行人交通流研究综述
行人轨迹预测 综述
行人轨迹预测综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：行人轨迹预测是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向，它主要研究如何利用传感器数据和算法模型来预测行人在未来时刻的运动轨迹。
该技术在智能交通系统、人机交互、智能机器人等领域有着广泛的应用。
随着城市化进程的加快，行人的数量和行为变得更加复杂多样，传统的交通管理方式已经无法满足日益增长的需求。
研究如何准确、高效地预测行人的运动轨迹成为了一项重要的课题。
目前，行人轨迹预测主要分为传统方法和深度学习方法两种。
传统方法主要是基于行为模型和轨迹特征的统计分析，如基于贝叶斯网络、最近邻算法等。
这些方法在一定程度上能够提供行人的运动规律和行为模式，但是存在对特征和参数的依赖性较强，预测精度有限的问题。
而深度学习方法则是利用深度神经网络对大量的轨迹数据进行学习和训练，从而实现更加准确和灵活的轨迹预测。
这种方法无需依赖于人工设计的特征，而是通过大数据和深度学习算法自动学习行人的运动规律和行为模式，预测效果更加准确和可靠。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，行人轨迹预测取得了显著的进展。
研究人员提出了各种不同的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制等，用于提高轨迹预测的准确性和鲁棒性。
行人轨迹预测还受到多个因素的影响，如行人自身的行为特征、环境的复杂性、传感器的准确性等。
如何有效地处理这些因素，提高预测的准确性和鲁棒性成为了当前研究的重点和挑战。
行人轨迹预测是一个复杂而重要的研究领域，需要整合多种技术和方法进行研究和应用。
随着深度学习技术的不断发展，相信行人轨迹预测将在智能交通系统、智能机器人等领域发挥越来越重要的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
【2000字】第二篇示例：随着城市化进程不断加快，人口数量不断增加，城市中的行人数量也在不断增加，其交通压力也在不断增加。
行人轨迹预测在城市交通管理中发挥着越来越重要的作用，它可以帮助交通管理者更好地规划交通流动，提高城市交通效率，减少交通拥堵。
行人交通流特性讲解
2.行人速度特性
(1)行人步行速度特性
步行速度分布范围较宽为0.5~1.5m/s，
成人一般集中在1.0~1.3m/s，
水平路段步行速度一般在0.5~1.5m/s
行人步行速度受诸多因素的影响，主要有：
①年龄和性别
青年的步速比中老年的大，男性比女性快。
②出行目的
换乘行人的步速一般在1.49m/s左右，
全体 0.62m
0.58m 0.59m 0.66人的身体在静止状态下所占的空间范
围，两肩的宽度和厚度是人行道空间和有关设施设计所必需
的基本尺寸，设计中肩宽、肩厚一般取为59.5cm和33cm。 行人动态空间需求可分为步幅区城（64cm）、感应区城（行 人知觉、心理和安全等因素影响）、行人视觉区城（2.1m） 以及避让与反应区域（自己前面预留一个可见的区域，以保 有足够的反应时间以便采取避让行为；0.48~0.6m）等。 心理缓冲空间：心理学家所做的人类心理缓冲区域测量实验，
行人过街特性中最主要的参数是行人过街速度，行 人的步行速度决定了他们与车辆交通相冲突的几率。
行人过街速度
m/s
性别
青年
中年
老年
男
女
1.32
1.21
1.28
1.28
1.10
1.01
3.行人步幅特性
步幅为步行者两脚先后着地，脚跟至脚跟或脚尖至脚
尖之间的距离，通常用m来表示。
步幅的分布区间因性别、年龄而稍有差别，95%的男
