設計者利用を想定したエージェント型避難シミュレーション

!"#"

1.1 研究目的

2

!$!"%&'(

本研究の究極目標は，設計者自身が利用できるような，建築計画を支援する群集流動シ ミュレーションシステムを開発することである． このプロトタイプとして，空間の変更にフレキシブルに対応し，微視的な群集の流動を 再現するような，避難行動シミュレーションの枠組みを構築することを，本論文での目的 とする．

1.2 建築計画とシミュレーション

3

!$)"*+,-./0123/45

シミュレーションとは，実際の現象を模擬的に再現し，その特性を検討したり，ある決 定が引き起こす結果を予測するなどの目的で行われる情報収集の一つである．実際の現象 を直接的に観察する，忠実に再現するといったことが費用，安全性，時間などの制約によ り困難である事象に対し，知りたい特性をよく表現するように何らかの近似的なモデルと して再現し，情報を得ようとするものである． 建築計画分野におけるシミュレーションは，建物の計画条件の検討や施設の規模と配置 の検討など，設計者の判断のよりどころとなるデータを提供することを目的として用いら れる．特に，有楽町マリオン（竹中工務店，1984-87）等の例をはじめとして，複合施設 を有する大規模建築などにおいては，シミュレーションによって計画の課題を解きながら 設計を進めることで実現可能となったものも多い． 建築計画の問題をクリアするために主に用いられるのが，利用者の行動シミュレーショ ンである，建築計画の対象は建築物あるいは空間であるが，計画の基準となるのはそれを 使う人間である．このため，計画の課程において建物がどのように利用されるのかなど， 常に利用者の行動を予測，検討しながら設計が進められる． これまでに，博覧会場や避難問題など，建築物や空間内の大局的な人間の移動を扱うシ ミュレーションは古くから盛んに行われてきた．近年では電算機性能の進歩も相まって， ミクロなスケールでの群集の流動を再現するなど，より建築の細部までの検討にシミュレ ーションが用いられるようになってきている． また建築計画学に限らず，自然科学全般，社会行動科学分野，産業施設マネジメント分 野，環境心理学分野，自然物理学分野など多岐の技術体系にわたり，人間の日常的な歩行 行動の特性抽出とそのモデル化に関する研究がさかんに行われている．その背景には，電 算機技術の向上により，複雑な計算を要する人間行動シミュレーションが比較的身近にな りつつあることが一つの要因と考えられる．またそれ以上に，大規模な群集事故が近年増 え続けていることへの警鐘であるとも捉えられる．

1.2 建築計画とシミュレーション

4

!$)$! 6789:;<=>?@AB5CDEFGHIJ

建築設計の現業での人間行動シミュレーションは，主に避難シミュレーションとの認識 が強い．その用途も，災害発生下の全館避難時間の策定や，避難口付近の適正流率の検討 に用いられることが殆どであり，設計工程中の意匠決定支援技術として利用されたケース は非常に少ない．しかしながら，避難シミュレーションと同等の専門性と技術レベルにお いて，デザイン支援技術として応用することは十分可能であり，その妥当性も指摘されて いる（図1.1）． 図1.1のシミュレーションは，後に述べる離散粒子系（MoleculerDynamics）の人間 行動モデルを用いている．現在の高い電算機性能のもとでは，このような，俗にいう「目 に見えるモデル」を用いることで，避難安全性の検討に必要な正確なデータ取得と，計算 結果の即時可視化を同時に実現でき，広い用途展開が見込まれる．

図1.1 兵庫県明石市花火大会事故の事故原因検証シミュレーション 2001年7月

1.2 建築計画とシミュレーション

5

!$)$) KLMNOP;QR

駅や商業空間など，不特定多数の人間が集まる場所では，人は個人としてよりも，むし ろ群れで行動し，同じ方向に向かう人同士で集まって流れを形成したり，立ち止まって溜 まりになったり，時には順番を待って長い行列をつくる．このような空間が日頃快適に歩 けるか，災害が起こったときに安全に避難できるかどうかは，様々な流れの状態とそのバ ランスの善し悪しに深く関係している（図1.2参照）． 流れの量や流れの速さを一定に保ったり，異なる方向の流れ同士を交差させずに分離し たり，溜まりと流れを非干渉のうちに共存させるなど，群集を適切にコントロールするこ とによって，空間の歩行快適性や避難安全性を向上させることができる．さらにこうした 空間を設計をする際に，空間デザインと群集コントロールとの関係を深く理解し予測して おくことで，建築の性能を最大限に引き出す方法も見つかる．

図1.2流動と平面計画 同じ条件で階段の周り方が違うだけでも，群集の流れやすさは変わってくる．このプラン での避難を想定すると，2つの流動が正面衝突する左側のプランにくらべ，右側のプランの ほうがスムーズに避難することができる．

1.2 建築計画とシミュレーション

6

!$)$S"TU.VUW@X;YZ

ここでは，既往の研究事例と，事例および本論におけるモデルの理解のため，行動シミュ レーションの一般的概念をまとめておく． 建築分野における人間行動シミュレーションでは，環境や人間の状態を関連づけ一つの 系とみなすモデルを作成する．そのときの現象のとらえ方として次のようなものが挙げら れる． 人間モデル 空間モデル 状態モデル

[$ TU;W@X ・個人型（トランザクション） ・群集型（フロー） 1）個人型 対象となる人間ひとりひとりを区別して表現する方法．人間の質の違いを扱う場 合，個人の属性がシステム全体に与える影響が大きい場合に採用される． 個人型においては，各々の目的地や歩行速度などの行動能力や認知度，他の個体 と衝突した際の回避則，役割分担などの属性を個体に与えてその影響を観察するこ とが可能である． しかしながら，個人型の場合には同時に大量の人間の刻々の状況を各人について 計算する必要があり，要求される個体数に比例して計算量が増大し，コンピューター の処理能力に制約を受ける． 2）群集型 人間を量として扱い経路に配分するもので，大量の人間の流動を扱う場合，流動 目的が一様で人間の質に大きな差がないとみなされるとき，ネックが特に系全体に 影響を与えず流動の相対的な関係だけが問題となるとき，空間相互のつながりが流 動量に対して十分広いとき，また行動主体の条件よりも環境条件を優先して考える ときに採用される．

1.2 建築計画とシミュレーション

7

個人型に比べ計算時間の面で有利であるが，面的な広がりをもつ流れ，あるいは 偶発的な人の流れを説明することはできない．一度に大量の人間を扱うことができ る反面，一人一人を区別できないため，人間の行動特性を細かいところまで反映さ せることは難しい．

\$ VU;W@X ・座標型 ・メッシュ型 ・ネットワーク型 1）座標型 壁，柱，扉などの位置を座標で与え，空間の形状をできるだけ実体に近いかたち で表現し，人間の位置も座標で与えるもの．人間の歩行における柱や手すり，壁な どの影響を考慮する場合など，人間の挙動をミクロに把握する場合に適している． ただし，大規模な建築物の全体を対象とするような場合には，計算量が大きくな り，コンピューターの処理能力に制約を受ける． 2）メッシュ型 対象空間を正方形もしくは長方形，多角形のメッシュに分割し，メッシュからメッ シュへの移動として人間の流動をとらえようとするものである．この方法では対象 空間が必ずしもうまく分割できないので，空間全体の内容が均一である場合に適し ている． この方法では人間の面的な広がりを持った移動を扱うことができる，演算処理が 簡単であるという利点がある． 3）ネットワーク型 建築や都市のそれぞれの空間をいくつかの点（Node）と，それをつなぐ線（Path） で表す方式（Node-Path方式）と，空間を複数個の領域（Block）に分割しそれ が隣接したものととらえる方式（Block連結方式）がある．連結された単位空間を 通って人間が流動すると考える． 対象とする空間が不特定のいくつかのまとまりで表現できる場合で，あまり詳細 な流動を扱う必要のない場合に採用される．建物全体を扱う場合，多数の人間を扱

8

1.2 建築計画とシミュレーション

う場合に採用され，流動状況を相対的，マクロ的，定量的に把握するのに適した空 間モデルである．

]$ ^_;W@X オートマトンモデルやエージェントモデルにおいては，人間（行動主体）の生理的， 心理的な状態に応じた行動を記述することができる．ある入力に対して単一の出力が 一義的に決定されるのではなく，入力によってまず状態が決定され，この入力と状態 に応じて出力が決定される． 人間の行動をこの手法で表現する場合，例えばそれぞれを次のように対応させるこ とができる． 入力：人間が環境から受ける刺激，情報 自分の位置，周囲の混雑度，他人の声，部屋の温度など 出力：人間から空間への働きかけ 位置の移動，物の移動，窓の開閉，他人への働きかけなど 状態：人間の生理的，心理的な状態 精神的ストレス，肉体的疲労，欲求など

ネットワーク型 （ゾーン相互の関係をグラフで表す）

メッシュ型 （メッシュ相互の関係は座標で表す）

図1.4 空間の分割方法 人間の扱いは，想定空間内の不特定多数の移動量さえ得られればよいならば群集型 として扱い，空間についてはネットワーク型やメッシュ型とするのがよい．個別の動 きを観察し，ミクロレベルでの混雑把握が必要な場合は個人型として扱い，空間は座 標型とするのが有効である．

9

1.5 建築の性能規定化へ

!$S"*+;:`abcd

1950年につくられた建築基準法は1998年に大改正がなされ，建築を取り巻く法的環 境は大きく変化している． 「 性能規定」 「 民間確認検査機関」 「 住宅の性能保証制度」など， 設計者，発注者の自己責任による自由な建築が可能となり，2000年に施行令が出された ことで仕様規定から性能規定への移行がひとまず動き出した． この改正によって，火災安全に関するシミュレーションを取り巻く環境も大きく変化し ている．これまで建築基準法38条による，建設大臣の特認による評定を経て実現してき た空間が，より一般的に設計できるようになったと言われている．これを受け，性能設計 が一般的なものとなり，検証の方策やそれを支援するツールが求められていくのではない だろうか．

!$S$!":`ab;ef

前述の改正を受け，2000年より建築火災に対する避難安全に関する性能規定が施行さ れた．告示に示された検証法によって検証を行い，条件を満たせば大臣認定によらなくと も従来の仕様規定に縛られることなく，安全かつ自由度の高い設計が可能となる．避難階 段の設置によるスペース制限の緩和など（図），仕様規定のもとでは設計上大きな差の出 なかったものが，設計次第で費用・機能性の面でも差が出てくることになる（図1.5）．

ルートA適用

ルートB適用

図1.5性能規定による設計の変化 この例では，仕様規定では6ヶ所の直通階段が必要であったものが，避難安全検証を行うことに よって4ケ所の階段で設計できる．避難設備の削減によるコスト減，階段を予定していた床面積部 分を建物運営上利益を生む床とすれば収益増の経済効果が生まれることになる．

1.5 建築の性能規定化へ

10

「避難安全検証法」 改正建築基準法（2000年6月） 建築物が満たすべき性能を検証し設計する方法（ルートB，ルートC）が新たに導 入された．防災計画に関する避難安全検証法は，階避難安全検証法， 全館避難安全検 証法の２つで構成される．検証によって性能が満足されれば，仕様規定が緩和される． ルートA：仕様規定による設計 ルートB：一般的な検証法 ルートC：高度な検証法（大臣認定，検証法に規定はなし）

ghab 従来の建築基準法の防災に関する規定は，建物の規模，用途等によって出口までの距離，防火区画， 防煙区画，排煙設備，階段幅員など全て詳細に仕様規定されており，これら仕様基準に沿って設計しな ければならなかった． i6789<jk 階に在する者の全てが直通階段の位置までの避難を終了するまでに，避難上支障のある高さまで煙又 はガスが降下しないことを確かめる． 9l6789<jk 存館者の全てが当該建築物から地上までの避難を終了するまでに，避難上支障のある高さまで煙又は ガスが降下しないことを確かめる．

現実の建築生産プロセスは，施工中も竣工後も，また建築物の使用中もテナント工事や 間仕切り変更がある．確認申請をどの状態で申請するのか，間仕切り変更に耐える建築設 備になるか，等の問題も生じてくる．性能を明確にしているからこそ，建築物の使い方の 変化が大きく影響する．階避難安全検証まではレイアウト変更のつど可能かもしれないが， 全館避難安全検証は実質的にどこまで適用可能かには疑問が残る． しかしながら，ここに安全計画としての本質が見える．避難安全検証法は避難施設のみ ならず建築計画，防災計画を規定することになる．ただし，避難安全性能に限っているの であって，防災計画の適否ではない，という意味が明確になった．建築物の持つべき最低 限の防火性能は，煙に対する避難，規定の可燃物の燃焼による耐火性であって，その他の 機能を避難安全に関わる防火対策に求めていない．当然，建築の安全性はそれだけではな く，他に検討すべき安全性能を設計者に投げかけているのである．ここに，安全計画にお ける性能規定化のポイントがあるのではないか．

1.5 建築の性能規定化へ

11

!$S$)":`m,./0123/45

安全性能の検証は煩雑な上，ドアや窓の位置など，わずかな設計変更でも再計算が必要 になり，手計算で行うには労力と時間を要する．この点に着目し，これまでにもソフトウ ェアメーカー，またゼネコン各社においてシミュレーションツールの開発が行われている． 現在製品段階に達しているものは，告示に示された検証法によるものがほとんどだが，さ らに告示によらない高度な検証法（ルートC）に対応するアプリケーションも研究開発が 進められている． しかしながら，現段階でこれらのツールは既存の実務的計算方法に基づいてそれを自動 化したにすぎず，群集の流れを統計的に扱った「静的な」モデルである．また，真の意味 で安全の性能を求めるならば，安易に避難安全性のチェックを自動化し，設計者が手を動 かして安全について考える機会を奪うべきではないとも考える． 本研究では，避難経過における群集の振る舞いをつぶさに観察させるという方法で，安 全についての思考と省力化の両立をめざす．これは実務における意志決定ツールとしての 設計評価型モデルと，研究サイドでの行動メカニズム探求型モデルの融合型として位置づ けられるだろう．

1.5 建築の性能規定化へ

12

!$n"op;bR

!"#$%&' 本研究において開発をおこなう，設計実務に向けた群集避難シミュレーションツー ルの名称． X3q 居室，廊下，ホール等の一つの囲われた領域をさす． rstu 本研究において考案した，ルーム単位で生成する空間の距離ポテンシャル．数式 による連続的なポテンシャルではなく，空間を小単位に区切って離散的に定義してい る．一般的なセル・メッシュ（面によって分割）を用いた方法ではなく，メッシュの 格子点を用いて空間を分割する． rstuv 距離格子を構成する点．グリッドの交点に位置し，出口からの距離（ステップ数） によるポテンシャル値を保持する． 89w5x 避難口までの遠近によって部屋のヒエラルキーをつけるために定義した値．階段室， あるいは建物外部を最も安全として，そこまでに通らなければならない空間の接続数 によって与えたルーム単位の値．値が小さいほど安全な区画とする． yz 避難の目的を達成するにあたり，現在のルームからより安全な区画へと通じる扉． このような扉が複数ある場合には，その中から自分が選択したもの． {|}~•b€• 人と物，人と人の衝突を回避するために本研究において定義した，人体周囲等に設 ける領域． ‚ƒ„5 人や物の形，大きさを示す領域や判定領域を定義するのに用いた，二次元の多角形．

