UAF——城市框架分析器
2012-10-23 14:56:35   来源:Tranbbs.com      作者:未知    评论:0 点击:

为什么要仿真人群和他们的环境?

传统理论上,城市空间设计一贯给予了车辆运动比步行运动更多的优惠。为了促进城市的发展和便利货物和人们的流通,高质量的交通基础设施的需求是可以理解的,并在今天现代城市的每一个方面中体现出来。

然而,一个转变正在发生。现在,不再是汽车规则至高的情况了,甚至是,城市空间设计者对于将步行作为一种最主要的交通方式的需求日趋敏锐。目前的一个发展趋势是越来越朝平衡的城市空间设计倾斜,并提供车辆用户和行人用户的服务需要和质量的串联评价。

主动支持绿色议程和健康问题,例如,让城市空间变得更吸引人,来让人们散步,减少污染,也是走向一个平衡的城市空间政策的关键驱动力。最后,也是最重要的,在考虑新的城市道路使用或者修改现有的基础设施时,步行安全是极为重要的。提高步行安全和避免行人/车辆事故的计划是Urban Analytics Framework的主要目标。

现在,开发城市规划人员需要的新工具,确保用于精确地模拟我们未来世界不断变化的需求的技术的可用性是很重要的。

项目目标

Urban Analytics Framework (UAF) 旨在提供一个为公路交通和行人的用户共享空间质量的分析评估。

首先,UAF是一个分析工具。它基于实体建模概念和一个经过实验测试的评估方法论,能够让用户清楚地识别城市空间内的问题区域。这个新工具在同类产品中以一个分析的理念率先考虑了公路交通和步行的交互作用, 超越简单的可视化方法去试图回答日常城市交相作用的原因和结果后面的“为什么”问题。

理解两组城市空间用户之间的交互作用是设计平衡的环境的关键。平衡的环境对公路交通和步行者都是高效的,对于步行者使用是安全而友好的,也是环境敏感性的。

UAF能够让城市规划人员优先于执行,在设计阶段理解这些交互作用,因而,提高了理解的质量并提供了一个坚实的工程基础来帮助城市设计决策过程。

UAF已经与Crowd Dynamics共同协力发展多年,而Crowd Dynamics是在行人仿真方面的领先权威,拥有超过20年的经验和一个遍布全球的公共部门和私营部门投资组合的客户群。

UAF的关键项目目标可以总结为:

坚实的分析基础(Solid Analytical Foundation): UAF是一个基于坚实的分析学理论的柔性工具,提供数据表明怎样改善城市空间;展示和3D图形居于其次,以明确的模拟概念和一个经过实验测试的评估方法论,能够让用户清楚地识别在城市空间中的问题区域。

笨拙的人群,灵活的空间,基于情报的分析(Dumb People, Smart Space, Informative Analytics):在 UAF中,所有的仿真人或者智能体有数量有限的配置参数,按实值计算,对应数量有限的智力。智能体通过它们移动穿过环境来了解它们的环境,每个智能体获得关于它们怎样通过可用空间的新信息。像一个交通仿真模型,一个智能体的运动是一个它们空间的功能和空间给予智能体的信息。这个方法让我们展示真实,不加掩盖的:笨拙的,集中的,有意外倾向的,和困惑的人群。如果在UAF中的这个智能体过于灵活,它们将不会犯错,迷路,困惑,导致阻塞,涉及交通事故,因此,只能告知我们很少关于它们从所穿过的环境中获得的服务的质量。

确定因果关系和安全问题:安全问题的识别是UAF的第一个目标。我们能够让智能体模拟沮丧的行人在人行横道上,忽视“止步”的信号,利用机会间隙并穿过应该在它们认为安全时才穿行的交通流。此外,我们模拟了车辆和智能体的视野,车辆的刹车能力和具有侵略性和温和性特质的司机的差异与智能体有交互作用。在轮流让UAF提供有情报根据且精确的关于安全问题的反馈的过程中,这些数量评估让我们给城市空间设计者说明详细的因果关系。

发现=理解=控制:UAF采用的模型构造方法论促成了发现,理解和控制的概念。当模拟者了解空间怎样影响智能体的行为时,网络建立的过程激励了发现的产生。发现促进问题空间的理解,问题空间能够让模拟者看到关联并确定冲突(POC’s)存在的高概率性的区域或者过分使用/使用不充分的区域。理解能够让模拟者做出关于怎样最优地改善城市空间决策,这种决策对公路交通和步行者都是高效的,对于步行者使用是安全而友好的,也是环境敏感性的和有情报根据的。

核心功能

产品聚焦

UAF集成Quadstone Paramics获得具有完全自由空间智能体模型的交通微仿真性能。自由空间智能体模型能够让智能体,这个术语用于我们被仿真的人群,在它们定义的空间约束内自由移动。与传统交通模型不同,自由空间模型没有沙丘/小路/网点等来指示智能体的运动。

较高POC区域的空间分析图

UAF提供了一组综合的工具来模拟车辆和步行者之间的交互关系。路标,中断的右转,步行者优先穿过,以及经请求的穿过都能以一种灵活可变的方式模拟出来。

UAF是一个完全的(100%)运行时应用程序:它没有后加工处理或者从仿真的一边输入到另一边的数据产生。在UAF中,我们在一个单一的环境中同时考虑车辆和智能体交互作用。

UAF被设计为一个决策支持分析工具,它的图形前端和分析显示屏尤其体现了这一作用。UAF 使用许多行业效力标准量度(MOE),例如,帮助用户理解的服务等级。此外,UAF提供了一个高端的3D渲染引擎的实时逼真视频采集和串连图板。

应用区域

联合一个交通微仿真模型和具有完全自由空间智能体的模型能够让UAF精确地再现各种各样的情景。UAF可以用来模拟车辆和智能体的交互关系或者它能用于每个部分的单独的模拟而不依靠其它部分。

UAF关键应用区域包括:

* 交通运作评估和城市空间设计;

* 商业购物空间的人流分析;

* 智能体服务等级和环境质量;

* 公共运输终端,例如地铁或者汽车站和它们与公路网络的交互关系;

* 特定事件规划,例如音乐会,街道派对的道路关闭,主要运动活动事件;

* 来自城市空间的评估计划,评估时间;

* 车辆和步行者的视野和能见度分析;

* 以及智能体安全分析。

关键度量

UAF为公路交通和步行用户提供了一个共同空间的质量的分析评估。共同空间的质量是一个抽象术语,可能取决于公路交通和智能体运动的下列特点:

责任编辑:佚名

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