行人交通流特性
分析行人交通特性的目的：
• 步行交通是满足人们日常生活需要的一种基本交 通方式，行人出行活动是城市交通中的一个重要
组成成分。
• 准确分析行人交通特性，才能使行人和机动车可
行人交通伤流行病学分析
行人交通伤流行病学分析【摘要】本文以长沙地区2000～2005年的200例医院交通伤数据为样本，对易受伤害道路使用者交通事故和交通伤进行了详细和深入的流行病学统计分析。
分析内容主要包括：损伤部位和类型、损伤严重度、损伤等级AIS评分分析、ISS损伤严重度分析、损伤部位与损伤严重度分布、年龄与损伤严重度分布等。
【关键词】交通伤流行病学；行人事故；损伤0引言近年来尽管我国汽车交通伤亡人数呈下降趋势，但每年仍有约10万人死于车祸[1]。
我国汽车交通事故造成的伤亡和社会经济损失是汽车与交通安全领域急需解决的社会问题。
采集详实、可靠的事故数据对汽车交通事故进行全面、深入的研究，从而深刻理解汽车交通事故的本质和规律是减少伤亡、提高道路使用者安全性的关键所在。
长沙市汽车交通伤流行病学分析是以医院数据样本为基础，对年龄、性别、损伤部位及损伤严重度等信息进行统计分析。
数据样本由2000～2005年长沙地区200例易受伤害道路使用者交通伤案例构成，一起事故包含一位伤者。
其中190起行人事故，10起自行车者事故。
1流行病学分析1.1年龄分布图1是长沙市200起交通伤案例的年龄分布图。
46～50岁的易受伤害道路使用者事故概率最高，为12.5%，其次是16～20岁，为11.5%。
由图可知，概率大于8%的年龄段是16～25岁、31～50岁和65岁以上年龄段。
0～5岁和11～15岁的事故概率最低，均为1.5%。
图1 长沙市200起交通伤案例的年龄分布图1.2性别分布200名交通伤员的性别比例为1.4：1，总的来说男性多于女性。
另外，不同的年龄段性别比例也有所不同。
0～15岁男性占61.5%，女性占38.5%，男女性别比例为1.6：1。
16～65岁，男性占59.4%，女性占40.6%，男女性别比例为1.5：1。
65岁以上，男性占52.9%，女性占47.1%，男女性别比例为1.1：1。
由此可以看出，随着年龄的增加，男女比例有下降的趋势，65岁以上的老年人，性别比接近1：1。
微观交通仿真综述
微观交通仿真综述微观交通仿真技术是一种通过模拟现实交通环境中的车辆、行人和其他交通参与者的行为来研究交通流动性和安全性的工具。
随着城市化进程加快和交通拥堵问题日益突出，微观交通仿真技术在交通规划、交通管理和交通安全等领域中得到了广泛的应用。
本文旨在对微观交通仿真的研究现状、方法和应用进行综述，以期为相关人员提供参考。
一、微观交通仿真的研究现状微观交通仿真是基于个体行为的交通仿真技术，其研究内容主要包括车辆、行人和道路设施等交通参与者之间的交互作用。
目前，微观交通仿真的研究主要集中在以下几个方面：1. 交通流模型交通流模型是微观交通仿真的核心内容之一，它主要研究交通参与者在道路网络中的运动和交互行为。
目前，常用的交通流模型包括微观的基于个体行为的模型和宏观的基于流体动力学的模型。
其中微观的交通流模型可以更好地模拟出交通参与者之间的细微行为，对于交通流动性和安全性的研究有重要的意义。
2. 交通行为建模交通行为建模是微观交通仿真的另一个重要方面，它主要研究交通参与者的行为规律和决策过程。
在交通行为建模中，研究者通常借助于心理学和行为经济学的理论，对驾驶员和行人的决策过程进行建模，以期能够更准确地描述他们在交通环境中的行为。
3. 仿真平台和工具为了进行微观交通仿真，研究者通常会借助于一些仿真平台和工具，比如SUMO、VISSIM和MATSIM等。
这些仿真平台和工具通常都提供了丰富的模型和接口，能够帮助研究者更方便地进行交通仿真实验。