!"#$%&'() *+,-

2.1 SimWalk開発の目的と背景

14

!"#$%&'() *+, 本研究におけるシミュレーションモデルは，設計実務の場において避難計画策定のため の群集流動シミュレーションツール開発の一端として位置づけられる．我々が開発を行う このツールは， 「SimWalk」と名付けた． 本章では群集流動シミュレーションを設計実務に適用するために必要とされる事項を整 理し，システムの枠組みを提示する．

!./"#$%&'() 23*04567 !././"#$%&'() *01

○群集を個人の集合として再現するもの ○設計者が直接，手軽に使用できるもの プログラミング言語の知識を必要としない 空間のモデル化が容易である ビジュアルな表現が可能である ○設計実務に堪えるもの 建築の寸法を精細に反映できる 避難安全検証法として適切な精度とデータ出力ができる 以上のように，一般の設計者が操作して流動を観察することで，即時設計にフィー ドバックでき，かつ避難安全性能の評価に用いるに堪えるシステムを開発することが， SimWalk開発プロジェクトの最終目標である．

2.1 SimWalk開発の目的と背景

15

!./.!"#$%&'() 89:;<=*>?@A

火災安全対策の中でも特に重要な避難計画は，これを非常時を対象とした動線計画と考 えれば，本来は建築計画と一体をなすものであり，建物の形態を決定する際に同時に考慮 されるべき用件である．しかし，現実の設計ではこれをどのように設計に組み込めばよい かが，設計者にも判断しがたい，あるいは理解しにくい場合が多い． したがって，建物の形態が避難安全性に及ぼす影響を明らかにし，設計の過程でその効 果を判断しながら，合理的で効果的な対策を組み込めるような仕組みがあれば，きわめて 有効な解決手段である． このような立場から，建築設計において考慮されるべき火災時の人命安全対策について， その結果・性能等を定量的に評価する手法で，設計者が容易に利用可能なものが研究され てきた．これはグラフ解法を中心とするもので，1985年の新・建築防災計画指針（旧・ 建設省監修），1997年の火災便覧第3版（火災学会・編）においてもグラフ解法が掲載され， 「指針法」における「避難計算」の手法として用いられてきた．

図3.1 グラフ解法の例 この方法では，居室出口，階段室入り口などのネックとなる扉の部分で，扉の向こう の部屋の滞留人数にかかわらず扉の流動係数[人/m・s]は一定であり，現実には次の部 屋や階段室があふれている状況であっても流出し続けることになる．この点については， 2000年の施行令における避難安全検証法（ルートB）では考慮され，次の空間に在館者 を収容できない場合には流動係数を低減している（有効流動係数）．

16

2.1 SimWalk開発の目的と背景

しかしながら，これらの実務的計算法においては，歩行距離，居室からの流出開始時間， 歩行速度，流動係数など，計算の簡略化のため，いくつもの前提条件においてエキスパー ト・ジャッジにより安全側に調整されている 1)．その結果実際の在館者が避難する様子と どのくらい異なっているのかがわかりにくい． そこで，人間を個体としてモデリングし，より実際の歩行に近いシミュレーションを 行うことで， 「 目に見える」群集の振る舞いを観察しながら避難計画の検討をすることが できれば，設計者の避難安全に対する理解と思考に有効にはたらくのではないか．これが SimWalkプロジェクトのはじまりである．

1)避難安全検証法での有効流動係数の算定方式を例に挙げれば，出口

の向こうの滞留スペースの面積とそれにつながっている負荷（入って くる人数と入口・出口の幅）のみで計算できるため，算定が容易だが， プランによってはとても不合理な値になる．例えば， 「 出口の向こう のスペースに一斉に人が入り，一斉に人が出て行く」最悪の条件で解 いている（左図）．

図 避難行動時間の考え方

2.2 SimWalk開発の基本的要件

17

!.!"#$%&'() 23*BC4DE 以下の大目標を受けて，これを実現するために必要となるシステムの枠組み，モデル化 の方法について述べる． ○群集を個人の集合として再現するもの ○設計者が直接，手軽に使用できるもの ○設計実務に堪えるもの

!.!./"FGHIJ*KLMNOP ・システムの低コスト化，簡素化，試行単価，手間を軽減し，シミュレーション への敷居を下げる努力をする． ・CADを扱える程度の知識でオブジェクトモデリング的 2)にシミュレーションが できること． ・既存設計CADの空間データとのシームレスな対話が可能であること． ・場合に応じて人間を微細に表現させ，設計案のウォークスルーアニメーション に適用できること． これまでの避難シミュレーションプログラムでは，空間モデルの入力がプログラミング 言語の知識がなければできない，また建築の躯体を示すものを入力しただけではシミュレ ーションを実行することができず，個々の空間に合わせてそれぞれ対応しなければならな いものが多かった．これでは設計者自らが操作を行うということは望めない． そこで求められるのが，設計を行うCADアプリケーション上でシミュレーションが動 作する，あるいはCADデータを利用して容易に空間モデルを構築することができるよう なシステムである． CADの空間データとの関係においては，データ利用の便利さだけでなく，建築の寸法 がどれほど正確に反映されるかが問題となる．建物全体としての大局的な動線計画として のみ使用するならば，細かな寸法単位は切り捨てても構わないが，ミクロなスケールでの 流動の再現を目指すならば，その単位はある程度小さな必要がある． シミュレーションの結果，すなわち避難者の流動の様子はビジュアルに表現されなくて はならない．これは，これまでの実務における避難計算やネットワークモデルの出力が統 計的なものであり，避難の様子を理解するには不親切であったことからの脱却を目指すも 2）プログラミングの手法ではなく，空間データをベクターデータではなくひとかたまりの立体によって構成し ていくようなCADのモデリング形式．

2.2 SimWalk開発の基本的要件

18

のである．またビジュアルに表現を行うことができることは，設計者だけでなく他者に対 しても理解しやすく，説得力があるという点でも有用である．

!.!.!"QRS*TUV*WX5Y2 ・避難計画，安全計画への利用を考慮し，演算結果や時系列座標データ等が抽出がで きること． ・場合に応じてポテンシャル計算等の関数が追記ができ，詳細な試行も可能にすること． ・空間場の評価はGPSSのアウトプットを参考にするとよい． ・設計ならびにデザインの現場からの意見，群集事故からの反省をふまえ，設計分野 のみならず，イベント計画，雑踏警備，損害保険，設備コンサルティング分野への ニーズも考慮する． ここでは，システムの拡張性が問われる．既存のアプリケーションを用いてシステム の構築を行う場合，データの出力形式が限定される場合が多い．高柳らによる前述のMD 法を用いた粒子シミュレーションを例に挙げれば，アニメーション機能をもつ3次元モ デラーを用いており，アニメーションの表示以外での結果の出力は難しい． 他分野への応用については，避難行動に特化したシステムではなく，モデルの汎用性， あるいは改造の容易さが求められる．関数の追記が可能であることとも共通して，システ ムのメンテナンス性が問われる．

!.!.Z"[\]^_`ab5AP*Yc ・全館避難の検証を行う． ・究極のシミュレータを目指すならば，火災時の煙と避難行動の関係を記述できるもの． ・煙，酸素，換気量に特化したものとしては，二層ゾーンモデルがあるが演算は1部屋 毎に限られる． ・建物全体での換気，排煙のシミュレーション→CFDメッシュモデルがあるが高価． SimWalkでは，全館避難がひとつのキーワードとなる．群集の局所的な流動性状を扱 いながら，それを単位として広範囲（建物全体）における大局的流動を再現する．これに は高層建築などにおいて，階段室が他階からの避難者でいっぱいになり，あふれるような

2.3 採用モデルの検討

19

状況を再現したいという意図がある．2000年施行令の検証法（ルートB）では，同じ階 の在館者が全員階段室に収容できるかによって流入を制限したが，他階からの避難者につ いては規定されていない． 避難シミュレータの完成形としては，煙性状の計算が同時にシミュレーションできるも のが理想的である．しかし，煙が避難上支障ある程度に降下した状態の避難は回避すべき であり，煙が行動に与える心理的影響についても未解明の部分が多いことから，煙と人の 行動との関連は考慮しないこととする．発展の可能性としても，一般的な煙性状の予測シ ミュレーションを単純に重ね合わせるにとどめる．

!.Z"deQRS*fg これまでの避難シミュレーションにおいては，避難群集を流れとして捉えたものが多く， その際の空間の扱いはネットワーク型やメッシュ型であった．この方法は演算負荷が軽い 上に，データの指標化が比較的簡単であったが，特別な形状の空間や通路の，部分部分の 離散的な混雑現象の把握には至らない． 一方，人間を形，大きさをもった個別のオブジェクト， 「 離散系粒子」として捉えて処 理することで，場所毎の非定常な人間の流れの刻一刻と変化する混雑具合を観察・分析す ることが出来る． 前節のような条件から，ミクロな流動を再現するという点で個人型のモデルとするのは 必須である．また建築細部，あるいは人体スケールでの流動状態の検討を行うこととする と，人間を面積（体積）を持った個体として定義することが前提となる． 人間モデルが規定されると，空間モデルもある程度限定される．人体の領域を考慮する こと，局所の流動を扱うことから考えて座標型，もしくはメッシュ型を採用することにな る． このような見地から，本システムにおいて人間を形，大きさを持った個体， 「 離散系粒 子」としてモデリングする．離散系粒子のシミュレーションを可能にする行動記述方法 としては，分子動力学法（MoleculerDynamics，以後MDとする），セルラオートマタ法 （Celular-Automata，以後CAとする），マルチエージェント法（Multi-Agent，以後 MAとする）などが上げられる． 以下にこれまでの開発要件と照らして再度検討をおこなう．

2.3 採用モデルの検討

20

!.Z./ hi*jO ○セル・メッシュモデル（CA法 , MA法） ・既存のシミュレーション環境が使用できる StarLogo，MASなど 人間の位置座標を書き出すことが出来る． ・人間の大局的な推移を把握するのに適 ・寸法が厳密に反映されない セルの大きさ以下の寸法は考慮できない．セルを細かくすると計算量が増大し， 周囲の群集密度を計測するにしても単位メッシュいくつ分かの領域を新たに定義し なければならず，座標モデルに比べて計算負荷が軽いというメリットが失われる（図 3.2）．

図3.2 メッシュのダウンスケール

図3.3 不均等メッシュ

2.3 採用モデルの検討

21

○座標モデル（→MA,MD） ・空間モデルを精細に表現可能 図面からのデータを，寸法を丸めることなく移行できる． 空間モデルの取り込み（デジタイズ）が済めば特殊な変換は不要． ・空間の局所的な状態に依存した人間の挙動を把握するのに適 ・計算量が大きい 近傍の場（メッシュ）の情報ではなく，各オブジェクト（躯体，粒子）との関係（位 置関係など）によって各人の行動を決定することになるので，計算負荷が大きくなる． 現時点ではすべてのオブジェクト間で関係を参照してしまうので，オブジェクト数 が多いとシミュレーションが困難となる．この点に関しては，同じ部屋内など限られ た範囲のオブジェクトとだけ関係をとるというような工夫が必要．

!.Z.!"klmnopMNOP ○MD MD法では，個々の粒子（＝人間）の動きは近接粒子との位置関係からポテンシャ ル関数を通して決まるという単純な規則に基づいている．そして個々の粒子の動きか ら全体の組織的な振る舞いが形成される． MD法においては，粒子の単純な運動方程式の定義だけでは曲がり角を曲がれない などの問題が生じ，これまで研究室で行ったシミュレーションでは，実際には空間モ デルに見えないチューブを挿入するなどして対応している．このため広い範囲を自由 に経路選択して歩く，という状況を考えた場合，空間モデルもしくは人間の行動記述 に工夫を要する． 空間モデルにこのようなチューブを挿入するなどの方法を用いた場合，空間モデル の定義が煩雑になり「空間のモデル化が容易な」シミュレータの目標に沿わない．一 方行動モデルに工夫をすることを考えると，MAとの区別は曖昧になってくる．

図3.4 MDによる歩行者行動シミュレータ

22

2.3 採用モデルの検討

○CA 微小要素の相互作用により全体の挙動が決まるような現象をモデル化する際によく 用いられる．対象空間をセルと称する複数の小領域に分割し，各セルの取りうる状態 を離散的に定義する．各セルの状態は近傍のセルの状態に従い，時間推移に沿って変 化させるというもの． StarLogo3）などがこれに当たる．平岡健太郎「建築空間における行動シミュレーショ ンの可視化に関する研究」 （1998早大渡辺仁史研究室修士論文）などはシミュレーショ ン部分にStarLogoを用い，3次元の可視化に3Dアニメータを用いた例である（図3.5）． しかしながら，CAにおいては前述のように空間の扱いがセル・メッシュであり， 寸法を精細に表現するという目的のもとには不適である．

可視化部分（Maya）

図3.5 CA(StarLogo)を用いた シミュレーションの例 シミュレーション部分（StarLogo）

○MA ・マルチエージェントの特徴 自らの価値基準に従って自分の行為を自由に選択できるような，自律的なエージェ ントが多数共存する環境． システムダイナミクスとマルチエージェントの違いは，エージェント同士の相互依 存関係にある．システムダイナミクスでは，神のような立場にある「システム」が， 構成要素一つ一つを絶対的に支配している．しかし，マルチエージェントでは，エージェ ントが主役で，神のような存在はない．エージェントがどう動くかはそれぞれのエー ジェント次第で，エージェント同士がどのように関わり合うかもすべてエージェント が決定する．

23

2.3 採用モデルの検討

・エージェントモデルの例 織田瑞夫他「連続空間におけるエージェントモデルによる人間行動シミュレーショ ン」大会学術講演

概集 A-2分冊 2000

大学学生食堂の利用状況を扱うシミュレーション．エージェントの行動ルールは局 所的なもの（図5左，中央）と大域的なもの（図，右）に分かれている．局所的なルー ルは人や障害物との衝突を回避するもの，大域的なルールは空席検索・座席選択や次 の行動，および経路選択を行うためのものである．

図3.6 エージェントモデルによる行動記述の例 マルチエージェントモデルでは，複数のアルゴリズムを複合したモデルが記述でき， 実座標空間，離散系粒子を扱うことも可能である．局所的な流動の検討だけではなく， 広がりを持った空間内を経路選択して歩行するということを考えると，自律的な知能 行動をターゲットとするMAはこれに適している． 以上本研究開発の条件から，この行動記述方式が適切であるとし，MA（マルチエー ジェント）によるモデリングを行う．現在MAによる人間行動のモデリングは情報処 理分野を中心に研究例が出てきているが，遊園地や都市内の人の動きを扱う大域的な ものが多く，関心の中心は人によって，あるいは時間の経過とともに行動目的が変化 するような「人工社会」の構築にある．上記のように建築計画分野の問題を扱う研究例， ことミクロな群集の流動を扱うものはまだ少ない．

