалов в кластерном пешеходном потоке, можно определить длину очереди пешеходов у пешеходного перехода, среднее время пребывания в очереди, среднюю задержку пешеходов и автомобилей в конфликтных точках улично-дорожной сети.

Ключевые слова: пешеходные потоки; математическая модель; кластеры; организация движения.

 

Naumova N.A., ORCID: 0000-0003-1944-1642, Ph.D., Kuban State Technological University, Kravchenko V.S., Golubev D.I., Kuban State University, Krasnodar, Russia

MESOSCOPIC MODELING OF PEDESTRIAN FLOW AS A FLOW OF CLUSTERS

 

Abstract. Modeling pedestrian flows has gained immense importance in recent decades, since the construction and design of places of attraction for large numbers of people requires the creation of safety conditions. Indicators characterizing pedestrian flows are similar to indicators characterizing traffic flows: intensity, density and speed. The main problem that arises when modeling pedestrian movement is the difficulty of recreating believable behavior. The mesoscopic approach to modeling pedestrian flows allows simulating the flow dynamics with sufficient accuracy with a minimum set of initial data. A method and algorithm for dividing pedestrian traffic into clusters has been developed. Based on the results, a computer program module was created. Knowing the law of distribution of intervals in a cluster pedestrian flow, it is possible to determine the length of the queue of pedestrians at the pedestrian crossing, the average time spent in the queue, the average delay of pedestrians and cars at the conflict points of the road network.

Key words: pedestrian flows; mathematical model; clusters; organization of movement.