| 研究課題/領域番号 |
25350485
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
川口 寿裕 関西大学, 社会安全学部, 教授 (80234045)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 群集事故 / 数値シミュレーション / PIV / 結合粒子モデル |
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| 研究実績の概要 |
前年度に開発した数値シミュレーションコードを双方向流にも適用した。群集密度と流動係数の関係（基本図）は一方向流と双方向流とで定性的に異なることが知られている。本モデルによる計算結果は両者の基本図の定性的な違いを再現できることがわかった。また、出口からの退出問題に本モデルを適用した。特に、出口付近の適切な位置に物体を設置することで退出時間が短縮される効果があることが知られているが、その現象を数値シミュレーションで再現することを試みた。しかし、単純な円形粒子を用いた場合にはその効果を明確に再現することはできなかった。そこで、複数の円形粒子を結合させるモデル（結合粒子モデル）を開発した。その結果、物体設置による退出時間短縮の現象を再現できることが確認できた。さらに、設置位置を様々に変化させ、最適な設置位置を検討した。
一方、大阪市内の実際の人混みをビデオ撮影し、PIV解析した。斜めからの撮影画像を使うと、そのままでは近くの人の速度は速く、遠くの人の速度は遅く計測されてしまう。そこで、二次射影による平面補正を行い、適正な歩行速度を算出できるように改良を行った。得られた歩行速度分布が妥当なものであることを確認した。また、モーションキャプチャを用いて、複数の歩行者の歩行軌跡を同時計測するシステムを作成した。原理的にはカメラが2台あれば、マーカーの3次元運動を追跡できるが、混雑時にはマーカーが他の歩行者の裏に隠れてしまい、追跡できなくなることがあった。このため、カメラを3台設置し、死角を減らすことで全歩行者の軌跡を追跡できるように工夫した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
現状では数値シミュレーションモデルの開発は概ね順調に進んでいる。特に本年度開発した結合粒子モデルは比較的簡単に人の形状を考慮した計算を行えるため、高密度群集の流れを扱うのに効果的なモデルであると言える。
一方、実験では、PIVシステムがほぼ完成したと言える。モーションキャプチャによるリアルタイム追跡システムも有用であることが確認できた。さらに高密度な流れに対して精度検証を行っていく必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
数値シミュレーションにおいては、実際の歩行者の流れに適用するため、コードの3次元化が必要であると考えている。その後、大規模計算を行い、実際の流れに適用したい。
実験においては、PIVやモーションキャプチャの精度検証のため、加速度計による歩行者速度の計測を行うことを考えている。
実験と計算の結果を比較することで、計算モデルの改良を行い、より実用的な歩行者シミュレーションコードを開発する。
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