3）MITメディアラボで開発された，オブジェクト指向の「Logo言語」をベースとしたシミュレータ．少ないコー ド量で複雑な系のモデルが作れる．基本的なプログラミング言語LOGOを使用しており，習得しやすい．二次 元空間にエージェントをGUIで配置する形式でモデリングが簡便であるなどの特長がある．自律的小単位から 全体を構成する点においてMAシミュレータとして位置づけられているが，空間の扱いに着目しここではCA に分類する．

2.4 エージェントについて

24

!.q"ra:;s=MNOP

!.q./"ra:;s=5t

英語の「エージェント - agent」という語には，代理人とか動作主という意味がある． 「代理人」とは，弁護士や税理士のように，法律や税務の専門知識を持たない人から一定 の権限を委譲されて，法律行為や税務行為を代行する人を指す． 「 動作主」とは，一定の 意図のもとに行動して世界を変化させる主体を意味する． エージェント研究においては，動作主としてのエージェントの実現を目指した研究開発 のほうが長い歴史を持つ．そこでは．比較的単純な自律計算主体（エージェント）を多数 使って，一定の秩序をもつ振る舞いをするシステムを実現することを目指した研究が進め られた．現在ではエージェントというと代理人の意味で用いられることが多いが，その基 礎としてあるのが，自律的に動作するという性質である． エージェント研究の概念的基礎を与えたのは，ミンスキー(M.Minsky)の「心の社会」 理論だと言われている．そこでは心に関する様々な現象をエージェントと呼ばれるコンポ ーネントのインタラクションとして説明する試みが展開された（図3.7）．心は多数のエ ージェントから構成される系として規定される．

図3.7 「心の社会」理論 ：心はエージェントのインタラクション によって生じる現象として説明される．

2.4 エージェントについて

25

エージェントの定義のしかたについてはさまざまな議論がある． ひとつの見方として，われわれがよく知っている概念を使ってエージェントを定義しよ うという考え方がある．エージェントを定義するためには，物理概念や機能概念を用いる のではなく，心的概念を用いて， 「 エージェントは，その動的特性が信念・プラン・意図 などの語彙を用いて合理的に説明できるソフトウェアモジュールである」と定義するのが わかりやすい．この見方ではエージェントを人に例えて定義する． ここで，物理概念とは自然現象を説明するときなどに用いる，位置・速度・力といった ような概念である．機能概念は，道具を説明するときなどに用いる．例えば，アナログ時 計は，時刻を示す目盛板の上で長針と短針を一定速度で回転させることで時刻を示す機能 を実現したものであるといえる． もうひとつの見方は，客観的に評価できる性質の組み合わせとしてエージェントを定義 した方がよいという考えに基づく．この見方によると，エージェントの性質には「自律性」， 「協調性」， 「持続性」， 「学習・適応能力」などがある． 自律性 自らの目標を達成するために，自らの意志決定原理に基づいて環境を認識し，行動する 協調性 環境内にいる他のエージェントと共通の目的を達成するための共同作業ができる． 持続性 自己概念を継続的に保持する． 学習・適応能力

個々あるいは共同で，経験を通して自らの能力を高めていくことができる．

ホンダの二足歩行ロボットASIMOをはじめとするロボットも自律エージェントであ る．外部を認識し，自分自身の状況を知り，推測し判断するするシステムを構築しながら， 行動を実現するアクチュエータ（駆動装置）とボディを実装する． ロボットの振る舞いだけでなく，ロボットの体そのものも複数のエージェントが協調し てひとつのエージェントのように振る舞っていると見ることができる．手足などより単純 な機能の多数のエージェントが，全体として協調して行動することによって体全体の行動 をつくりだしている．人が体のバランスをとりつつ足を動かすには多数の筋肉組織の協調 した統制のとれた収縮，弛緩活動が必要であるが，これをすべて脳によって一元的に制御 すると，とてもゆっくりした動きになるだろう．運動のそれぞれの部分を担当する筋肉組 織あるいは器官の一つ一つが自律エージェントとしてはたらき，全体としては協調して動 くことによりバランスのとれた歩行が実現している．このように考えれば，人体の運動自 体もまた複数のエージェントにより構成されるマルチエージェントシステムである．

2.4 エージェントについて

26

!.q.!"C]uvwMxyzra:;s=*{|o

SimWalkでは，シミュレーションの空間内を歩行する人間個人を自律的計算主体とし て定義し，自分のいる部屋から次に向かうべき場所を選択する，混雑具合によって過去の 行動履歴等を参照し経路の再選択をする，といったような自己の状態によって行動を決定 するエージェントモデルに基づいたモデル化をめざす． その第一歩としての本モデルは，他の人間や障害物との衝突回避を行いながら移動する プリミティブな動作主体として，環境に反応し動く「反応型エージェント」として位置づ けられるだろう．反応型に対するものとして熟考型があり，入力を受けて反射的に出力す る筋肉のような反応型に対して，熟考型は十分な推論を行ってから行動する脳のようなも のである．これら単純な機能のエージェントの集合によって全体を構成するマルチ・エー ジェントの考えに則る． 現段階のモデルは，その性質よりもプログラミングの手法としての「エージェント指向」 の意味合いが強いのかもしれない．オブジェクト指向プログラミングが「もの」に例えた 概念をもち，擬人化された表現を用いてプログラムを解説することがあるが，エージェン トではより人間の側にシフトしている．今回開発したプログラムは，空間モデル，人間モ デルともに実際の人間の認識をまねた平易な表現によって構成しようとしている． また，これまでの行動モデルが空間側に制御のウェイトがかかっていたのに対して，本 システムは人間モデル主導と言える．空間モデルはただものとして存在するに過ぎず，人 間がその情報を読みとって行動を起こす．これは「人間指向」モデリングとでも言ったら よいのだろうか． 混雑具合によって経路選択をするといったようなことはネットワークモデルによるシミ ュレーションにおいても実現されており，障害物の回避なども磁気モデル，重力モデルを はじめとする物理モデル等を導入した個人型シミュレーションにおいても取り入れられて いる．個々の行動ルールや位置計算といった要素はとくに目新しいものではないが，これ までのモデル化の手法において人を流体や磁性体として純粋に近似していたものを，それ らさまざまな性質の複合体として行動を決定し，より「人間のような」モデリングを行お うとするものである． これはオブジェクト指向型言語の使用によるところが大きいが，行動ルールをモジュー ル化して複数持たせることができることによって，介助や観覧行動を導入したシステムな ど，人や場面によって異なる目的，行動ルールを導入し発展させることも可能である．

2.5 シミュレータの開発環境

27

!.}"]^_`ab*23~• システムの開発にあたり，モデルを構築する環境について考える． 離散系粒子シミュレーションをMAによって行うには，既存のMAシミュレーション 環境を用いる方法と，プログラムを自作する方法とがある．以下のような事項を考慮し， 結果としてオリジナルのプログラムを作成する手段を選んだ．

・個人­実座標型のモデルを扱うことができる ・シミュレーションデータの出力ができる ・設計実務の現場への導入ができる ・空間モデル入力，システムの操作が容易であること 既存のMAシミュレーション環境には，米国SantaFe研究所によるSwarm 4），構造計 画研究所によるMAS 5) などがある．これらを用いた場合，シミュレーションソフトウェ アを，シミュレーションを実行する各コンピュータに導入することが必要であったり， Swarmを用いてモデルをつくる場合にはやや特殊な言語の習得が必要となる． 高価なアプリケーションを必要とする実行環境では，設計実務の場に導入することは難 しい．また，開発にプログラミング言語の習得が必要なのであれば，より一般的な言語を 用いた方がメンテナンス，ライブラリの充実が期待でき，開発は行いやすい．そこで本シ ステムでは今日環境が充実してきたプログラミング言語，Java6)を用いてオリジナルプロ グラムを作成することとした．

4)Swarm ObjectiveCのライブラリ形式で提供される．動作環境はUNIX． http://www.swarm.org/ 5)MAS IPA（情報処理振興事業協会）の教育プロジェクトにより開発されている．動作環境はWindows． http://www2.kke.co.jp/index.html 6)Java（ジャバ） サン・マイクロシステムズが開発を行っているオブジェクト指向プログラミング言語のひとつ．コンピューター の機種や OS に依存しない，ネットワークでの使用に対応したプログラムの開発が可能．

2.5 SimWalkシステムにおける本研究の位置づけ

28

!.€"#$%&'() ]uvwMxyzC•‚*ƒ„…y

以上のようなSimWalk全体の方向性の中で，本研究において開発を行ったシミュレー ションモデルは，個人­実座標型のシミュレーションを導入し，経路選択を行いながら避 難行動を行う，シミュレーションの基礎となるものである． これはこれまでの行動シミュレーションにおいて，多数の人間あるいは全館規模の空間 における行動を扱う場合に，小さな空間スケールの行動の再現とはトレード・オフの関係 にあったものを，その両立を目指し，あらたな局面へ踏み出そうとする第一歩である． 早稲田大学渡辺研究室では，実座標空間を扱った既往の研究において，先述の分子動力 学法（MD法）を用いた歩行時の挙動を再現したもの，歩行者の視点での表示を含むビジ ュアライゼーションとインターフェースの開発を行ったもの 7）などがあるが，経路選択 をしながら群集内を自律歩行するシミュレーションモデルはまだない． そこで本研究では，SimWalkの基礎となる空間のモデル化と，大域，局所両面におけ る歩行のメカニズムについて試行を行った．

7）大石潤「参加型シミュレーションの開発に関する研究」早稲田大学渡辺仁史研究室1992年度修士論文

!"#$%&'(

3.2 空間のモデル

30

!"#$%&'( 本モデルではひとつの階のみの歩行を扱うことができる．なおシミュレーション上では 3次元の情報を特に必要としないので，空間モデル，結果の表示とも2次元で扱っている．

!)*"#$%&+,-

本研究において構築したモデルは，前述のように煙や火に遭遇したときの人間の反応行 動などはモデリングせず，基本的に整然と避難することを仮定したモデルである． 避難開始時点には在館者が居室，執務空間等に分布して存在しており，避難開始後，在 館者は避難者としてそれらの空間を退出し，廊下，ホール，付室階段等から構成される避 難経路を通って最終避難場所に移動する．避難者の通過する通路，方向はシミュレーショ ンの実行者によってあらかじめ設定することはないが，避難者は最短で次の空間へ移るこ とを当面の目標にするものとし，居室，廊下などの壁で囲まれたひとつながりの空間（以 降これをルームという）ごとに現在地から最も近い扉を自動的に選択する．これによりシ ミュレーション開始時の人の位置によって避難経路は決定される（ただし廊下から居室へ 逆戻りするようなことはしない）． これに付け加え，出口が混雑している場合に他の出口の再選択をすることで，場の状況 によって避難経路が変化する機構も考えていたが，現段階での実装には至らなかった． 各空間の避難者の歩行速度は他の避難者との衝突を避けるために減速を伴い，ネックと なる出口部分以外においても必要に応じて速度変化をする．開口部の流動係数は避難者の 行動の制御には用いず，対人間距離に応じた回避を行いながら歩行した結果に得られるも のとした． このような前提のもとで，避難開始後の単位時間ごとに（現時点では0.25秒とした）， 各人は周囲の障害物（人，物）を回避しながら次の移動位置を計算し，その結果を単位時 間ごと画面表示，あるいはアニメーションとして保存する．またルームごとの在室者数， 経過時間等のデータを画面表示する．

3.2 空間のモデル

31

!)."/0&#$%

これまでも述べてきたように，SimWalkでは人間の扱いを個人型，空間の扱いを座標 型とし，人，物は形，大きさを持つものとしてモデル化を行う． 実座標のひとつながりの空間を，ルームを単位空間として分節し，その集合によって避 難空間を構成する．ここで，別のルーム同士は互いに連続な空間ではないが，それらを扉 を介して接続することで，ひとつながりの空間として扱うことができる．ルームを連結し たものが階，複数の階の集合を建物とし，階段室は複数の階を接続する．階と階段室の集 合をもって建物全体を構成し，建物は外部の空間に接続する． 以下に，本シミュレーションにおける空間モデルの考え方を，形態を決める上での建物 のモデルと，人間の行動との関わりをもつ「場」のモデルとに分けて記す．

!).)*"12&#$% 避難空間として，建物内の空間のうち，火災時に避難者の発生する空間（居室等，避難 開始時点で在館者がいる空間），避難者が移動する空間（廊下，ホール，階段室等），およ び建物内外の最終避難場所となる空間をモデリングする．ここで，避難に使われない空間 は除外される． 対象とする建物の避難空間は，次の8つの空間要素から構成している．壁に囲われた 空間を単位に階を構成し，複数の階を階段室で接続して建物全体を構成する．1∼7は実 際の空間に対応するものであり，8については計算のために仮想的に設けた概念である． 1）Environment 2）Building 3）Floor 4）Room 5）Stairway 6）Border 7）Door 8）Opening

3.2 空間のモデル

32

1）Environment 建物全体を包含し，最終的な建物外部の避難場所を保有する． 2）Building 建物全体．複数の階(Floor)と階段室を保有する 3）Floor 1層の階全体．複数のルーム(Room)を保有し，階段室(Stairway)に接続する． 4）Room 壁に囲われたひとつながりの空間．居室，廊下，付室などの空間．これを本論では ルームと呼ぶ．壁の中心線で囲われた多角形として定義する． 空間の境界として壁(Border)を，他のルームや階段室と接続するものとして扉 (Door)，開口(Opening)を保有する． 歩行のナビゲーションに用いる距離格子点，安全ランク値を保有する． どのルームにおいても人を初期状態として配置することができる．

5）Stairway 階段室．階(Floor)を接続する概念で，内部空間を持つ．複数階にわたる． 現在は一つの階のみ扱うので，部屋と同等の扱いになっている． 階避難においては階段室を最終避難場所として設定し，避難完了時間は階段室に全 ての人が入った時点とする．

図3.1 建物と各単位空間の関係

33

3.2 空間のモデル

6）Border ルームや階段室の境界をなす壁．多角形で定義される部屋の1辺をひとつの壁とし て扱う．部屋の多角形を定義すると自動的に定義され，厚さを指定して四角形として 定義する（現在は初期設定値150mm）．ルームごとに境界となる壁を保有するので， ルームが隣り合っている部分では壁は二重に重なり合う． 人間は壁を通り抜けることができない． 7）Door ルーム同士やルームと階段室などをつなぐ扉．ルームは壁に囲われた（閉じた）空 間として定義するが，扉の部分は通行することができる．壁の中心線上に扉を定義す ると，扉部分の壁を切断し，扉自体は面積を持たない線分として配置される． 8）Opening ルーム同士やルームと階段室などをつなぐ開口．扉のようなネックではなく，壁1 面が開いているような場合に用いる．外廊下のような空間や，ルーム内の一部に人の 発生を偏らせたいときなどに用いる．

Roomの定義

Roomの接続

特殊なRoom 34!"!#5$6%

Room

Room1 Door

線分で囲まれた 空間として定義

Room2

Roomは互いに独立

34!&!#5$6%

78/09:;<=: >?@34ABCDEFAGD

接続 '()*+*,

Room 壁に囲まれた空間

Border

Border

図3.2 Roomの構成

Room1

Room2

-../01 -../0 HIJCEK-../01LMNO -../0P&QRLSTUV:WD

34

3.2 空間のモデル

!).)."/0&XYZ[\]^

避難者が最終避難場所までの経路選択，ルーム内の歩行を行うときの判断材料として， 空間は次のようなしくみを持つ． 安全ランクの設定 距離格子によるルーム内の距離ポテンシャル

