虛擬人群行為仿真關(guān)鍵技術(shù)及軍事應(yīng)用研究.pdf

1、隨著社會不安定因素的增多，突發(fā)安全事件特別是國內(nèi)群體性事件的頻繁發(fā)生給社會造成了巨大破壞和人員傷亡。在此背景之下，提高應(yīng)對突發(fā)事件的能力對于保障公共安全具有重要意義。利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)對人群行為進(jìn)行仿真研究，從而為具有軍事應(yīng)用背景的人群管理控制決策提供技術(shù)支持，已經(jīng)成為近年來的研究熱點(diǎn)。本文以群體性事件作為代表性的軍事應(yīng)用背景，針對當(dāng)前虛擬人群行為仿真中面臨的行為模型真實(shí)性差、單一模型不能夠真實(shí)模擬人群行為現(xiàn)象、人群行為仿真框架適用性差

2、等問題，兼顧群體性事件對人群行為模型的實(shí)際需求。分別從人群行為仿真框架設(shè)計(jì)、獨(dú)立個體的導(dǎo)航行為、各種類型的組行為生成、群體性事件中的組控制行為等方面，開展虛擬人群行為仿真關(guān)鍵技術(shù)研究，提出了相應(yīng)的控制策略和模型，并對傳統(tǒng)的算法進(jìn)行了改進(jìn)。本研究主要內(nèi)容包括：
　　⑴對虛擬人群行為建模相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述，對不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析、比較，提出以群體性事件為應(yīng)用背景開展人群行為仿真研究，將群體性事件中的人群分為

3、平民和士兵，其中平民又由獨(dú)立個體和組構(gòu)成。從而提出分別對人群中的不同構(gòu)成成分進(jìn)行行為建模，以期建立逼真的人群行為模型。
　?、茖τ谌巳盒袨榉抡婵蚣茉O(shè)計(jì)問題，在多智能體體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，將基于行為的智能體體系結(jié)構(gòu)和慎思式智能體體系結(jié)構(gòu)相結(jié)合，提出一種行為/認(rèn)知混合式體系結(jié)構(gòu)。此體系結(jié)構(gòu)不僅能設(shè)計(jì)明顯不同于反應(yīng)式規(guī)則的、復(fù)雜的單個行為，還能夠通過在行為模塊中加入一定程度的規(guī)劃從而生成更復(fù)雜的行為模塊，因此能對非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境進(jìn)行很好的處

4、理，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的高層規(guī)劃和對環(huán)境變化的快速反應(yīng)二者優(yōu)勢互補(bǔ)。行為/認(rèn)知混合式控制結(jié)構(gòu)由于建立在基于行為的系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架之上，因此具有比慎思/反應(yīng)式混合體系結(jié)構(gòu)或單純采用基于行為的結(jié)構(gòu)更大的優(yōu)勢，也更適合于對人群行為的仿真建模。同時在我們設(shè)計(jì)的體系結(jié)構(gòu)中，實(shí)現(xiàn)了全局規(guī)劃和局部行為的結(jié)合、宏觀行為和微觀行為的結(jié)合、數(shù)據(jù)驅(qū)動方法和模型驅(qū)動方法的結(jié)合，從而能夠支撐產(chǎn)生更為真實(shí)的人群行為模型，也極大地提高了人群行為仿真框架的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。

5、　　⑶對于獨(dú)立個體的導(dǎo)航行為生成問題，為提高虛擬人運(yùn)動軌跡的逼真自然性，必須使虛擬人的軌跡滿足平滑性、多樣性以及具有最大速度和加速度約束。首先對PRM（probabilistic roadmap）算法的采樣策略進(jìn)行了適應(yīng)性修改，提出將非均勻采樣和bridge-test采樣策略相結(jié)合作為虛擬人的路徑點(diǎn)采樣策略。利用解耦式軌跡規(guī)劃方法，提出一種具有最大速度和加速度約束的多樣性軌跡設(shè)計(jì)策略。同時，為了提高避碰行為的真實(shí)性，提出利用虛擬人的社會

