基于神经网络的群体行为仿真技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 人群行为建模 | 第14-15页 |
| 1.2.2 碰撞检测与规避 | 第15页 |
| 1.2.3 路径导航与规划 | 第15页 |
| 1.2.4 群体控制管理 | 第15-16页 |
| 1.2.5 真实行为轨迹追踪 | 第16页 |
| 1.3 论文的研究内容与创新 | 第16-17页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 群体行为仿真关键技术 | 第19-31页 |
| 2.1 人群建模 | 第19-21页 |
| 2.1.1 人群疏散理论 | 第19-20页 |
| 2.1.2 自上而下方法 | 第20-21页 |
| 2.2 碰撞检测方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 静态域的碰撞检测方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 动态域的碰撞检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3 路径规划算法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 A星算法 | 第24页 |
| 2.3.2 三角剖分算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于势能场的路径规划 | 第25-26页 |
| 2.4 真实人群轨迹的追踪检测技术 | 第26-30页 |
| 2.4.1 基于OTSU的跟踪算法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 光流算法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 TLD跟踪算法 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 个体行为建模 | 第31-44页 |
| 3.1 人群行为特征 | 第31-32页 |
| 3.2 社会力模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 模型概述 | 第32-34页 |
| 3.2.2 不同情况下的模型形态 | 第34-35页 |
| 3.3 GAS模型 | 第35-37页 |
| 3.3.1 一般性适应症模型概述 | 第35-36页 |
| 3.3.2 压力和压力源 | 第36-37页 |
| 3.4 改进的基于个性特征的人群模型方法 | 第37-41页 |
| 3.4.1 PEN模型 | 第38页 |
| 3.4.2 个体情绪的行为映射 | 第38-40页 |
| 3.4.3 改进分析 | 第40-41页 |
| 3.5 实验结果 | 第41-43页 |
| 3.5.1 人群社会力仿真 | 第41-42页 |
| 3.5.2 改进的特征人群仿真 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 碰撞避免算法的相似度统计研究 | 第44-60页 |
| 4.1 碰撞追踪检测 | 第44-47页 |
| 4.1.1 检测模块设计 | 第44-46页 |
| 4.1.2 视频轨迹追踪 | 第46-47页 |
| 4.2 RVO算法 | 第47-53页 |
| 4.2.1 基本定义 | 第47-49页 |
| 4.2.2 相互速度障碍 | 第49-50页 |
| 4.2.3 ORCA | 第50-52页 |
| 4.2.4 多个体相互碰撞避免 | 第52-53页 |
| 4.3 真实行为与仿真相似度研究 | 第53-59页 |
| 4.3.1 相似度统计方法 | 第54-56页 |
| 4.3.2 评估优化 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于神经网络的控制规划技术 | 第60-81页 |
| 5.1 基于神经网络的碰撞避免 | 第60-66页 |
| 5.1.1 数据集定义 | 第60-63页 |
| 5.1.2 神经网络构造 | 第63-66页 |
| 5.1.2.1 数据预处理 | 第64-65页 |
| 5.1.2.2 构造网络 | 第65-66页 |
| 5.2 基于数据驱动的群体仿真 | 第66-68页 |
| 5.2.1 数据聚集分类 | 第66-67页 |
| 5.2.2 数据驱动方法 | 第67-68页 |
| 5.3 查询优化策略 | 第68-73页 |
| 5.3.1 kd树优化 | 第68-71页 |
| 5.3.2 并行优化 | 第71-73页 |
| 5.4 基于导航力场的全局路径规划 | 第73-76页 |
| 5.4.1 网格运动势能 | 第73-75页 |
| 5.4.2 密度控制方程 | 第75-76页 |
| 5.4.3 算法实现 | 第76页 |
| 5.5 导航网格限制 | 第76-77页 |
| 5.6 实验结果 | 第77-80页 |
| 5.6.1 基于RVO的碰撞避免 | 第77-78页 |
| 5.6.2 基于神经网络的碰撞避免 | 第78-80页 |
| 5.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 群体仿真系统的设计与实现 | 第81-93页 |
| 6.1 系统需求分析 | 第81-82页 |
| 6.2 总体设计 | 第82-85页 |
| 6.2.1 群体仿真模块 | 第82-85页 |
| 6.2.2 渲染模块 | 第85页 |
| 6.2.3 系统交互模块 | 第85页 |
| 6.3 系统详细设计与实现 | 第85-88页 |
| 6.3.1 人群建模模块 | 第86页 |
| 6.3.2 路径规划模块 | 第86-87页 |
| 6.3.3 碰撞避免模块 | 第87-88页 |
| 6.4 系统演示 | 第88-92页 |
| 6.4.1 仿真场景介绍 | 第88-89页 |
| 6.4.2 群体仿真测试 | 第89-90页 |
| 6.4.3 系统运行结果 | 第90-92页 |
| 6.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第七章 结论与展望 | 第93-95页 |
| 7.1 本论文的研究贡献 | 第93页 |
| 7.2 下一步研究的工作展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