_S`^a&bc

避難者がルームから階段室まで移動する際に，次に進むべき部屋を決める判断材料とし て， 「 安全ランク」という概念を設定した．安全ランクとは，あるルームから階段室まで にいくつの部屋を経るかを示した値であるとした（図3.3）．安全ランクの値は階段室を 0として，そこからの部屋の接続数に応じて値を決めていくが，安全ランクの異なる2つ の部屋に接続する場合，図3.3でいえばRoom4がRoom5とも接続しているようなとき は小さい方の値を採用する（このときRoom4の安全度は2となる）． これは階段室が階の中で最も安全な区画であるとして，次に付室，廊下，居室，といっ た順に安全ではなくなるととらえ，避難方向，経路を規定するものである．避難者は，現 在いるルームよりも安全ランクの値が小さな（より安全な）ルームの中から，次に進むル ームを選択する． （ 後に述べるが，複数の選択肢がある場合には現在地からより近い方の 部屋を選択する．） 安全ランクの値は，建物のデータを入力するとき同時に各部屋について与える．

事務室

事務室

ホール

Romm2

S=3

付室

会議室

Room4

Room3

S=3 S=2

Room1

階段室

Stairway

S=3

避難空間の例

Room5

S=1

S=0 安全ランクの割り当て

安全ランクの値の求め方

Room1 Room2

Room3

Room5

Stairway

Room4 安全ランク

3

2

1

0

安全ランク = 階段室からの最小のルート数（ネットワークのリンク数）

図3.3 安全ランクの割り当て

35

3.2 空間のモデル

defg&bc

本モデルにおいては，距離ポテンシャルとして，独自に「距離格子」という概念を用いた． これはあらゆる形のプランに対応して人間モデルを歩行させるためのもので，本モデルに おいて歩行者の歩行経路設定に補助的に用いた． 本モデルにおいて避難者はルームの出口に向かって最短歩行する．しかしながら折れ曲 がった通路などにおいて，現在地から出口に向かって直線的に歩行できない場合がある． これに対応する方法として， 1)空間を仮想的に分割する方法 2)曲がり角に引力を設定する方法（図3.4） 3)距離によるポテンシャルマップをつくる方法（図3.5） などがある．1，2の方法では手動で問題となる空間に適用するか，あるいは自動処理の アルゴリズムが必要となる．個別に手動操作をすることは，実務において手軽に使用する ためには手間がかかるので，避けたい方法である．また，設定を間違うなどの人為的ミス も招きやすい．

直線距離

曲がり角に引力を設定

仮想的に空間を分割

実際の歩行経路

a）空間を分割する方法

b）引力を用いる方法

図3.4 L字型の空間への対応方法の例

図3.5 距離によるポテンシャル マップを作る方法1）

36

3.2 空間のモデル

1の自動化に関しては，高度な幾何学処理を伴うことになる．2については，磁力モデ ルやMDなどの力学的な方法で人間の位置を制御するような方法では有効だが，本モデ ルでは人間の判断プロセルを模擬した手続き的な行動制御を行っているので，適さない． そこで本モデルでは，3の距離ポテンシャルを用いることとした．図3.4にあるように， ある地点からの距離によって等距離線を引いていく方法で，波の回折のようにして空間の 折れ曲がりに対応する．人間はその等距離線を用いて周囲のポテンシャルの低い方向（あ るいは逆）へ向かって移動する． これを実現する方法としては，セルオートマトン法を用いて，近傍セルのポテンシャル 値をきめていくという方法がある（図3.6）．この方法によれば，簡単な記述で距離のポ テンシャルマップを作成することができる．しかしながら，図3.5にあるようなセル単位 で空間を分割する方法では，計算量が大きくなるので，セルの変形としてグリッドの交点 にポテンシャルを割り当てる方法を考えた（図3.7）．これをL字型，コの字型の平面に 適用したものが図3.8である． 格子点一つ一つは出口からの距離に応じたポテンシャル値を持っており，避難者は周囲 の格子点の中からポテンシャル値のものを選び，これを短期的な目標地点として出口へ向 かう．ただし，この格子点を参照して行動するのは，現在地から出口が見えないときのみ とした．これについては人間のモデルの項で詳しく述べる．

hiV +,*%

&

'

(

!& !% !$ !# !$

$

%

&

'

!% !$ !# !" !#

#

$

%

&

!! !"

"

#

$

% &

'

(

) !* !!

!

"

#

$

&

'

(

%

) !*

避 難 口 を 0 と して、そ こ か ら の距離に従って図のようにポ テンシャルの値が増加する計 算を行う。この方法を用いる ことで、避難口からの直線距 離ではなく、壁や間仕切りな どの回り込みを考慮した距離 ポテンシャルが算出される。

図3.6 セルオートマトンによる距離ポテンシャル2） 1)「Simulex」 Integrated Environmental Solutions Ltd.ウェブサイトより http://www.ies4d.com/VESystem/VE-Evacuation/simulex/simulex.htm 2）平岡健太郎「建築空間における行動シミュレーションの可視化に関する研究」1998早大渡辺仁史研究室修 士論文

37

3.2 空間のモデル

ひとつながりの距離格子を適用する範囲は，本モデルでは一つのルーム内のみとした． 図3.5などの例では，階全体に対してひとつのポテンシャルを適用している．最終避難地 から居室の内部までひとつながりのポテンシャルを用いる場合は，避難者に最短で避難を 完了する経路をとらせることができることや，最も最終避難地から遠い地点（最遠点）を 自動的に検出することができるなどのメリットがある． しかし，この方法では基本的にあらかじめ示された唯一のポテンシャル通りに動くこと になる．各地点において，その場のポテンシャルの傾斜が示す方向以外には進むことがで きない．本システムでは混雑状況によって出口を選択する場合など，一つのポテンシャル では不具合が生じるので，ルーム単位，かつルーム内の扉ごとに一つのポテンシャル（距 離格子）を割り当てている．これにより，避難者が自分の選択した出口のポテンシャルに 沿って，L字型の部屋などにおいても出口まで歩行することを可能とした．

出口にもっとも近い点のポテンシャル値 を1として，それと隣り合う4近傍の点 に+1した値を入れていく．この方法で ステップ数による距離マップができる． 対角線上の点は本来ならば距離が 2だ が，ステップ数では距離が2となる．こ の点は人間モデル側の格子点の利用方法 によって補正する．

図3.7 各格子点のポテンシャル値の計算方法

図3.8 曲折した空間への距離格子の適用例

3.3 人間のモデル

38

!)!"50&#$%

!)!)*"hi@&jk

本モデルでは避難者は全て自力で避難できるものとし，個々の避難者の特性は個々に区 別せず，全員が同一の避難者特性を有するものとする．一般に，避難者は性別，年齢，身 体的条件の違いにより避難能力が異なる．しかし，個々の特性を識別するには各人の条件 を設定する必要があり，また避難能力が異なる避難者が混在する中での避難モデルは十分 に確立されていないと考えられることから，実用モデルの構築を目指す現段階においては 考慮しない．まず一般的な検討条件での予測を行うものとする． ただし，本モデルは各個人を別々に識別するモデルであるので，将来的には各人の特性 を設定しシミュレーションを行うことも可能である．

!)!)."hi@&lmFn

避難開始時点では，居室，事務室，会議室などのルームにランダムに分布するものとし， その数は在館者密度，あるいは人数の入力によって与えられるものとする．なお在館者数 入力は空間の用途に応じた在館者密度のデータ等（表3.1）を用いることを想定している． 廊下，付室，階段，ホール等の初期在館者は告示等に示されていないが，居室と同様の 方法で在館者数を与えることができる．

表3.1 避難計算用の在館者密度

39

3.3 人間のモデル

!)!)!"%[o9&pqrs

ルーム内で出口へ到達するまでの局所的，短期的な経路選択と，階全体で避難開始時の 位置から，階段室，最終避難場所へと通じる扉に到達するまでの大域的，長期的な経路選 択とに分けて考える．ここではその短期的な経路選択について説明する． 短期的な経路選択では，避難開始の時点で現在地から近い出口（避難方向と逆方向へ向 かう扉を含まない）を選択し，最短経路を歩行して出口まで到達する．出口の選択にあた っては，避難者は建物を熟知しないものとして，最短距離で最終的な避難を完了しようと するのではなく，いちはやく現在よりも安全な区画へ移動することだけを考えて行動する ものとした．つまり，居室から廊下，あるいは階段へという避難方向は知っているものと して，避難方向と反対には進まないが，どちらの出口を選んだほうが早く避難を完了する かは知らずに近い出口へ向かう（図3.9）． 図3.9 出口の選択 図の平面では左側の出口を選 択した方が早く階段に到着で きるが，右側の出口が近けれ ばそちらを選ぶ．

出口が複数ある場合には，自分のいる位置から出口が見えるかどうかによって「近い」 出口の選び方が異なる． 出口が見える場合 現在地と出口との直線距離を比較して近い方を選択する． 出口が見えない場合（出口が複数のときはどれか一つでも見えない場合） 自分の周囲の距離格子点のポテンシャル値を扉ごとに比較し（図3.10），値が小 さい方の格子点をもつ扉を選択する．

40

3.3 人間のモデル

ここで，不可視範囲の設定について説明しておく． tuvwx&+, 空間内には，壁や柱などの陰に隠れて見えない範囲が生じる．これを不可視領域 と呼ぶことにする．ただし，可視・不可視の判別は体の向きに関係なく，現在地で 360 回転しても見えないときのみ，見えないと考える（図3.11）． 出口の可視・不可視については，出口の中点（開口の幅が広い場合は現在地から の最近点）と現在地の座標を結んで，この線分と自分がいるルームの壁とが交差す るかによって決める．交差するならば，出口が見えないものとする（=出口を目指 して直線歩行すると壁に衝突する）． 同様に，距離格子点についても，現在地と格子点の座標を結んだ線分に壁が交差 する場合は，この格子点は見えないものとする． このような方法で，見えない格子点が分布する範囲を，不可視領域とする．

出口A 出口Aに最も近い 格子点

現在地から見えない領域

ポテンシャル 値を比較

出口Bに最も近い 格子点 出口B

図3.10 周囲の格子点の比較

図3.11 不可視領域

!)!)y"%[o9z&{|-}&~c 出口を選択した後は，出口をルーム内の目標地点として移動するが，ここでも出口が見 えるかどうかによって移動方向の決定方法が異なる． 出口が見える場合 出口の最近点を目標地点として直線歩行する． 出口が見えない場合 選択した出口のポテンシャル（距離格子）に従って移動する．周囲10m角の範 囲で最もポテンシャル値が小さな点をルーム内の短期的目標地点として直線歩 行する．

3.3 人間のモデル

41

出口の可視・不可視，短期目標地点（格子点）の情報はシミュレーションの単位時間ご とに更新し，移動方向の初期値として設定する．障害物や他の避難者と衝突することがな ければ，ここで設定した方向に移動する．

!)!)•"€S•z&pqrs 長期的な経路選択では，ルームを移るごとに現在のルーム内で最寄りの出口を選択する 短期的経路選択をくり返し，避難を完了するまで続けるものとする．結果として選択する 経路は，避難開始時点でどこにいるかによって自動的に決定される．ただし，前述のよう に出口の混雑によって途中で経路を変更する場合，この限りではない．

!)!)‚"ƒ„…4

現段階では一般的な事務所ビル等の空間について，1層の階避難のみ扱い，階段室への 到着をもって各人の避難完了としているので，平坦部のみの歩行速度を表3.2を参考に， 上限値を与えて規定した．進行方向に障害となるものがないときの速度を1.0m/sとして， 他の避難者の回避時には単位時間あたり1.0∼0.0ｍ/ｓの範囲内で段階的に減速を行う． なお，後退は考えない．また，すでに述べたように，避難者の避難能力を一定と仮定して いるので，歩行速度の上限は各人で差がないものとする．

表3.2 避難予測計算に用いる歩行速度

42

3.3 人間のモデル

!)!)†"‡ˆ&‰h 避難者は，始めに出口や格子点の方向によって移動方向を定めるが，その方向に進んだ 結果他の避難者や壁などに衝突する場合は，回避を行う． 本モデルでは，避難者は衝突回避のために，体の外形をあらわす領域の他に，他の避 難者や壁などの障害物を入れないように回避しようとする領域をもつ．この領域を「判定 領域」とよび，3つの領域に分けて定義した．これらは文献による対人距離等（図3.12， ∼ 14）を参考にして，シミュレーション用にチューニングしたものである． 歩行行動のうち，特に回避，追従行動については，何らかの指向性があると考えられる． 同じ方向に進む人の間隔と，対抗してすれ違う人との間隔では，明らかに違いがある．ま た同じ方向に進む人同士でも，前後左右ではそれぞれ間隔の取り方が微妙に異なっている． このようなことから，この「判定領域」を進行方向に長い多角形によって与えている．た だし，自分の後ろを歩く他者を察知して回避，減速などを行うことはなく，またシミュレ ーション中の避難者の制御上も不都合が生じるので，本モデルでは体の後ろ側をそぎ落と した形になっている． 図3.15は卵形の判定領域を設定した場合の図である．このような指向性を持った対人 間距離保持のための領域が人間行動研究の分野において提唱されており，これを反映した ものであるが，判定領域により複雑な形態を用いることで計算量が増大し，処理速度を左 右する．判定領域の形態の違いが及ぼす結果の差異と処理速度のバランスをとりながら， 今後も調整が必要である．

図3.12 Fruin人体楕円・円3）

図3.14 歩行対と知覚帯3）

図3.13 Horowiz近接距離分布3）

43

3.3 人間のモデル

判定領域に障害物が入ると，領域に障害物が入らないように移動方向を変える． 人体領域 体の形を示す領域． 領域1 扉の周りなどの高密な場所，あるいは減速によってのろのろ歩きの状態で，障害物 が入らないように保つ領域． 領域2 通常の歩行時に障害物が入らないように保つ領域． 領域3 通常の歩行時に，障害物に接近し過ぎる以前に避けるため，障害物を認識する領域． これらの領域はポリゴン（多角形）として定義し，単位時間後にこの領域と他者が重な ることが分かると，移動方向を修正して重ならないような方向に移動する，あるいは減速 をおこなう．ポリゴンを用いることで領域の形を自由に設定でき，形態の変更も容易に行 うことができる．