微观交通仿真的研究主要集中在交通流模型、交通行为建模和仿真平台和工具等方面，研究者通过对这些方面的研究，不断提高微观交通仿真技术的建模精度和仿真效果，为交通规划、交通管理和交通安全等领域提供了有力的支撑。
微观交通仿真的方法主要包括建模方法和仿真实验方法两个方面。
2. 仿真实验方法微观交通仿真的仿真实验方法通常包括计算机仿真和实际仿真两种。
在计算机仿真中，研究者通常会利用仿真平台和工具进行仿真实验，通过改变模型的参数和初始条件，来观察交通流的演化过程；而在实际仿真中，研究者通常会借助于视频监控和车载设备等技术，对真实的交通环境进行观测和记录，以期验证建立的交通流模型和交通行为模型。
古建筑群行人交通疏散模拟研究
古建筑群行人交通疏散模拟研究古建筑群作为文化遗产的重要组成部分，吸引着大量游客前来参观游览。
然而，由于古建筑群内部空间狭小，通道狭窄，道路拥挤，人流密集，如何进行有效的交通疏散成为一个重要的问题。
本文将通过模拟研究古建筑群行人交通疏散，探讨如何优化行人流动，提高疏散效率。
一、古建筑群行人交通疏散特点分析古建筑群内部往往存在错综复杂的道路网络，建筑密集，通道狭窄，容易形成人员聚集现象。
当游客数量较大时，容易导致通道拥堵，行人流动缓慢，甚至发生拥挤踩踏事件，造成人员伤亡和财产损失。
因此，古建筑群内行人交通疏散工作至关重要。
二、古建筑群行人交通疏散模拟研究方法1.建立行人交通模拟模型。
通过对古建筑群内部道路网络、建筑结构等情况进行调研和分析，建立行人交通模拟模型，模拟不同人员数量下的行人流动情况。
2.确定疏散策略。
根据模拟结果，确定疏散策略，如增加疏散通道、引导行人流动方向、控制人员数量等，以提高疏散效率。
3.模拟疏散过程。
在模拟软件中模拟不同疏散策略下的行人流动过程，观察各种因素对疏散效果的影响，找出最佳疏散方案。
三、古建筑群行人交通疏散优化策略1.增加疏散通道。
通过增加出入口、扩大通道宽度等方式，增加疏散通道，提高疏散效率。
2.优化行人引导。
设置标识、引导员等措施，引导游客行走方向，减少交通混乱，提高疏散效率。
3.控制人员数量。
限制古建筑群内的最大承载人数，避免过度拥挤，减少行人密度，降低事故风险。
四、研究结果与展望通过模拟研究古建筑群行人交通疏散，可以有效地评估不同疏散策略的效果，并找出最佳疏散方案。
未来，在古建筑群行人交通疏散领域还可以进一步研究行人行为模型、应急疏散预案等，提高古建筑群行人交通疏散的实际效果，确保游客人身安全，保护古建筑文化遗产。
总而言之，古建筑群行人交通疏散是一个重要但复杂的问题，需要我们结合实际情况，科学研究，制定合理的疏散方案，以确保游客安全，维护古建筑文化遗产的完整性和可持续发展。
行人轨迹预测 综述
行人轨迹预测综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：行人轨迹预测是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是根据行人的历史轨迹数据预测其未来的移动路径。
行人轨迹预测技术在实际场景中有着广泛的应用，比如智能交通系统、人机交互、自动驾驶等领域。
本文将综述当前行人轨迹预测的研究现状，以及存在的挑战和未来发展方向。
一、行人轨迹预测的意义与挑战行人轨迹预测对于实现智能交通系统、提高人机交互体验、促进自动驾驶技术的发展具有重要意义。
通过对行人的轨迹进行准确预测，可以有效地提高交通系统的效率和安全性，避免交通事故的发生。
行人轨迹预测还可以帮助机器人等智能设备更好地理解人类行为，提升其与人类的交互效果。
行人轨迹预测面临着许多挑战。
行人的移动行为受到多种因素的影响，如环境、社会文化等，预测其轨迹具有一定的复杂性。
行人轨迹数据通常存在不确定性和噪声，如何准确地处理这些数据成为了挑战。