6、學(xué)角色參數(shù)和個性參數(shù)改進(jìn)避碰行為模型，從而根據(jù)不同的虛擬人內(nèi)在屬性生成多樣性的避碰行為。
　?、柔槍M行為生成問題，分別對平民組行為和士兵組行為進(jìn)行研究。提出將可視-Voronoi圖用于組運(yùn)動路徑的生成，進(jìn)而利用平滑方法、多樣性軌跡生成策略以及修改評價函數(shù)三種方式產(chǎn)生組的運(yùn)動軌跡，使組運(yùn)動軌跡滿足四個方面的需求，即組的軌跡與障礙間應(yīng)具有所設(shè)定的間隙、組的路徑應(yīng)盡量短、具有平滑性和多樣性。針對非一致性平民組，基于分布式控制算法，對基

7、本組行為進(jìn)行了分析，進(jìn)而提出了一種具有多個 leader和全局軌跡約束的組行為生成方法。設(shè)計(jì)了一個兩步驟控制策略：第一步通過在支撐軌跡上設(shè)置一個可移動的“假想領(lǐng)導(dǎo)者”使組中所有領(lǐng)導(dǎo)智能體的中心滿足全局軌跡的約束；第二步利用所有領(lǐng)導(dǎo)智能體帶領(lǐng)所有跟隨智能體，從而將組中所有跟隨智能體的中心滿足全局軌跡的約束。將這兩個步驟相結(jié)合，最終實(shí)現(xiàn)組中心滿足全局軌跡的約束。另外，通過在障礙的邊界引入一類“假想的β智能體”，增加組對環(huán)境中任意障礙的避碰能

8、力。
　?、舍槍θ后w性事件應(yīng)用背景，對一致性平民組和士兵組行為進(jìn)行了研究，提出利用組外形保證組的一致性，并且使得組外形根據(jù)環(huán)境狀態(tài)和全局軌跡的曲率變化而產(chǎn)生靈活的修正。提出利用組外形結(jié)合組隊(duì)形對具有嚴(yán)格隊(duì)形約束的士兵組行為進(jìn)行模擬，在此過程中，利用組外形和期望隊(duì)形在初始隊(duì)形和目標(biāo)隊(duì)形間構(gòu)建一個隊(duì)形關(guān)鍵幀序列，使得組中的所有士兵智能體沿全局軌跡從位于初始區(qū)域的初始隊(duì)形運(yùn)行至位于目標(biāo)區(qū)域處的目標(biāo)隊(duì)形。一方面既保證了個體間不發(fā)生碰撞，另

9、一方面又保證了組隊(duì)形盡量與期望隊(duì)形接近以及組隊(duì)形的靈活性。提出的組行為生成方法能夠生成人群行為仿真中的各種組行為，滿足了日常生活和群體性事件中對組行為的需求。
　?、蕿榱藢?shí)現(xiàn)日常人群管理和對騷亂人群的控制，針對組控制問題，提出了一種改進(jìn)的shepherding行為。根據(jù)已有shepherding行為的不足，引入具有最大速度和最大加速度約束的時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃方法，生成控制智能體的運(yùn)動軌跡，使得控制智能體在滿足最大速度和最大加速度約束

10、的前提下，盡快運(yùn)動至目標(biāo)位置，從而對人群進(jìn)行更有效的管理和控制。
　　⑺進(jìn)行了數(shù)據(jù)和模型混合驅(qū)動的虛擬人群行為仿真系統(tǒng)開發(fā)及其應(yīng)用研究。以現(xiàn)有的虛擬人應(yīng)用開發(fā)軟件為基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)和模型混合驅(qū)動的行為建模思想，我們將基于速度場的行為建模方法和基于智能體的行為建模方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)二者的優(yōu)勢互補(bǔ)。以廣泛應(yīng)用的商業(yè)軟件DI_Guy和Vega Prime軟件平臺作為可視化渲染輸出平臺，通過調(diào)用底層的SDK動作庫函數(shù)對虛擬人群進(jìn)行控制，并以群