人体の領域

領域1

領域2

動作領域

領域3

1200 mm

600 mm 250 mm 接触領域

420mm

非接触領域

非接触領域

700mm

快適領域

900mm

快適領域

1800mm 隣接個体間距離 4）

図3.15 判定領域の形と文献との比較

3）日本建築学会・編 「建築設計資料集成 3.単位空間1」 4）高柳英明 「解析力学に基づく群集流モデル」2002年 早稲田大学大学院博士論文

3.4 避難行動のモデル

44

!)y"hi„|&#$% !)y)*"hiUŠ‹0 実際の火災時には，火災の発生から避難者が避難行動を開始するまでの時間（避難開始 時間）は避難完了時間を大きく左右する要因の一つであり，避難開始後の避難行動自体に 要する時間より大きいこともめずらしくない． 実際には，避難開始時間は，空間の要因として用途，使用状況，配置等，人間の要因と して就寝，覚醒などの状態，設備の要因として火災覚知警報システム，避難誘導システム などに依存する．しかし本モデルでは個体の歩行の再現と，空間との関係の構築に重きを おいて，ここではとくに設定せず，シミュレーションの開始と同時に全室の避難を開始する． この状況は警報装置によって全在館者が火災を覚知した後の避難と考えられるが，最終 的な検証システムとしては，避難開始時間は別に適切な方法で定め，火災室を任意に設定 してシミュレーションを行えるようにすることが必要である．

!)y)."%[o9&hi@&{| 一般的な避難計算における空間内の歩行は，L字型の直角歩行距離を用いて考えるが， 実座標­個人型のモデルにおいて現実に即した歩行をさせるため，最短経路による歩行を 行う． 実際の事務室空間等においては，机などが障害物となって出口に向かって最短経路をと りにくいことから，避難行動時間の算定にあたっては，直角歩行を用いるのはある程度妥 当といえる．より現段階では歩行速度を制限することで代替しているが，厳密に避難時間 を求める段階ではこの点を考慮しなければならないか． 家具などを配置してシミュレーションを行うとすれば，それらの障害物を回避して歩行 することになり実際の歩行条件に近いものとなるが，空間モデルの入力が煩雑になってく る．現段階では，厳密に歩行時間を得たいときにそれらを入力してシミュレーションを行 えばよいと考え，この問題によって生じる時間差は問題ないものとした．

!)y)!"ŒV&•Ž 避難者はルーム内の一番近い出口を選択するようにしているので，実質的には複数出口 から等距離の直線によって分割され，この線分のどちらにいるかによって決まり，出口の 負担率が決まる．なお，空間の分割を手動で行う必要はない．

!"#$%&'()

4.1 記述言語の選定

46

!"#$%&'() !*+",-./'01

本システムでは，記述言語としてオブジェクト指向型言語であるJavaを採用した． プログラム言語には様々な種類があり，その主なものを系統立てて分類すると次のよう になる． 2345674./'89 ・命令型（手続き型）言語 Imperative Programming Language Fortran, Cobol, Pascal, C, C++ ・関数型言語 Functional Programming Language Lisp, Scheme ・論理型言語 Logical Programming Language Prolog ・オブジェクト指向型言語 Object Oriented Programming Language Smalltalk, C++, Java オブジェクト指向型言語には，プログラムを小単位のモジュールに切り分けて記述する という「プログラムの部品化」によって，複雑なプログラムの構築や，プログラムの再利 用およびメンテナンスがしやすいといった特長がある．これにより，細かな行動の記述が 可能であり，またシステムの発展性の点においても有利である． Javaは，コンピュータのオペレーティングシステム環境に左右されず，かつ特別な実 行環境がなくとも動作する点で， 「 誰もが身近に使うことができる」ツールを目指すには 都合がよい． また，言語環境や「部品」ライブラリ等のサポートが充実しており，将来CやC++に 取って代わる標準プログラミング言語として普及していくと言われている．この点におい て，開発も行いやすく，システムの発展の上でも期待が持てる．

4.2 外部APIの導入

47

!*:";< =>? '@A

本システムでは，人間や建築躯体の持ついくつかの領域を面ポリゴン 1）として定義し た．人間と建築躯体，および人間同士の衝突の判定はこのポリゴン同士の重なりを検出し て行っている．その他多くの幾何学的概念をアルゴリズム 2）に用いているが，そのプロ グラムコードをすべて自分の手で記述していくにはあまりにも負担が大きい．そこで，面 や線，点といったジオメトリ操作には既存の幾何学判定モジュールを用いた． Javaの標準コードにも幾何学概念が組み込まれているが，ここではそれを発展させた ものであるJTSを導入した．以下にJTSの概要を紹介する． JTS（Java Topology Suite） JTSは，Vivid Solutions社らにより開発・公開されている，空間のオブジェクト・モ デルおよび基本的な幾何学処理を提供するコード（API 3））である．空間を扱うアプリケ ーションを構築するための基礎となる幾何学計算のコードを含む．OpenGISコンソーシ アム4）により定義された幾何学モデルを実装している． 機能： 空間の記述 ジオメトリの合成に関する機能 凸包の計算 面積と距離の計算 位相幾何学の有効性チェック

1）ポリゴン [polygon] コンピュータ・グラフィックスなどで，立体物をデータ化するために表面を分解して描く時に用いる多角形． 2）アルゴリズム [algorithm] 計算や問題を解決するための手順，方式．コンピュータのプログラムに適用可能な手続きをいうことが多い． 3）API [application program interface ] アプリケーションの開発を容易にするために，OS などのプラットホームにあらかじめ備えられたソフトウエ ア資源．描画など共通して用いられる機能を一定の規約に基づいて利用する． 4）Open GIS Consortium, Inc 米国を中心に政府，大学，企業が参加しOpenGISの開発を行っている非営利団体． OpenGIS(Open Geodata Interoperability Specification)は，空間データの相互運用を目指したデータの仕 様．多くの関係者やベンダーが対応の市販ソフトウェア作成を表明したり研究・教育機関で広く採用されること で，共通運用可能な地理情報処理のスタンダードとなりつつある．

4.2 外部APIの導入

図4.1 JTSに定義される空間データ・モデルの例

図4.2 JTSのジオメトリ合成機能の例

48

4.3 プログラムの構成

49

!*B"2345&'CD

本システムは以下に示す4つの概念グループと21のクラスからなる．

!"#"$ (E4FG2

壁，部屋など個々の定義をしたクラスを，それらが記述する概念，機能によって次の4 つの部分に分けている． Simulation System シミュレーションを動かす部分． 空間データの入力，画面へのシミュレーション経過の出力など入出力を管理し，す べての人の位置を計算させる． Geometry 幾何学的要素の定義． シミュレーションの空間を組み立てる小要素，概念要素を定義している． Space 実際の空間要素スケールでの空間モデルの定義． 建物，階，部屋などの建築要素． People 人間モデルの定義． 人間個体の性質と行動法則を定義している．

50

4.3 プログラムの構成

!*B*:"H5$

各クラスには，各オブジェクトの概念と振る舞いが記述される．本システムは以下のク ラスに分かれている． Simulation System SWMain

シミュレーションを実行させる

SWMainWindow

シミュレーションを画面表示するウィンドウの定義

SWMainPalette

時間表示等のためのパレットの定義

SWObject

アプリケーション全体の上位に位置し，共通する概念を収容する

Geometry

Space

SWPoint

座標の定義

SWVector

ベクトル(x,y)の定義

SWLine

線分の定義

SWBorder

壁に関する定義

SWPolygon SWMultiPolygon SWPotential SWPotentialData

ポリゴンの定義

SWEnvironment

建物外部までの定義

SWBuilding

建物の概念の定義

SWFloor

階の概念の定義

SWRoom

部屋の概念の定義

SWStairway

階段室の概念の定義

SWOpening

開口部の概念の定義．開口は部屋をつなぐものとする．

SWDoor

扉に関する定義

SWSpace

建物を構成する空間要素の上位概念をまとめたクラス

SWPeople

人（トランザクション）の行動を定義

複数のポリゴンをもつジオメトリの定義 ポテンシャルマップの生成に関する定義 距離格子点の定義

People

以降に，主要なプログラムの概要をシミュレーション実行部，空間モデル，人間モデル に分けて説明する．

4.4 シミュレーション実行部

51

!*!"#6IJG#K7LM< シミュレーションの実行部分は，SWMain，SWMainWindow，SWMainPaletteに分 けられる．SWMainはシミュレーションを動かす部分，SWMainWindow，SWMainPaletteは画面表示を行う部分である．

!"!"$ %&'()* このクラスはシミュレーションのパラメータを設定する部分，建物の情報を入力する部 分と，シミュレーションの実行部分に分かれる．

N5OGPQ1 コンストラクタ SWMain 格子の間隔gridInterval，表示サイズscale，シミュレーションの単位時間 deltat，シミュレーションに使う乱数1)rndを設定する．

RS'AT メソッド makeBuilding ルームの形と位置，安全ランク値，扉の位置，ルームに発生させる人の人数を入 力する．詳しくは空間モデルの項で説明する．

#6IJG#K7'LM<8 コンストラクタ SWMain シミュレーションを起動すると一度だけ実行される．パラメータの設定，画面表 示用のウィンドウを開く，シミュレーションを駆動するメソッドsimulationLoop を実行させるなどの手順が書かれている． メソッド initializeSimulation 全ての人をワンステップだけ動かし，人のパラメータに初期値を与える． メソッド simulationLoop 全ての人の単位時間後の位置を計算させる．全ての人と通信し，衝突が回避でき ていない人がいれば，全員再計算させる．全ての人の衝突が解消されるか，リミッ トの回数まで再計算を行って解消しきらなかった場合，全ての人を同時に次の位置 に移動させる． 全員の避難が完了するまで，くり返し実行される．

4.4 シミュレーション実行部

52

変数 stepNum 変数 passedTime シミュレーション内の時間経過は変数stepNumに記録されている． simulationLoopが実行され，全員の位置座標が決定されるたびにstepNumに1 加算する．つまりstepNumは人が何回動いたかを記録しており，これにdeltatを 乗じて時間に換算したものがpassedTimeである． メソッド simcord2gcord シミュレーション中で，寸法を扱う部分は全てmm単位で記述している．画 面表示はpixel単位で行われるので，1mm=1 pixelとすると一般的なモニタでは 1600*1200mmの範囲しか表示できないことになる．これを表示サイズの倍率 scaleによって縮小する．

!*!*:"UVWXYZVYZ[\]

シミュレーションの経過を表示するウィンドウ．SWFloorの内容を表示するように設 定している．SWFloorのメソッドpaintに書かれている内容を描画する．

!*!*B"UVWXYZ>X^_``_

ユーザーインターフェースとなるパレットを表示するウィンドウ．現段階では各ルーム の在室者数，シミュレーション内の時間経過を表示している．ただしルームの作成に同期 してパレットの内容が変更されるようにはなっていないので，開発時のチェックに用いる 仮設的なものである． 1）乱数の扱いに関しては，全くのランダムとしては毎回シミュレーション結果が変わることになるので，乱数 は一様乱数とし，毎回同じ値が得られるようにした．

53

4.5 空間モデル

!*a"bcdeF !"+"$ FG&'CD

空間モデルは，ルーム（SWRoom）を基本的な構成単位として成り立つ．ルームを収 容する階，階を収容する建物の概念は，それぞれ部屋のリスト，階のリストを持っている だけである． そこで，ルームの概念をとりあげて説明する． ルームは壁(SWBorder)，扉(SWDoor)，扉ごとの距離格子(SWPotential)から構成さ れ，変数として安全ランク値safetinessをもつ．また在室者のリストを管理する．

123""4 -##-5

!"#$%#&'() *""#&'()

+%"/.%&'() (-0%)',%((

-##-5 12+")%,)'-.

12+")%,)'-.

12+")%,)'-.

666

-##-5

-##-5 12*""# 12*""# 12*""# 666

12+%"/.% 12+%"/.% 12+%"/.%

666

+")%,)'-.&'()

12!"#$%# 12!"#$%# 12!"#$%#

666

図4.3 クラスSWRoomの構成 これらクラスSWRoomが持つ要素のうち，SWPeopleを除く項目について個別に説明 を加える． UVf\g[_g 図4.4

5 !"'$%'& ()*( !+,-./%0.1&

!"#$%#&

SWBorderの概念 5!2!

6(//789:;1*<<

,

,!2 ' ' !!!!!"#3"'&!4!!%#3%'&

2点の座標を端点として指 定された厚さDのポリゴン をつくる． クラスSWBorderがもつ areaは壁の形のポリゴンで ある．

54

4.5 空間モデル

UVh\\g

2点の座標を端点として与える．この2点を結んだ線分doorLine(SWLine)と，扉 周辺の領域DArea_M(SWPolygon)をもつ（図4.5）．さらに，実際に人が通行できる部 分として，扉の幅から人の体の幅450mmを減じ，さらに扉の端から人の肩の間の間隔 として片側100mm（計200mm)を差し引いた有効幅effectiveWidthをもつ．

()*+,-., <::;;

!"'$%'&

!"#$%#& -++,/01.!()/01.& 23,.456!()7+8%9+1&

図4.5 SWDoorの概念

#:::;;

扉 は 2 つ の ル ーム を つ な ぐ 機 能 を も つ．こ の 両 側 の 部 屋 の 安 全 ラ ン ク 値 か ら 扉 に も 安 全 ラ ン ク 値 d o o r S a f e t i n e s s を 計 算 さ せる（ 図 4 . 6 ）．避 難 者 は ル ーム 内 の 扉 の doorSafetinessを見て向かう扉を選ぶ．

1++2(

!"#$%&'!!(

*++,

*++,-"#'$%&'!!

*++,-"#'$%&'!!!/ !"#$%&'!!(!.!!"#$%&'!!)

0

1++2)

!"#$%&'!!)

図4.6 doorSafetinessの求め方

55

4.5 空間モデル

UV>\`_Z`YX^ 距 離 格 子 点 は シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 空 間 の 絶 対 座 標 上 に ，x 軸 ，y 軸 に 沿 っ て 間 隔 gridIntervalで配置される．一様に分布する格子点の中から，ルーム内に入る点を選び出 してルームごとの格子点とする． !"#$%&'()*+ ,-./

図4.7 格子点の概念 距 離 格 子 は ル ー ム ご と ，扉 ご と に ，ク ラ ス

0123456

SWMainで指定された間隔に従ってつくられる．

!"#,,!-./0/12

格子点（SWPotentialData）はルームの内部だけ につくり，壁の中はポテンシャルがないものとす る． !"#$%&'(")*+

クラスSWMainのメソッドmakeBuildingで扉をつくり，格子点をつくるメソッド（ク ラスSWRoomのメソッドcreatePotentialList）を呼び出すと,指定したルームの各扉ご とに距離格子がつくられる． この格子をつくるのは，クラスSWPotentialのメソッドaddgridPointである．この メソッドについて主要な部分を記す．

!"!#!$%&'(()*+,&+*-(.$+!./#!+0,!12(!.$!3!44!$,5&!36 578'9:)!"#;<=>?.@AB !

7((8&+.!-%&-9!4!"+8/&: ! !.$!9: ! "(,!#!9!4!;:!9!<!$%&'(()*7(,1&,=!/$*/!>&#3:!9??36 ! ! @AB(,1&,!+B(,1&,!4!#!@AB(,1&,!3$%&'(()*7(,1&,=!/$*&8&)&.$C$#!9!3: C'9:)D@A@?EFGHI ! !

-%&-9!4!+B(,1&,*7(,1&,2(8DE(.*-(.$+!./#!+0,!12(!.$!3: ! ! ! !

! ! !