行人轨迹预测需要考虑多个相互作用的行人之间的关系，这增加了预测的难度。
当前，行人轨迹预测的方法主要分为基于规则的方法和基于数据驱动的方法两种。
基于规则的方法通常依靠人类对移动行为的理解和经验知识进行轨迹预测，但其准确性受到限制。
而基于数据驱动的方法则通过机器学习和深度学习等技术从历史轨迹数据中学习行人的移动模式，预测其未来的轨迹。
在基于数据驱动的方法中，常用的技术包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些技术可以有效地捕捉行人之间的时空关系，提高轨迹预测的准确性。
一些研究者还提出了结合强化学习、注意力机制等技术的方法，进一步提升了行人轨迹预测的性能。
未来，随着深度学习等技术的不断发展和应用，行人轨迹预测的性能将进一步提升。
可以预见的是，行人轨迹预测技术将与智能交通系统、自动驾驶、智能家居等技术相结合，共同推动智能化社会的建设。
值得期待的是，行人轨迹预测技术将在未来的生活中发挥越来越重要的作用，为人类提供更加便捷、安全和智能的生活方式。
交通运输-行人交通仿真研究进展 精品
行人交通仿真研究进展已有 1154 次阅读20XX-4-27 22:59|个人分类:行人仿真|系统分类:科研笔记|关键词:城市交通，行人交通，疏散，交通流前些日子对以前研究的行人交通做了一个规整，梳理了一下其研究进展行人交通仿真研究进展1 引言作为一个新兴词汇，“行人交通”正在被包括城市交通研究者、管理者和交通参与者在内的人所认识和了解。
狭义上的行人交通只包括发生在道路上的步行行为；广义上的行人交通则包括发生在一切公共设施范围内的步行行为，比如机场、地铁站、体育场馆、人行道、人行横道等。
近来，特别是911事件以来，行人研究成为了物理学、计算机科学、经济学、数学以及交通工程等学科的研究热点。
这些研究的努力都是为了使步行活动更方便、更舒适、更经济、更安全。
作为一种对复杂问题和随机现象具有良好描述能力的有效工具，计算机仿真已经成了研究、评价行人交通的重要手段之一。
尽管如此，与机动车交通仿真不同，行人系统因为具有诸如多样性、慢速性、随机性和自组织性的独特特征而显得复杂的多。
因此，近年来出现了许多专门的行人交通理论、模型、方法以及相关的软件产品，而且越来越多的人也对行人交通仿真的研究体系和进展感兴趣，所以，对相关的研究情况作一回顾了总结就显得很有必要。
2 研究概况总体来说，行人研究可以分为三个层次：宏观、中观和微观，它们之间并没有严格的界线。
宏观研究主要关注行人设施当中行人步行空间分配的问题，比如流量-速度-密度的关系；中观研究主要关心行人流中的群特性；微观研究则把行人流中的每个行人看成具有速度、年龄、环境、心理等属性的独立实体。
行人研究的历史可以追溯到上世纪五十年代，那时候的人们主要关心流量-速度-密度的关系和行人设施的容量。
那时计算机技术还不发达，大部分的研究仅仅是靠肉眼观察、拍照、胶片记录等方式宏观评价行人流。
一个比较早的宏观行人仿真模型是由Fruin在1971年提出的，他的模型已经被HCM 所采用作为分析宏观行人流特性的方法。
《城市街道场景的行人检测研究》范文
《城市街道场景的行人检测研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，道路交通系统变得越来越复杂，尤其是城市街道上的行人安全问题越来越受到关注。
为了提高行人交通安全和降低交通事故率，行人检测技术应运而生。
本文将重点探讨城市街道场景下行人检测的相关研究。
二、背景及意义城市街道是行人交通的重要组成部分，由于人流密集、环境复杂，因此对于行人的检测与识别具有重要价值。
通过行人检测技术，可以有效提高道路交通安全，降低交通事故率，保护行人的生命安全。
此外，行人检测技术还广泛应用于智能交通系统、智能安防、自动驾驶等领域，具有广泛的应用前景和重要的研究意义。
