The movement of crowds is a field of research that attracts increasing
interest. This is due to three major reasons: pattern formation and selforganization processes that occur in crowd dynamics, the advancement of simulation techniques and hardware that enable fast and realistic simulations, and finally the growing area of potential applications (planning of pedestrian facilities, crowd management, or evacuation analysis). The field is spanning the borders of various disciplines: physiology, psychology, sociology, civil engineering, mathematics, physics, etc. It depends on the point of view which aspects are given the main focus. One approach is to reduce complexity to fundamental principles that make a mathematical (quantitative) formulation possible and at the same time are sufficiently complex to reproduce the major phenomena that can be observed in reality.
The major aim of this dissertation is to define and validate a model for the simulation of evacuation processes and their analysis. To this end the analogy between non-equilibrium many particle systems and crowds is used.
However, it will also become clear that this analogy is not sufficient for complex scenarios and realistic egress simulations and additional, ‘non-physical’, parameters and principles must be introduced. Even though the investigation is motivated by the applications, the dynamics of crowd movement and model properties are scrutinized. This also includes a thorough review of the data available in the literature, the calibration of the model parameters and the comparison of simulated and empirical flow-density relations.
The core of any evacuation simulation is a set of rules or equations for the movement of people. This is connected to the representation of space, population, and behavior. These topics will be investigated generally (micro- vs. macroscopic, discrete vs. continuous) and especially with regard to a specific two-dimensional cellular automaton model, where the movement dynamics is based on discrete space and time. This allows an efficient implementation and therefore large scale simulations. The route-choice is done via the orientation along a discrete vector field which can in principal be derived from a discrete potential. It is therefore not explicitly simulated but taken into account in a pre-determined way, i.e., the coupling to the vector field is static (constant coupling parameter).
Inhaltsverzeichnis
1. Introduction
1.1 Why Simulating Crowd Motion and Evacuation Processes?
1.2 Models for Social Systems
1.3 Evacuation Assessment and how to Improve
1.4 The Perspective of Physics
2. Modeling Pedestrian and Crowd Dynamics – Methodology
2.1 General Concepts
2.2 Movement Dynamics
2.3 Representation of Space: Discrete vs. Continuous
2.3.1 Continuous Models
2.3.2 Discrete (Grid-based) Models
2.4 Population and Behavior
2.4.1 The Agent Framework
2.4.2 Social Aspects: Competition
2.5 Empirical Data: Literature Review
2.5.1 Data on Walking Speed Distributions
2.5.2 Movement on Stairs and Through Doors
2.5.3 Egress and Evacuation Scenarios
2.6 Velocity Distribution and Dependance on Group Size
3. A Two-dimensional Cellular Automaton Model for Crowd Motion
3.1 Description of the Model
3.1.1 Assumptions the Model is Based on
3.1.2 Movement Algorithm
3.1.3 Fundamental Diagram of the Model
3.2 Distance Keeping and Paths for vmax > 1
3.3 Cell Size and Discretization
3.4 Walking Direction and Orientation Based on a Potential
3.5 Transition Probabilities
3.6 Comparison of the Different Update Types
3.6.1 Parallel Update
3.6.2 Shuffled Sequential Update
3.6.3 Ordered Sequential Update
3.6.4 Influence of the Update on the Fundamental Diagram
3.7 Model Extensions to Include Further Aspects of Crowd Motion
3.7.1 Lane Formation and Other Movement Patterns
3.7.2 Simulation of Competition as Friction
3.7.3 Route Choice Utilizing Networks
3.8 Relation to Other Lattice Based Models
3.8.1 Spin Models and Lattice Gases
3.8.2 Phase Transitions and Critical Behavior
4. Evacuation Simulations: Implementation and Validation
4.1 The Implementation of the Model Into a Simulation
4.1.1 Technical Aspects
4.1.2 Evaluation of Simulation Results
4.1.3 Monte–Carlo Simulation
4.2 Simulation Programs – Overview
4.3 Validation of Simulation Results by Comparison with Evacuation Exercises
4.3.1 Data Recording
4.3.2 Evacuation of a Movie Theater: Exercise and Simulations
4.3.3 Results for the Evacuation of a Primary School
4.3.4 Aircraft Evacuation
5. Evacuation Analysis for Passenger Ships
5.1 Why the Case of a Ship is the Most Complex
5.2 The Procedure: Assembly and Evacuation Phase
5.3 Regulations Concerning the Safety of Ships
5.3.1 Calculation of the Evacuation Time
5.3.2 Identification of Congestion
5.4 Ship Motion and Further Influences
5.4.1 Dynamics of the Ship
5.4.2 Familiarity with the Ship
5.4.3 Counterflow
5.5 Results from Full Scale Tests and Simulations
5.5.1 Evacuation Trials and Comparison to Simulation Results for High Speed Passenger Craft
5.5.1.1 Cat No 1
5.5.1.2 Polarstern
5.5.2 Evacuation of Ro-Ro passenger ships and large passenger ships
6. Summary and Conclusion
6.1 Summary
6.2 Open Questions
6.3 Conclusions
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Dissertation besteht darin, ein zweidimensionales Zellularautomaten-Modell zur Simulation und Analyse von Evakuierungsvorgängen in komplexen Strukturen zu definieren und zu validieren. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Modellierung der Dynamik von Menschenmengen, der mathematischen Formulierung grundlegender Bewegungsregeln sowie dem Vergleich der Simulationsergebnisse mit empirischen Daten aus Evakuierungsübungen.
- Entwicklung eines consistenten theoretischen Rahmens für die Evakuierungssimulation.
- Implementierung eines effizienten mikroskopischen Zellularautomaten-Modells.
- Validierung des Modells anhand von Fallstudien (Gebäude, Schiffe).