F

!"!#!-%&-9!44!$,5&!36 7,&+9: F

! ! !

F

!"!#!-%&-9!44!"+8/&!36 !

E,!12(!.$=!/$*+11G8&)&.$#!.&H!@A2($&.$!+8I+$+#!$%&'(()J!$%&I((,J!+0,!12(!.$3!3: F

D@A@+JBK!"#'LMN)OP.Q!"R,-.S

ルーム内部に格子点をつくるための記述

56

4.5 空間モデル

!!!!!!!!!"#!"$!%& !!!!!!!!'()!*!"!+!,&!"!-!.)!/0(!"#1!2#32!45*6&!"77!6!8 !!!!!!!!!!!!9:0(#5"#!;<=;#;!;=;#;!+!**!9:0(#5"#!;<=;#;!6.)!/0(!"#1!2#35<5%5"#>#*!"!66& !!!!!!!!!!!!'()!*!%!+!"!7!?&!%!-!.)!/0(!"#1!2#32!45*6&!%77!6!8 !!!!!!!!!!!!!!!!9:0(#5"#!;<=;#;!@=;#;!+!**!9:0(#5"#!;<=;#;!6.)!/0(!"#1!2#35<5%5"#>#*!%!66& !!!!!!!!!!!!!!!!!'!*!;=;#;3A(!"#3B!++!@=;#;3A(!"#3B!6!8 J#'Bxy;z{@AB !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!'!*!;=;#;3A(!"#3C!D!.)!/E"#5)F;<!++!@=;#;3A(!"#3C!6!8 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!;=;#;3;/G;H5"#I!J!K!+!@=;#;& Cxy'|R}^./ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!@=;#;3;/G;H5"#I!,!K!+!;=;#;& J#'cd;.)!/E"#5)F;<)~\+JB !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!L!5<25!!'!*!;=;#;3A(!"#3C!7!.)!/E"#5)F;<!++!@=;#;3A(!"#3C!6!8 mg•€#'LMN)OP. !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!;=;#;3;/G;H5"#I!,!K!+!@=;#;& !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!@=;#;3;/G;H5"#I!J!K!+!;=;#;& !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!L !!!!!!!!!!!!!!!!L!5<25!!'*!;=;#;3A(!"#3C!++!@=;#;3A(!"#3C!68 J#'Cxy;z{@AB !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!'!*!;=;#;3A(!"#3B!D!.)!/E"#5)F;<!++!@=;#;3A(!"#3B!6!8 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!;=;#;3;/G;H5"#I!?!K!+!@=;#;& !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!@=;#;3;/G;H5"#I!M!K!+!;=;#;& z•)Bxy'|R}^. !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!L!5<25!!'!*!;=;#;3A(!"#3B!7!.)!/E"#5)F;<!++!@=;#;3A(!"#3B!6!8 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!;=;#;3;/G;H5"#I!M!K!+!@=;#;& !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!@=;#;3;/G;H5"#I!?!K!+!;=;#;& !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!L !!!!!!!!!!!!!!!!L !!!!!!!!!!!!L !!!!!!!!L

格子点の隣接関係をつくる部分

!!!TU)VWX?#RYZ "#$%&'!"()*+,-'. /#0!1!,!2!3.!,!4!50("6#(,*7()*8)(9'1:.!,;;!:< ! =>6#*',*(+&?+*+!+?+*+!2!11!=>6#*',*(+&?+*+!:50("6#(,*7()*8'&'@',*A*1!,!::. ! !

"()*+,-'!2!B#%$)*CDA&5#0(*E@)8"()*+,-'6#(,*7(,'1!+?+*+8F#(,*8+)GH=C##0"(,+*'1:I +?+*+8"##08FJ8+)GH=C##0"(,+*'1:I!+?+*+8"##08FK8+)GH=C##0"(,+*'1:!:.

! ! !

N

(/!1!"()*+,-'!4!50("L,*'0M+&!:< ! +?+*+8M+&$'!2!3.

N

!!!OX['!"#);J\]6R<J. %##&'+,!"#,'!2!/+&)'. (,*!M+&$'!2!3.

PE(&'!1!"#,'!22!/+&)'!:< ! "#,'!2!*0$'.

Z^>'!"#_`'ab_'cdRe. cd;50("(,*'0M+&fghij+JB k'!"#'6R3_Z.

q>'!"#),?>Kr_,s,FGHIZ.

! !

/#0!1!,!2!3.!,!4!50("6#(,*7()*8)(9'1:.!,;;!:< ! =>6#*',*(+&?+*+!+?+*+!2!11!=>6#*',*(+&?+*+!:50("6#(,*7()*8'&'@',*A*1!,!::.

! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

N

! (/1!+?+*+8M+&$'!22!M+&$'!:< 0123453'#'lgEA6R<J. ! ! (,*!((. ! ! /#0!1!((!2!3.!((!4!O.!((;;!:< ! ! ! =>6#*',*(+&?+*+!%?+*+. ! ! ! %?+*+!2!+?+*+8+"Q+-',*R!((!S. ! ! ! (/!1!%?+*+!T2!,$&&!UU!%?+*+8M+&$'!22!VJ!:< m'!"#)n*6;<=>?@+JB ! ! ! ! %?+*+8M+&$'!2!M+&$'!;!J. op'6);J\]6R<J. ! ! ! ! "#,'!2!/+&)'. ! ! !

N ! !

N !

N N M+&$';;.

V,'0123456;tuv=]Aw'6Rt.

4近傍の格子点に+1した値を入れる部分

57

4.5 空間モデル

!"+", bcdeF'iD "次に，実際に空間モデルを入力する部分を説明する．入力はSWMainのmakeBuildingメソッドでおこない，SWMainのコンストラクタで呼び出されて実行される．

!!!!!"" !!!!!"!‚ƒ'„7…R<†Z./ !!!!!"!‡ˆ‰„5'<†_Š‹Z.Œ•Ž7…'<†R•€/ !!!!!"!%&'•R‘’Z.__h)K“q•2I'6K%&”_'•–—˜R™š./ !!!!!"! !!!!#$%&'()!&*%+!,'-)./%0+%123)4(56!7 !

!!›#R‘’\>CR’œ

!!!!!!!!8/%0+%12!9!1):!;<./%0+%1256=!!!!

!

!

!!!‚ƒR,-.

!!!!!!!!>?!9!1):!;<@0**$56=!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !!!•R,-. !!!!!!!!8/%0+%12A>0**$B%4(A'++C0),)1(5!>?!6=! ! !!!•'LMN)OP. !!!!!!!!;<D**,!$**,?!9!1):!;<D**,5!>?!6=!! ! ! !!!%&R,-. !!!!!!!!$**,?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!FGGGH!!FGGG!6!6=!! !!!›#'xyR<†Z. !!!!!!!!$**,?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!?FGGGH!FGGG!6!6= !!!!!!!!$**,?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!?FGGGH!?FGGG!6!6= !!!!!!!!$**,?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!FGGGH!!?FGGG!6!6= !!!!!!!!$**,?A'++<E5!!5!;<E*%1(!6$**,?A<EB%4(A)0),)1(I(5G6!6= !!!!!!!!>?A$**,B%4(A'++C0),)1(5!$**,?!6=!!!!!!!!!!!! !!!%&'LMN)OP. ! ! !!!•ž–R%&_z•)\>,-. !!!!!!!!;<;('%$:'J!4($?!9!1):!;<;('%$:'J5!>?!6= !!!!!!!!4($?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!FGGGH!!?FGGG!6!6= !!!!!!!!4($?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!?FGGGH!?FGGG!6!6= !!!!!!!!4($?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!?FGGGH!KFGGG!6!6= !!!!!!!!4($?A'++<E5!1):!;<E*%1(5!FGGGH!!KFGGG!6!6= !!!!!!!!4($?A'++<E5!!5!;<E*%1(!64($?A<EB%4(A)0),)1(I(5G6!6= !!!!!!!!>?A4($B%4(A'++C0),)1(5!4($?!6= ! !!!%&”_'“qŸR<† !!!!!!!!$**,?A4'>)(%1)44!9!?= ! !!!%&”_)`R’œ !!!!!!!!$**,?A'++L**$5!4($?H!!1):!;<L**$5!MFGGH!?FGGGH!?GFGGH!?FGGG!6!6= ¢'`;£¤Z.h€V¥'%& !

$**,?)`R,-.

! !!012345'LMNR ¡ !!!!!!!!%1(!N= !!!!!!!!>*$!5!N!9!G=!N!O!>?A$**,B%4(A4%P)56=!NQQ!67 !!!!!!!!!!!!;<D**,!'D**,!9!5!;<D**,!6>?A$**,B%4(A)0),)1(I(5!N!6= !!!!!!!!!!!!'D**,AR$)'()E*()1(%'0B%4(56= !!!!!!!!S

入力したメソッドを実行した結果，生成された空間モデルは図のようになる． )"*+,* %&'-"*+,*( !""#$ %&'!""#(

.,"./, %&'0,"./,(

+""* %&'1""*( 23*$ %&'&345*647(

図4.8 生成された空間 図では上にあるのがルームroom1，下 が階段室str1である．room1とstr1 の間の壁は重なるように定義し，その 上に扉を生成している．この扉はクラ スSWRoomのメソッドaddDoorが実 行されると自動的に壁のポリゴンを切 断するようになっている． （在室者はす でに一人退出してルームには9人いる）

58

4.5 空間モデル

前記のメソッドの手順をフローにすると図4.9のようになる．陰付きの部分はユーザが 入力する部分である．

‚ƒ'¯°±GINR,-. !"#2;-%0-8=(

•'¯°±GINR,-. !"#$%&&'(

¦š)’œ*+\>K §EA¨•R©’Z./ ¢'ª#«$¬-®Z.*+

%&'¯°±GINR,-. !"#)&&*(

¦š)’œ*+\>K §EA¨•R©’Z./ ¢'ª#«$¬-®Z.*+

•ž–'¯°±GINR,-. !"#"+,-'.,/(

%&'9:Q²³•S'›#R<† ´"#"+,-'.,/µ,00#1

%&'9:Q²³•S'›#R<† ´"#)&&*µ,00#1

o¾

C!"#2&'03'(' ¡ ´"#"4,53!,002&'03'

“q•2I6'<† ´"#)&&*!6,73+-8366

“q•2I¼ •ž–n«)½. %&'˜

`'¶·'#R<† ´"#)&&*!,009&&'

`'¸¹_Kk'`; £¤Z.%&R<†Z.

o¾

C!"#2&'03'('º» ´"#)&&*!:;+2&'03'

o¾

`”_)cd!"R,-. ´"#)&&*!5'3,+31&+38+-,%<-6+

%&”_)•–¿˜R<† ´"#)&&*!,0013&4%3

図4.9 空間生成のフロー

o¾

•ž–)£¤Z.`R À75_Z.

59

4.5 空間モデル

!*j"kcdeF

!*j*+"kc'lmno

Mp'N5OGPqrs 標準速度 normalSpeed

= 1200 [mm/s]

現在の速度 speed 単位時間あたりの方向転換の最大角度 衝突回避 rotateMax

= 60

扉周りの方向転換 rotateMaxNarrow 広域回避 rotateBroadMax

= 15

= 15

tu'vwxyz{ 自分のいるルーム room 目標とする扉 goalDoor 前回出た扉 crossedDoor

|}q~• 自分の中心位置 centerPos, next_p 自分の向いている向き direction, directionNextStep

tu'€• 現在のポテンシャル値 currentPotentialData goalDoorの列に並んでいるか inQueue goalDoorの近くにいるか closeToGoalDoo goalDoor以外の扉の近くにいるか closeToDoor

60

4.5 空間モデル

k†q‡ˆ'‰Š‹Œ1‰Š• 前述の通り，本モデルでは人体領域と3つの周辺領域を用いた回避を行う．プログ ラム中においては人体領域をarea，3つの周辺領域を判定領域DArea_S，DArea_M， DArea_Lと呼び，以下のような多角形を用いる（ただしその形状，寸法については今後 も調整が必要）．なお，判定領域は常に単位時間後の自分の位置と向きに沿ってつくるも 人体領域

判定領域

area

DArea_S

DArea_M

動作領域

DArea_L

1200 mm

600 mm 250 mm 接触領域

420mm

非接触領域

700mm

非接触領域 快適領域

900mm

快適領域

1800mm 隣接個体間距離

図4.10 人体領域と判定領域 のとする． !*j*:"k'‚i

シミュレーションの開始時に，あらかじめ在室者密度やルームごとの人数によって与え られた人数だけ発生する．シミュレーションの終了まで，全体の人数が増えることはない． 指示された部屋の中のランダムな位置に配置する．ただし他の人とDArea_M同士が重 ならないようにする．発生位置は座標を入力して特定の位置を指定することも可能である． なお，初期配置は乱数を使ってランダムな位置に配置しているが，シミュレーションを繰 り返し行っても毎回同じ一様乱数を用いるため，配置は不変である． 発生時点での体の向きはランダムとする．

!*j*B"ƒ„0…

自分が現在いるルームからより安全な区画（ルーム）へ通じるDoorをルーム内での目 的地として移動する．これをルームを移るたびに繰り返し，最終的に避難扉へと向かわせ る．

61

4.5 空間モデル

Ž•†•'ƒ„0… ルームごとに割り当てた安全ランクの値（クラスSWRoomの変数safetiness）に従っ て，現在のルームに接続するルームの中からより安全なものを選択していく．同じ安全ラ ンクのルームが複数ある場合は，現在地からより近くにある方を選択する．最終的に，階 段室に入るまで歩行を続ける． 実際のアルゴリズムは，ルームの安全ランクを見るのではなく，扉の安全ランク(クラ スSWDoorの変数doorSafetiness)を用いて経路選択をさせている．ルーム単位でより 安全な扉を選択するということの繰り返しによって，階全体の経路選択が結果として行わ れる．この方式では，ルームや扉といった空間情報と，ルームの安全ランクを与えるだけ で避難経路が自動的に決定される．

‘\\’ “•'ƒ„0… 次に示す時点でどの扉へ向かうかを決定する． ・初期発生のとき ・部屋を移ったとき これらの時点で，扉の安全ランクdoorSafetinessの値が現在のルームの安全ランク safetinessよりも小さいものの中で，最も近くにある扉を選択する． 扉までの距離の計測のしかたは，扉が視認できるか否かでアルゴリズムが異なる．視認 できる場合には直線距離を計算し，扉と現在地の間に壁などの障害物がある場合には，距

!!!!!"#$%&'!())*'%+!#,-+.#/0&1!.23))"!&0'3))"!45 !!!!!!!!())*'%+!60'67!8!9%*,': !!!!!!!!())*'%+!"'&$%*!8!9%*,': !!!!!!!!#+&!#: !!!!!!!!9)"!1!#!8!;:!#!<!"))=>()"?'"@#,&>,#A'14!BB!C60'67:!#DD45 !!!!!!!!!!!!.2E)"?'"!%E)"?'"!8!1!.2E)"?'"!4"))=>()"?'"@#,&>'*'='+&F&1!#!4:

!!!!!!!!!!!!60'67!8!%E)"?'">6"),,G)*H/)+1!6'+&'"G),I!&0'3))">=#?G!4:

`'(#_É•ÊRËÌ*ab_ C;Í|Z.E΀E

ÁÂ'Ã;ÄÅ-60'67!8!&"Q''_Å !!!!!!!!!!!!#9!1!60'67!BB!&0'3))">?))"2#?&0!J8!K;;;!45 !!!!!!!!!!!!!!!!.2G)#+&!%G)#+&!8!!+'L!.2G)#+&1&0'3))">'99'6&#$'3))"2#?&0> ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! *#+'.'/='+&>6*),',&G)#+&16'+&'"G),>%,MN.O))"?#+%&'1444: !!!!!!!!!!!!!!!!60'67!8!%E)"?'">6"),,G)*H/)+1!6'+&'"G),I!%G)#+&!4: !!!!!!!!!!!!P !!!!!!!!P `'ÆÇÃ'ab'ÈX#_É•ÊRËÌ* !!!!!!!!#9!1!C60'67!45 ab;C_Í|Z.E΀E !!!!!!!!!!!!"'&$%*!8!&"Q': !!!!!!!!P !!!!!!!!"'&Q"+!"'&$%*: !!!!P ÏÐ'ÑÒ«É•Ê_`'ˆ)ÓÔƒ;@+JB `;tP._Z.