三、相关研究综述近年来，行人检测技术得到了广泛关注和研究。
早期的研究主要基于传统的计算机视觉方法，如特征提取、模板匹配等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测方法逐渐成为研究热点。
目前，许多学者在公开数据集上进行了大量实验，取得了较好的效果。
然而，城市街道场景下的行人检测仍面临诸多挑战，如环境复杂、行人姿态多变、光照条件变化等。
四、研究方法本研究采用基于深度学习的行人检测方法。
首先，收集城市街道场景下的行人图像数据集，并进行标注和预处理。
其次，构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，进行训练和优化。
最后，在测试集上进行测试和评估，得出实验结果。
五、实验过程及结果分析（一）实验过程1. 数据集准备：收集城市街道场景下的行人图像数据集，并进行标注和预处理。
2. 模型构建：构建基于深度学习的行人检测模型，如卷积神经网络等。
3. 模型训练与优化：使用训练集对模型进行训练和优化，调整模型参数。
4. 测试与评估：在测试集上进行测试和评估，得出实验结果。
（二）结果分析通过实验，我们发现在城市街道场景下，基于深度学习的行人检测方法具有较高的准确性和稳定性。
其中，我们的模型在处理行人多姿态、环境复杂等因素时表现出了较强的鲁棒性。
此外，我们还发现，通过优化模型参数和改进训练策略，可以进一步提高模型的性能。
关于行人交通行为的调查报告
关于行人交通行为的调查报告
调查背景
为了了解人们在路上的行为惯以及安全问题，我们对城市中不同地区的行人进行了调查。
调查结果
我们对500名行人进行了问卷调查，并观察了他们在行进过程中的行为，得出了以下结论：
1. 大多数行人认为自己在马路上的行为比较安全，但实际上他们的行为惯存在问题。
例如，40%的被调查者在穿越马路时没有使用斑马线。
2. 在观察过程中，我们发现有些行人没有在马路上保持足够的警惕，他们可能会在用手机或听音乐时忽略了交通情况。
这种现象在靠近商业区的道路上尤为明显。
3. 行人在马路上的行为惯与他们的年龄有关。
青少年和年轻人更倾向于冒险，他们在穿越马路时更可能不使用斑马线或未等红灯变绿。
结论
为了减少交通事故的发生，我们需要加强对行人的宣传教育，让他们养成正确的行为惯。
我们建议增设更多的斑马线，设置更多的交通指示牌，提高行人的安全意识。
同时，在高危区域可以设置摄像头，对于违规的行为可以进行处罚。
建议
为了改善城市的交通状况，我们建议：
- 增加交通安全知识普及的力度，让行人了解穿越马路时需要注意的事项。
- 在马路上增设更多的斑马线和交通指示牌，方便行人观察交通情况。
- 提高行人的安全意识，可以通过在公共场所播放交通安全视频、发放宣传单等方式开展宣传教育活动。
- 在高危区域安装交通摄像头，对于危险行为进行监控和处罚。
总结
我们的调查表明，行人在马路上的行为需要得到更好的规范和
管理。
通过增加宣传教育活动和加强道路设施建设，我们可以提高
行人的交通安全意识，减少交通事故的发生。
关于行人交通行为的调查报告
关于行人交通行为的调查报告背景在城市交通管理中，行人交通行为起着重要的作用。
了解并研究行人的交通行为对于改善城市交通状况、保障行人安全至关重要。
为了更好地了解行人交通行为，我们进行了一份调查，以便探索行人的行为惯和问题。
调查方法我们通过观察和访谈的方式对行人交通行为进行调查。
我们在市区的七个关键路口进行了观察，并邀请了300名行人参与调查问卷。
结果分析行人行为惯根据观察和调查结果，我们总结了以下行人行为惯：- 行人通常按照交通信号进行过马路，大多数人会等待绿灯或行人信号亮起才过马路。
- 有一小部分行人会在红灯或行人信号未亮时横穿马路，这种行为容易导致交通事故发生。
