数据驱动的最优互惠避碰模型偏好速度研究

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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(OptimalReciprocalCollision 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
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