扉が見えるかどうかの判定メソッド クラスSWPeople メソッドisInSight

62

4.5 空間モデル

離格子点（空間モデル，距離格子点の項参照）を用いて，その値を距離として用いる． !*j*!"”M'lmFGF

ルーム内の歩行においては，前記の扉の選択によってルーム内での目標地点を定める． 選択した扉が現在地から視認できる場合には，扉の通行可能な部分のうち最も近い点を目 標地点とする．視認できない場合には，周囲10m角の範囲の距離格子点の値をみて，最 も値が小さく，かつ最も近い点を当座の目標地点とする．なお，壁に遮られて視認できな い格子点は目標地点としない． !"#$%&!'(%)!&*$&+,-./.,!01%.23!4 ! 55!ÕÖ×ؘ'ÙÚ® !!.6,.*76*18,!9!:; !!<,=,./!,,)23; !!%>!2!&6,&?7$(=,@(A((<23!3!4 ! ! &6,&?7$(=,@(B(*$A((<23; !!C !!55!Û•¥ÜR™š.Qob'?.%&'(*+t.SQÝŠX«$ÞßàáâS !!55!µÛ•¥Ü$ !!55!µµÝÂ;tP]AãÝÂ'ÈX# !!55!µµÝÂ;tP@E=]Aãcd!"Rt. !!/DE(%1.!!!!!)%=.; !!#(($,*1!!!!!&6,&?!9!>*$=,; !!55!`;tP.@ABãÝÂ'ÆÇÃ'ab'ÈX#RÒ‘Z !!&6,&?!9!%=01/%86.2!8(*$A((<!3; !!%>!2!&6,&?!34 ! ! )%=.!9!1,F!/DE(%1.2!8(*$A((<G,>>,&.%',A((<D%).6G$%1,/,8H,1. ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! G&$(=,=.E(%1.2!&,1.,<E(=G*=I@/7((<)%1*.,23!3!3; !!C!,$=,!4 !!!55!`;tP@?_Å$!"#RÒ‘Z !!!55!h=_hX?!"#RYZ ! ! /DE(.,1.%*$A*.*!1,*<#J!9!22!/DE(.,1.%*$!3<((HG!(.,1.%*$K%=.G,$,H,1.L.2!8(*$A((<+"H!33 !!!!!!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!G=H*$$,=.E(.,1.%*$A*.*+,*<#J2!.6%=!3; !!!! %>!2!1,*<#J!M9!1"$$!NN!1,*<#JG'*$",!O!&"<<,1.E(.,1.%*$A*.*G'*$",!3!4 ! ! &"<<,1.E(.,1.%*$A*.*!9!1,*<#J; ! ! C ! ! )%=.!9!1,F!/DE(%1.2!&"<<,1.E(.,1.%*$A*.*G!(%1.!3; ! C ! 55!Òy'¥Ü ! )%=.G="#.<*&.2!&,1.,<E(=!3;

ÒyÊ#_É•Ê'xyEA¥ÜêIN5Rëš.

! 55!äŸ'RÕÖ ! )("#$,!=$(!,!9!)%=.G=%P,23; ! /DQ,&.(<!'!9!1,F!/DQ,&.(<23; ! %>!2!=$(!,!R!:!3!4 ! ! 'G-!9!=!,,)!S!)%=.G-!5!=$(!,; ! ! 'GJ!9!=!,,)!S!)%=.GJ!5!=$(!,; ! C!,$=,!4! ! ! =$(!,!9!)%<,&.%(1G=%P,23; ! ! 'G-!9!=!,,)!S!)%<,&.%(1G-!5!=$(!,; ! ! 'GJ!9!=!,,)!S!)%<,&.%(1GJ!5!=$(!,; !!C

äŸ;:'æ•$É•'ÜÅRçèZ.

GGGG

!!

¥ÜR™š.é¸êIN5AäŸêIN5Rëš.

! 55!''¥ÜRÜ! )%<,&.%(1!9!'; ! 55!w'å.«'xy ! 1,-.T!!9!1,F!/DE(%1.2!&,1.,<E(=!3; ! 1,-.T!G*))2!'!3; ! 55!w'å.«'¥Ü ! )%<,&.%(1+,-./.,!!9!1,F!/DQ,&.(<2!1,-.T!!3; ! )%<,&.%(1+,-./.,!G="#.<*&.2!&,1.,<E(=!3; C

目標地点と速度の初期値を決めるメソッド クラスSWPeople，メソッドcalcNextStep

63

4.5 空間モデル

いづれの場合も，目標地点は単位時間が経過するたびに再計算される． ここで決定した目標地点の位置に体の向きdirectionを変え，その方向に標準速度 normalSpeedで移動する．このとき，進行方向に他のPeopleやBorder等の障害物が ある場合には，方向転換，減速によって回避を行う．

!*j*a"•–Mp

•–'lm— calcNextStepInit やcalcNextStepによって単位時間後の移動位置を求めた結果， DArea_M，DArea_Lなどの自分の判定領域と，壁や人のareaなど，対象物が重なるこ とがわかった場合に，微小角度ずつ回転した結果を計算し，上限回転角度の範囲内で重な らなくなるまで計算をくり返す．衝突する人や壁をリストに加えておき，このリストのオ ブジェクトが判定領域の左側に重なる場合は右へ，右側に重なる場合は左へ回転回避する． 左右どちらにも重なる場合は，ランダムに左右への回転をくり返す．

˜™'•– 人や物などの障害物回避させるとき，ごく接近した位置まで近寄ってから回避を開始し たのでは，方向転換によって回避をすることは難しくなる．実際の人間の歩行においても， あらかじめ余裕をもって回避を開始するものである．そこでFruinによる快適領域に近 い大きさを持ったDArea_Mの領域に壁や他の人のareaが入った時点を衝突とみなし， これを回避するための行動を衝突回避と考える．ただし，扉の付近では方向転換をするこ とが少なくなると考え，幅の小さなDArea_Sによって衝突判定を行う． 衝突回避は，calcNextStepInitによって決定された方向へ進み衝突が起こる場合，衝 突する全ての対象を一つのオブジェクトcollidingObjectsとみなしてこれを回避する（図 4.10）．個々の衝突対象を個別に見て回避を行うよりも，同時に全ての衝突対象を避けよ

図4.10 衝突対象の回避 ìÞ)íî

V-'h'_\>ïð

個 別 の 回 避 の 和 と して 回避方向を決定するより も ，一 群 と して 扱 っ た 方 が効率がよい．

64

4.5 空間モデル

うとする方が何度も再計算せずに回避できる可能性が高く，計算量も減少する． 衝突するオブジェクトのリストの内容を全て加算したポリゴンをつくり，このポリゴン と重ならない位置に移動するという方法で実現する．判定領域とcollidingObjects)が重 なる場合．rotateMax（上限角度）までの範囲で回転回避する． 衝突する対象物に人が含まれる場合は減速を行う．壁を回避する場合は減速せずに方向 転換によって回避するのが自然であるから，この場合は減速を伴わない． !!!!"#$%&'!())*'%+!%$)#,-)**#.#)+/01 ! ! ())*'%+!%$)#,!!!!!!2!3%*.'4 ! ! ,)5(*'!!")&6+7*'!!!2!84 ! ! ,)5(*'!!")&%&'9&'!!2!:%&;<=>!?!@A4µµµµ??!VŸ)ïñZ.³Ÿ ! ! #3!/!B)**#,#+7C(D'B&!E2!+5**!01 ! ! ! 9F=)*G7)+!H6IJ4 ! ! ! 9F=)*G7)+!H6IK4 ! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

??!äŸ)î{>òóRô’Z.õöRØP. #3!/!#.9*)L/0!01 ! H6IK!2!H69IK4 ! H6IJ!2!H69IJ4 M!'*.'!1 ! H6IK!2!H6:IK4 ! H6IJ!2!H6:IJ4 M

! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! !

??!òó'ô’_ïðQïñS ())*'%+!JIB)**#,'!2!#.>+6"'%/!H6IJN!B)**#,#+7C(D'B&!04 ())*'%+!KIB)**#,'!2!#.>+6"'%/!H6IKN!B)**#,#+7C(D'B&!04 ??!H6'÷ø'ù«òóZ.æ•$ú)ïñ #3!!!!!!!!/!JIB)**#,'!22!&"5'!!OO!KIB)**#,'!22!3%*.'!01 ! ")&6+7*'!P2!")&%&'9&'!4 ! &;'&%-;%+7'!P2!")&6+7*'4

! ! ! ! %$)#,!2!&"5'4 ! ! ! !

! ! ! !

! ! ! !

??!H6'úø'ù«òóZ.æ•$÷)ïñ M!'*.'!#3!/!JIB)**#,'!22!3%*.'!OO!KIB)**#,'!22!&"5'!!01 ! ")&6+7*'!Q2!")&%&'9&'!4 ! &;'&%-;%+7'!Q2!")&6+7*'4

! ! ! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! ! ! !

! ! ! ! ! ! ! ! ! !

! %$)#,!2!&"5'4 M!'*.'!#3!/!JIB)**#,'!22!&"5'!!OO!KIB)**#,'!22!&"5'!!01 ! ??!ú÷ÎûA'üLU)hD@.æ•$•2ý8)ïñ ! #3/!.G.&'R<"+,<+'S&>+&/!T8!0!U!V!01 ! ! ")&6+7*'!Q2!")&%&'9&'!4 ! ! &;'&%-;%+7'!Q2!")&6+7*'4 ! M!'*.'!1 ! ! ")&6+7*'!P2!")&%&'9&'!4 ! ! &;'&%-;%+7'!P2!")&6+7*'4 ! M

! ! ! !

! ! ! !

! ! ! !

! %$)#,!2!&"5'4 M!'*.'!1 ! ??!JIB)**#,'!22!3%*.'!OO!KIB)**#,'!22!3%*.'

M

! ! ! !

! ! ! !

! #3!/!%$)#,!22!&"5'!OO!")&6+7*'!E2!8!0!1 ! ! ,#"'B&#)+<")&%&'/!")&6+7*'!04 ! M M

! ! "'&5"+!%$)#,4 !!!!M

一群のオブジェクトを回避するメソッド クラスSWPeople メソッドavoidCollision

4.5 空間モデル

65

š›œk'•–（メソッド；preAvoidPeople，範囲；DArea_L） DArea_Lと相手の体(areaNextStep)が重なる場合に，rotateBroadMax（ 上限角度） までの範囲で回転回避する．減速は伴わない． （ Doorの近辺にいるときには，DArea_L に人が入っても回避はしない） š›œ•žS（Border）の回避（メソッド；preAvoidWall，範囲；DArea_L） 単位時間後のDArea_L（卵形の大きな判定領域）とborderPolygonが重なる場合に， rotateBroadMax（ 上限角度）まで回転回避する．減速は伴わない． （ Doorの近辺にいる ときには，DArea_LにBorderが入っても回避はしない）

!"#$%&'#()"

67

5 シミュレーションの実行

!"#$%&'#() !*+,#$%&'#()-./ 実際にシミュレーションを実行するには，始めに距離格子の間隔，表示スケール，人体 寸法など必要に応じて基本パラメータの設定を行う．これはクラスSWMain，SWPeople のソースコード中のパラメータ設定を行うメソッドにおいて変更する． 次に，4.5.2「空間モデルの生成」の項に示したメソッドmakeBuildingにおいて空間 情報と部屋ごとの在室者数を入力する． ここまで入力をした段階でプログラムを実行すると，図5.1のように経過表示のウイン ドウ，パレットが開きシミュレーションが開始される．同時に，経過表示ウインドウに描 画された内容が実時間に沿った映像として保存される．この流れをまとめたものが図5.2 である． 現段階では，パラメータ，空間情報の設定は上記の通りソースコード中の入力によって のみ可能となっており，CADによる空間情報入力，パレット上での各種設定は来期の開 発課題である．このため，現在ソースコードの入力操作を伴わないアプリケーションとし て実行可能な形式のものでは，アプリケーションを起動するとすべての入力が既に行われ た状態でシミュレーションが開始され，経過を表示するとともにアニメーションが保存さ れる．

データ表示パレット （図では動作の確認 用に，避難開始から の経過時間と居室の 在室者数を表示して 経過表示ウィンドウ 図5.1 インターフェース

いる．）

68

5.2 建築物への適用

基本パラメータの入力

体の寸法，Δt，歩行速度，ポテンシャル格子点の間隔等

空間情報の入力・生成

部屋（ポリゴン）の定義，部屋の種別（安全ランク），階

人を部屋ごとに発生

人数・人口密度を入力 出口の選択：現在地よりも安全なエリアへ より近い出口へ 人・障害物の回避

Δtごと各人の座標を計算

群衆を創出 描画と流動データの出力

避難時間，出口の通過ログ，避難経過のアニメーション

図5.2 シミュレーション実行の流れ

!*0"1234-56 次に，本モデルの動作を確認するために，実際の建築物に適用した例を示す．対象とし た平面形態は図5.3のように複数の室が廊下に接続するような事務所建築で，階段は2箇 所に設置されている．ただし，避難者が近い方の出口を選択することを確認する意味で， 4室ある事務室を2スパン分の事務室2室に変更し，一つの室に出口が2つある状態に変 更してシミュレーションを行った． 避難開始時には事務室2室にのみ避難者が分布するものとし，その数はこの室の床面 積約160㎡，在館者密度0.125人/㎡よりそれぞれ20人ずつとした．また，避難者の 歩行速度の上限値は1.2m/sとした． この建築物でのシミュレーションの経過を示したものが図5.4である．全員の階避難が 完了したのは46秒後であった．図の平面で左側の室からは16秒後に全員の退出が完了 したのに対し，右の室では次のネックの滞留が障害となって退出に31秒かかっている． 実際には出口の混雑を見て別の出口から退出することが考えられるが， 「次のネックが手 前のネックの通過に影響する」という現象が観察できた．なお，混雑を考慮した経路選択 は来期の課題でもある． 図5.5に，シミュレーションの経過を避難者の歩行軌跡によって示した．この図より， 各避難者が最寄りの出口から退出し，建築躯体を避けながら歩行していることが確認でき る．さらに，この建築物では廊下が狭く，次の空間の滞留が影響し流動係数が適正に計測 できないので，モデルの妥当性確認のため，図5.6のような単純なプランを用意して実験 を行った．この結果，歩行速度の上限を1.2m/sとして歩行させ，流動係数1.08人/m・ sを得た．実際よりもネックが通過しづらくなっているが，ある程度妥当な結果といえる．