行人交通问题调查结果还揭示了以下与行人交通有关的问题：- 部分行人在过马路时使用手机，分散了注意力，容易与来车发生碰撞。
- 一些行人并不使用人行横道或斑马线，而是选择在任意地点横穿马路，容易阻碍车流和导致交通拥堵。
- 有些行人在行人信号亮起后过马路时，行走速度较慢，导致其他行人需等待更长时间。
建议基于上述分析，我们提出以下建议来改善行人交通行为：- 让行人意识到使用手机过马路的危险性，推广不使用手机过马路的宣传活动。
- 加强对行人的教育，提醒他们应当使用人行横道或斑马线过马路，遵守交通信号。
- 鼓励行人迅速过马路，以减少交通拥堵，提高行人交通效率。
结论通过调查，我们了解了行人交通行为的一些习惯和问题，并提出了改善行人交通行为的建议。
这些建议将有助于提高城市交通状况，确保行人的安全。
在城市交通管理中，继续关注和解决行人交通问题是至关重要的。
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行人交通流研究综述摘要：行人交通面广量大，是所有交通方式的终端形式，在城市系统中占据特殊重要地位。
在其他交通形式快速发展的背景下，行人交通作为一种最基础的交通方式不容忽视。
本文通过查阅文献，整理了最近国内外对行人交通流的研究现状，主要对行人交通的模型以及行人交通流特性的研究进行了梳理。
关键词：行人交通流；交通流模型；交通流特性Abstract: The pedestrian traffic is wide in surface and large in quantity. It is the terminal form of all transport modes and plays a very important role in the urban system. In the background of other forms of transportation are developing rapidly, as a most basic mode of transportation, pedestrian traffic cannot be ignored. Through literature review, this paper arranges recent study statements of pedestrian traffic flow at home and abroad. This article focuses on combing the study of pedestrian traffic model and pedestrian traffic flow characteristics.Key Words:Pedestrian traffic flow; Traffic flow model; Traffic flow characteristics 1.引言行人交通流是交通系统中很重要的一个部分，在交叉口安全分析、行人交通组织方法、慢行交通建设等方面都必须要考虑到行人交通流的特征。
然而，不少人认为交通是研究“人、车、路、环境”的一门科学，其中的人指乘客，而对于行人，大多数之前的分析都认为是道路阻抗，这是有误的。
城市交通系统的供需失衡导致了一系列的交通问题，解决这一问题不能不从人说起。
步行是人类最基本、最古老和最现实的交通出行方式，无论人们采用任何交通工具、任何出行方式、要达到任何出行目的，出行过程中总离不开步行。
交通问题的本质是人的需求，从需求的角度来看，人的步行需求是不可忽视的一个部分。
目前关于行人交通流的研究在国内还比较少，全面系统地分析和归纳行人交通流起源及其发展的文章更是几乎没有。