- Untersuchung sozialer Einflussfaktoren wie Wettbewerbsverhalten und Routenwahl.
- Analyse von Anforderungen an die Sicherheit von Passagierschiffen.
Auszug aus dem Buch
3.1 Description of the Model
This section introduces a specific microscopic model for pedestrian and crowd motion. This is embedded in the context of microscopic models, i.e., its properties and features are investigated and compared to those of other similar models that have been described in the previous section.
Before describing the model, the assumptions made about the movement and behavior of crowds are stated and explained. This is important for understanding the scope and limitations of the model: it is intented to cover the movement of crowds of humans within complex geometries based on signage but excluding special behavioral characteristics like the formation of groups or the decision whether or not to follow the exit signs. Furthermore, it is intented to simulate evacuation processes. In this context, route choice is not a topic: the routes are assumed to be pre-determined in the sense that all persons follow the given routes, i.e., the direct way to the exit. Of course, fire and other hazards are important in evacuations. However, they are not included in the model due to its focus on the movement. If fire would be included, then the model would become by far more complex, since the effects of toxic gases on the movement ability would also have to be taken into account.
In summary, the basic assumptions are the following:
1. The dynamics can be represented by a cellular automaton, e.g., a spatially and temporally discrete model. This is based on the assumption that there is a finite reaction time and that in crowded areas the space is used efficiently to avoid blockage.
2. Orientation is based on exit signs. Deviations from the shortest route to the exit (resp. destination) are unusual and can be covered by fluctuations of the direction. Route-choice is pre-determined.
3. Irrational behavior is rare. Therefore, deviations from an efficient movement can be taken into account by fluctuations of the walking speed.
4. Persons are not strongly competitive, i.e., do not hurt each other. However, everyone tries to optimize his walking time.
5. Individual differences can be represented by parameters determining the movement behavior, mainly walking speed and orientation capability.
6. These differences and therefore the parameters can be represented by statistical distributions.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Introduction: Ein Überblick über die Relevanz der Evakuierungssimulation sowie die Zielsetzung und Struktur der Arbeit.
2. Modeling Pedestrian and Crowd Dynamics – Methodology: Eine Einführung in die methodischen Grundlagen der Modellierung, einschließlich der Unterscheidung zwischen kontinuierlichen und diskreten Ansätzen sowie der Analyse empirischer Daten.
3. A Two-dimensional Cellular Automaton Model for Crowd Motion: Die detaillierte Beschreibung des zweidimensionalen Zellularautomaten-Modells und seiner Kernmechanismen wie Bewegungsregeln, Diskretisierung und Orientierungspotentiale.
4. Evacuation Simulations: Implementation and Validation: Die technische Umsetzung des Modells in eine Simulationssoftware sowie der Abgleich der Ergebnisse mit realen Evakuierungsversuchen in Gebäuden.
5. Evacuation Analysis for Passenger Ships: Eine spezifische Anwendung des Modells auf die komplexe Umgebung von Passagierschiffen, unter Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen und Besonderheiten wie Schiffsbewegungen.
6. Summary and Conclusion: Eine zusammenfassende Bewertung der Modellergebnisse, Diskussion offener Forschungsfragen und Schlussfolgerungen zur Anwendbarkeit des mikroskopischen Ansatzes.
Schlüsselwörter
Evakuierungssimulation, Zellularautomat, Fußgängerdynamik, Modellvalidierung, Passagierschiffe, Mikroskopische Modellierung, Routenwahl, Stauentwicklung, Empirische Daten, Soziales Verhalten, Simulationsmethodik, Sicherheit auf See, Verkehrsfluss, Personenstromanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der mathematischen Modellierung und Computersimulation der Bewegung von Menschenmengen, insbesondere in Notsituationen, um Evakuierungsvorgänge in Gebäuden und auf Schiffen besser verstehen und planen zu können.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die physikalisch motivierte mikroskopische Modellierung (insbesondere mittels Zellularautomaten), die Kalibrierung dieser Modelle anhand von empirischen Bewegungsdaten sowie deren Anwendung auf reale architektonische Strukturen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist die Entwicklung und Validierung eines mikroskopischen Modells, das in der Lage ist, Evakuierungsprozesse realistisch abzubilden, um somit als Planungswerkzeug für Architekten und Sicherheitsingenieure dienen zu können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt die Methode der Zellularautomaten, eine Klasse diskreter Simulationsmodelle, die auf einfachen, lokal definierten Regeln für die Bewegung interagierender Individuen basiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die detaillierte mathematische Beschreibung des Zellularautomaten, die Untersuchung von Modelleigenschaften (wie Diskretisierung und Routenwahl) sowie die praktische Implementierung und Validierung anhand von Fallstudien wie einem Kino oder Passagierschiffen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Evakuierungssimulation, Zellularautomat, Fußgängerdynamik, Modellvalidierung und die Analyse von Personenströmen in komplexen Geometrien.
Wie werden spezielle Gegebenheiten auf Schiffen im Modell berücksichtigt?
Das Modell wird durch spezifische Parameter wie Vorbereitungszeiten für Rettungsmittel, Embarkationszeiten sowie die Berücksichtigung von Schiffsbewegungen erweitert, um die Besonderheiten der maritimen Umgebung abzubilden.
Warum wird ein Zellularautomat gegenüber kontinuierlichen Modellen bevorzugt?
Zellularautomaten bieten eine hohe Recheneffizienz, was die Simulation sehr großer Personenzahlen in komplexen, großskaligen Layouts ermöglicht, ohne dabei die für Evakuierungsvorgänge wesentlichen mikroskopischen Dynamiken zu verlieren.
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- Hubert Klüpfel (Author), 2003, A Cellular Automaton Model for Crowd Movement and Egress Simulation, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/201159