本文从行人交通流研究的历史出发，试图理清行人交通流研究的理论与方法的发展演变过程，揭示这种研究的必要性及其对交通系统的重要性。
2.主要理论和方法行人交通流的研究可以追溯到1937年，前苏联的建筑研究院(V AKH)的Predtechenskii和Milinski对行人交通流做了探索，这是公认的行人流研究的最早尝试，他们通过观测和调查发现行人的速度u与密度k成反比。
行人交通流理论的系统研究始于上世纪的50年代末，其主要阶段性成果是Henderson对不同年龄和性别的行人进行了交通调查，并在70年代初首次采用流体力学模型来研究行人交通，把行人运动与气体或流体质点运动进行类比，用气体动力论和流体动力学模型来模拟行人交通。
1992年，Helbing,对Henderson的模型进行了修正，建立新的宏观模型。
但从总体来说，行人交通的宏观模型，特别是在行人交通流体力学模型方面，前人在这一方面的工作并不是很多。
进入上世纪90年代，越来越多的人发现行人交通研究的迫切性和重要性，在行人交通流的微观模型方面也取得了较大的成果。
Okazaki等建立了磁力模型，随后1995年Hebling和Molnar提出了支配行人运动的社会力模型，用来描述行人的自组织行为，Hoogendoom和Daamen等人进来对行人交通进行了更深入的研究，如NOMAD模型、宏观的Simped等等。
2.1．宏观模型研究2.1.1Henderson的宏观模型最早的行人流的宏观模型是由Henderson建立的，他把行人交通流类比为流体的流动。
他假设一个行人系统中排除行人重叠的情况，即系统中每一个粒子都表征为一个行人,每个行人具有其特征速度和运动方向，速度为V=⎺V+v′，其中，⎺V是平均速度，v′是随机脉动速度。
当系统达到某种平衡状态时，系统中的粒子数为常量⎺n i，每个例子对应有速度向量（V i，∅i），对于特定条件下的行人系统，有如下守恒式：质量守恒：mσ̅⎺V⁄=常数动量守恒：l(12m⎺σv2⎺V⁄+12m⎺σ⎺VV)m⎺σ⎺V⁄=常量能量守恒：E+m⎺σv2+12m⎺σ⎺V2=常量其中，σ̅为粒子密度，即单位面积上的粒子数，l为通道宽度，E为势能。
Henderson指出，如果行人流满足以上守恒条件，那么就可以作为建立行人流动力学的必要条件，行人流就可以类似地看成是液体或气体的流动。
2.1.2Helbing的气体动力论模型在Henderson的基础上，Helbing在1992年对Henderson的模型进行了修正，将行人意图(theintention)、期望速度(desireveloeities)和单个行人间的相互作用加以考虑，建立了一个新的宏观模型，但Helbing同时指出，这种数学模型的解析解很难求得，为了让模型更具实用性，他还做了进一步的数值模拟工作。
Helbing的气体动力论模型的详细描述可参见相关文献[1]。
行人宏观模型只需要求解描述行人集体行为的少数几个参量构成的偏微分方程，其模拟时间与行人具体数目基本无关，因此，计算耗时相对较少，与微观模型相比更为经济且处理方便。
2.2. 微观模型研究2.2.1元胞自动机模型元胞自动机(CellularAutomaton)，简称CA，是时间和空间都离散的动力系统。
元胞自动机采用离散集来描述研究对象，而就行人运动等交通流现象在本质上是离散的，用来研究交通就避免了像连续介质模型那样所采用的“离散一连续一离散”的近似过程。
行人元胞自动机模型旨在模拟行人运动，既能捕捉微观行人运动，又得到接近现实的宏观运动。
用元胞自动机模拟一个物理过程的优点在于:不用建立微分方程而直接通过一些运动规则和迭代规则(或称更新规则)来模拟非线性的物理现象。
行人元胞自动机交通流模型的基本思想是:采用离散的时间、空间和状态变量，并且给定行人运动的演化规则，然后通过大量的样本平均来揭示交通规律。
在元胞自动机模型中，行人通道与空间被划分为等距的格子，每个格点表示一个元胞。
在任一时刻t，元胞是空的抑或被一个人所占据。
在t一t+l的时间步长里，根据给定的规则对系统的状态进行更新。
2.2.2磁力模型okazaki，Matsushita，和Yamamoto一起建立了磁力模型。
行人由于磁场作用而产生运动，每个行人为正极，墙壁和其它障碍物亦为正极，将目的地设为负极。
行人避免碰撞向其目的地运动，每个行人在行走时被目的地，即负极吸引，但同时又要避免和其他行人和障碍物发生碰撞。
行人受到磁力作用时会加速，直到到达最大速度。
采用库仑原理计算磁力，受磁极影响的磁力即为:F⃗=k·q1·q2·r⃗r3这里，F⃗为磁力(矢量)；k为常数；q1表示行人的磁力强度，q2表示磁极的磁力强度；r⃗为行人指向磁极的向量；r为r⃗的长度;另外，受其他行人和障碍物影响的加速度为：a⃗=V⃗⃗·cosα·tanβa⃗为行人A的加速度，从R⃗⃗·V⃗⃗方向调整至AC方向;R⃗⃗·V⃗⃗为行人A对于B的相对速度。
2.2.3社会力模型(SocialForeeModel)Helbing等建立了社会力模型，属于多粒子自驱动模型，是一种多主体模型，把作用在行人上的作用力相叠加得到：m dv i⃗⃗⃗⃗(t)dt=mv0l i⃗⃗−v i⃗⃗⃗⃗(t)+ξi⃗⃗⃗(t)τ+∑f ij⃗⃗⃗⃗⃗(x i⃗⃗⃗⃗(t),x j⃗⃗⃗⃗(t))+f b(x i⃗⃗⃗⃗(t))j(≠i)这里，x i⃗⃗⃗⃗(t)表示行人i在t时刻的位置;v i⃗⃗⃗⃗(t)表示行人i在t时刻的速度，等于dv i⃗⃗⃗⃗(t)dt⁄；m表示行人质量mτ⁄可以近似看成为摩擦系数；v0为初始速度; e i⃗⃗⃗⃗∈{(0,1),(1,0)}表示运动的方向;ξi⃗⃗⃗(t)表示个体速度的脉动；f ij⃗⃗⃗⃗⃗表示i和j之间的相互作用力;f b表示边界的作用力。
人们认为，社会力模型是迄今为止比较好的微观行人交通模型之一。
模型中的参数和变量并不是任意的，它们有物理意义。
该模型可以重现现实中的自组织现象，还展现了疏散过程中的人员堵塞现象，并指出行人流所表现出来的各种集体效应和自组织临界性是由于行人个体之间的非线性作用引起的。
3.行人交通流的特征3.1 基本特征我国许多城市的中心地区房屋密集、人口集中、店铺林立，市中心区干道两侧的人行道上，行人众多、川流不息。
已有的观测资料表明，我国城市步行交通在总出行量中约占40 %。
而中等城市约占50 % 以上。
小城市则多达60 % 以上。
目前，我国步行交通存在的主要问题有[2]：1)行人设施不健全，人车干扰较严重；2)缺乏全面系统的行人规划设计；3)车流密集，行人过街难；4)交通管理力度不够，步行困难，行人交通违章现象严重。
在很多方面，行人的运动更为复杂和随机。
主要是因为行人在变速和转向方面比车辆更智能和灵活，能根据周围环境选择合理的速度和方向，不像车辆运动受车道限制，而且轻微的推撞也是可以接受的，受周围环境的影响则更加多样和复杂。
一般来说，普通的行人交通有以下特点[3]：(1)步行是以行人自身体力为动力的出行方式，一般只能做近距离和低速行走，步行速差小；(2)行人通道不像机动车道那样拥有固定的形状，它的长、宽、形式都有很强的变化，拥有众多的出入口，并支持多方向的运动；(3)步行仅受个人意志支配，可自由选择步行路线和步行位置，步行所占空间很小，通达性很高，几乎任何处所均可到达；(4)行人从静止到全速的反应时间相对机动车来说很短，有能力在—个空位出现的时候迅速填补空位；(5)行人经常肩并肩或手牵手行走，在行人流中形成一个线性单位，类似于机动车流中的车队，它有不同于普通单车的特点，而且，行人对于安全和避免碰撞的要求不像机动车那么严格，在拥挤的通道中这甚至是经常发生的现象。
由于行人之间的非线性相互作用，大中城市行人交通呈现出十分复杂多样的性态。