5.2 建築物への適用

図5.3 シミュレーションを適用した建築物 S＝1：250

69

70

5.2 建築物への適用

00s

25s

05s

30s

10s

35s

15s

40s

20s

45s

図5.4 テストプランでのシミュレーション経過 図の平面で左側の室からは16秒後に全員の退出が完了したのに対し，右の室では次のネックの滞留が障害と なって退出に31秒かかっている．実際には出口の混雑を見て別の出口から退出することが考えられるが， 「次 のネックが手前のネックの通過に影響する」という現象が観察できた．なお，混雑による経路選択は来期の課題 でもある．

71

5 シミュレーションの実行

図5.5 避難者の歩行 軌跡 事務室から廊下を経由して 階段室へと向かう．現在地 から近い出口を選択して退 出していく様子がわかる．

!"#$ !"#$ 10ｍ

20ｍ

10ｍ 0s

4s

8s

16s

20s

24s

12s

28s

図5.6 ネック流出実験 扉周りでの群集歩行が再現できるか，シンプルな空間でテストを行ったもの．在室者は30人，扉幅は1mであ る．歩行速度は1.2m/sとし，定常的に流出を開始してから25秒間で27人が退出し，このときの流動係数は1.08 人/m・sであった．

7"89:9;<-=>"

6.1 まとめ

73

7"89:9;<-=> 7*+"89:

本研究では，設計者が自ら手軽に操作し，群集の避難および流動のシミュレーションを リアルタイムに設計にフィードバックするための，ツールのあり方について考察を行った． そこではこれまでの設計実務と行動研究におけるシミュレーション手法を結びつけるモデ ルのあり方を提案した． 一方で，エージェントモデルを用いて，人間モデル主導の，様々な空間へ適用すること ができるシミュレーションモデルの構築を行った．また，人間­空間系の記述を極力抽象 化せず，より人間の一般的な概念を用いた回避，経路選択モデルを構築し，人間の行動記 述を客観的に評価しやすいプログラムの枠組みをつくった． 成果の要点は以下の通りである． ・人間を個人型の自律エージェントとして，空間を抽象化しない座標型としてモデリ ングし，時々刻々の流動を再現するシステムを構築した． ・設計者がシミュレーションを実行する際に障壁となっていた空間モデル入力を，距 離格子，安全ランクによる区画のヒエラルキーの導入により，部屋の外形と部屋同 士の接続関係，階段室からの部屋の隣接数といったより一般的な空間概念によって 入力可能とした． ・避難の目的地，経路の設定を空間モデルや経路入力によって固定的に決定せず，人 間側の行動ルールにより選択できる仕組みとした． ・障害物回避に人体楕円をもとにした衝突判定領域を導入し，これを用いた回避モデ ルを実装した．これにより回避行動の調整が容易になった． ・人間モデルに行動制御の中心をおき，一般的な人間の行動概念に近い行動ルールで 記述することで行動ルールの評価がしやすいものとした．

6.2 今後の課題

74

7*0";<-=> ?@ABC-DE 個人型の人間モデル，座標型の空間モデルを用いてシミュレーションを行い，モデルを 細かく，複雑なものにしていくと，計算量は膨大なものとなる．上記のプランで2つの 居室から各25人ずつ流出する場合では，およそ8分の計算時間がかかる．現在はシミュ レーションの結果を動画に出力することで経過を観察できるようになっているが，全館避 難を扱い，在館者数が増加した場合には相当な時間を要することになる．プログラム上の 効率化によって改善の余地はあるが，より処理の高速な言語への移行，ソフトウェア・デ ベロッパーの協力を仰ぐことも視野に入れて検討していかなければならない．

?FGH IJKL'#()9-MN 本報のモデルでは，空間情報の入力，統計データの表示，出力などのインターフェース を実装していない．本モデルはCAD上で空間データを入力しシミュレーションプログラ ムに移す，あるいはCADアプリケーション上で動作するプラグインとして発展させるこ とを想定してデータ構築の形式を記述しているので，インターフェースを実装し実際に使 用できるシステムとすることが必須課題である．

?OPQ-RS 本報のモデルでは，個人・座標型シミュレーションの枠組みがようやく形になった．こ のモデルを実際に避難安全検証，防災評定に用いることができるよう，流動の評価指標と なる流動係数，群集密度，歩行速度等の観点から，モデルの妥当性を検証し，修正してい く必要がある．

!"#

$%&

'

1.1

研究目的

2

1.2

建築計画とシミュレーション

3

1.3

建築の性能規定化へ

9

1.4

語句の定義

(%&

)*+,-./ 0123

2.1

SimWalk開発の目的と背景

14

2.2

SimWalk開発の基本的要件

17

2.3

採用モデルの検討

19

2.4

エージェントについて

24

2.5

シミュレータの開発環境

27

2.6

SimWalkシステムにおける本研究の位置づけ

28

4%&

567089

3.1

モデルの考え方

30

3.2

空間のモデル

31

3.3

人間のモデル

38

3.4

避難行動のモデル

44

:%&

;<=>0?@

4.1

記述言語の選定

46

4.2

外部APIの導入

47

4.3

プログラムの構成

49

4.4

シミュレーション実行部

51

4.5

空間モデル

53

4.6

人間モデル

59

12

A%&

;BCDE;FG

5.1

シミュレーションの実行

67

5.2

建築物への適用

68

H%&

IJKJLM0NO

6.1

まとめ

73

6.2

今後の課題

74

PQRSTUVWX

YZT[E<\E] YZT^_`a+bcd-d*_ce[E<0fG6gh<i

PQRSTUVWX

おわりに

PQRS 歩みのおぼつかない，よちよち歩きのつぶを組み上げるのに，いったいどれだけの時 間がかかっただろうか． 「 にんげん」を造るというのは，本当に大変なことだと痛感した． 映画「A.I.」に見るような人工知能が実現する日がくるとすれば，それはまさに驚異である． 夢と現実を半々に始めたこのプロジェクト，やっと地平が見えてたときに離脱するのは 残念でもあり，正直ほっとするようでもあります．これから開発に当たっていく人が続く ことを，そしてよちよち歩きの「にんげん」が成長していくのを願います． 最後に，いつも幅広い見地から様々な提案をしていただいた渡辺仁史教授に感謝いたし ます．また，多忙な中時間をさいて研究会に参加頂き，ご意見頂いた竹中工務店の吉田克 之，竹市尚広両氏，佐野友紀さん，高柳英明さんには大変お世話になりました．そしてプ ログラム，理論ともにサポートしてくださった木村謙には多大なご迷惑をおかけしました． 感謝の念で本当に頭が上がりません． ともに研究室で過ごした諸先輩方，同期，後輩の人たちにはいつも支えられました．本 当にありがとうございます．そして長い長い学生生活をサポートしてくれた両親に感謝し ます．

参考文献

UVWX 植木 博之,西野 順二,小高 知宏,小倉 久和,単純な行動ル-ルのもとでの集団避難行 動の様相,情報処理学会第54回全国大会講演論文集2,1997 勝山道雄,瀧澤重志,河村廣,谷明勲,エージェントとGAを用いた美術館における絵 画の最適配置モデル,日本建築学会大会学術講演

概集A-2,2001

織田瑞夫，瀧澤重志，河村廣，谷明勲，エージェントモデルによる連続的空間におけ る人間行動シミュレータの構築及び建築計画への応用，日本建築学会計画系論文報告集 558号,2002 織田瑞夫,瀧澤重志,河村廣,谷明勲,エージェントモデルによる建築空間内における 人間行動シミュレーション ー異なるテーブル数・配置についての試行ー,日本建築学会 第22回情報システム利用技術シンポジウム,1999 織田瑞夫,瀧澤重志,河村廣,谷明勲,エージェントモデルによる建築空間内における 人間行動シミュレータ,日本建築学会大会学術講演

概集A-2,2001

織田 瑞夫,瀧澤 重志,河村 廣,谷 明勲,エージェントモデルによる建築空間内におけ る人間行動シミュレータの構築,日本建築学会近畿支部研究報告集計画系2001年度第41 号,2001 織田瑞夫,瀧澤重志,河村廣,谷明勲,エージェントモデルを用いた学生食堂における 群衆のふるまいのシミュレーション,日本建築学会大会学術講演

概集A-2,1999

瀧 澤 重 志 ，河 村 廣 ，谷 明 勲 , 適 応 的 マル チエー ジェ ン トシス テム に よる 都 市 の 土地利用パターンの形成,日本建築学会計画系論文集 NO.528 P.267 2000年2月 ,2000 織田瑞夫,瀧澤重志,河村廣,谷明勲,連続空間におけるエージェントモデルによる人 間行動シミュレーション,日本建築学会大会学術講演

概集A-2,2000

海老原 学,掛川 秀史,オブジェクト指向に基づく避難・介助行動シミュレ-ションモ デル,日本建築学会計画系論文報告集467号,1995 伊藤圭太,志田弘二,高齢者・身体障害者の移動特性を考慮した避難シミュレーショ ン,日本建築学会大会学術講演

概集,1997

内田 広明,松田 泰治,大塚 久哲,樗木 武,セルオートマトン法を用いた地下街の避難 行動シミュレーションに関する一考察,土木学会年次学術講演会講演概要集,2000 内田 広明,松田 泰治,大塚 久哲,樗木 武,セルオートマトン法を用いた天神地下街の 避難行動シミュレーションに関する研究,土木学会年次学術講演会講演概要集,2001 野津田宗聡,岸本達也,大規模建築物を対象とした全館避難シミュレーションの開発, 日本建築学会大会学術講演

概集,2002

横山 秀史,目黒 公郎,片山 恒雄,ポテンシャルモデルによる大規模地下空間の避難安 全性解析,土木学会第49回年次学術講演会講演概要集共通セッション,1994

参考文献

吉村 英祐,柏原 士郎,横田 隆司,阪田 弘一,杉本 憲祐,火災時の避難シミュレ-シ ョンに基づく大深度地下空間の安全化に関する研究,日本建築学会近畿支部研究報告集第 35号 計画系,1994 長能 正武,山本 光起,群衆避難行動シミュレ-ションシステムの試作とケ-ススタデ ィ,日本建築学会大会学術講演

概集F,1994

小島 修二,野田 茂,災害時における避難行動シミュレ-ション,土木学会第50回年 次学術講演会講演概要集第1部(B),1995 ジャナキラマン クマ-ル,石井 秀樹,小泉 栄一,石橋 晃睦,,災害時の避難所と避難 経路の評価方法に関する研究(2) 混雑度を考慮した避難シュミレ-ションによる道路ネッ トワ-クの評価手法の開発,土木学会第51回年次学術講演会講演概要集第4部,1996 吉村 英祐,岡田 光正,柏原 士郎,横田 隆司,川合 通裕,三次元メッシュシミュレ-シ ョンを用いた避難誘導方式の有効性に関する研究,日本建築学会近畿支部研究報告集 第 31回・計画系,1991 高棹 琢馬,椎葉 充晴,堀 智晴,水害避難行動シミュレ-ションのためのミクロモデル の開発,人工知能学会研究会資料SIG-KBS-9103,1991 池畠 由華,林 広明,佐藤 知巳,中川 雄一朗,高橋 広直,中浜 慎司,大規模屋内スタ ジアムにおける避難退出実験,日本建築学会大会学術講演 遠藤 隆介,

概集 防火A-2,2000

正矩,岡田 光正,地下街の防災・避難計画に関する研究(その10):-オ

ブジェクト指向言語による地下街の避難行動のモデル化-,日本建築学会近畿支部研究報 告集第34号 計画系,1994 海老原 学,矢代 嘉郎,掛川 秀史,野竹 宏彰,避難シミュレ-ションにもとづく高齢者 等を考慮した避難計画の課題,日本建築学会大会学術講演

概集 防火A-2,1997

林 広明,梶 秀樹,熊谷 良雄,李 載吉, 西垣 太郎,避難シミュレ-ションによる繁華 街の避難安全性評価に関する研究,日本建築学会大会学術講演

概集F,1993

海老原 学,掛川 秀史,避難シミュレ-ションに基づく高齢者施設の避難安全性の確保 に関する考察,日本建築学会計画系論文集第521号,1999 海老原 学,矢代 嘉郎,掛川 秀史,避難シミュレ-ションに基づく大規模建築物の全館 避難の課題:大規模建築物の避難安全性に関する研究その3,日本建築学会大会学術講演 概集 防火A-2,1995 金湖 富士夫,福元 正明,,避難シミュレ-ションのための船舶設計デ-タの直接的利用 手法について,情報処理学会第55回全国大会講演論文集1,1997 栗 原 宏 典 , 関 沢 愛 , 避 難 シ ミ ュ レ - シ ョ ン モ デル・E X I T T に よる ケ - ス ス タ ディ 結 果の解析,日本建築学会大会学術講演

概集A防火,1992

濁川 春美,中込 忠男,東口 剛,,避難モデルのための群集流に関する基礎的研究:その 2実測結果との比較,日本建築学会大会学術講演

概集A防火,1993

岡崎 甚幸,松下 聡,避難計算のための郡集歩行シミュレ-ションモデルの研究とそれ

参考文献

による避難安全性の評価,日本建築学会計画系論文報告集第436号,1992年6月 ,1992 横山 秀史,目黒 公郎,片山 恒雄,避難行動シミュレ-ションによる大規模地下駅の避 難安全性解析, 日本建築学会大会学術講演

概集 防火,1994

戴 暁旬,金湖 富士夫,,避難者モデルに関する研究,情報処理学会全国大会講演論文集 4,1999 海老原 学,矢代 嘉郎,掛川 秀史,不特定多数の避難者を対象とした避難シミュレ-シ ョンモデル:大規模建築物の避難安全性に関する研究その1,日本建築学会大会学術講演 概集 防火A-2,1995 皆川 将樹,岸谷 孝一,尹 明悟,栗原 宏典,迷路型避難路における評価モデルの研究, 日本建築学会大会学術講演

概集A防火,1990

椎塚 久雄,小谷野 健治,離散事象と避難行動モデル,第34回システム制御情報学会 研究発表講演会講演論文集,1990 戸田 忠秀,田中 哮義,衝突回避行動を考慮した歩行シミュレーションモデルに関する 基礎的研究,日本火災学会研究発表会概要集,2002 岡崎 甚幸,建築空間における歩行のためのシミュレーションモデルの研究その1 磁気 モデルの応用による歩行モデル,日本建築学会計画系論文報告集第283号,1979 岡崎 甚幸,建築空間における歩行のためのシミュレーションモデルの研究その2 混雑 した場所での歩行,日本建築学会計画系論文報告集第284号,1979 岡崎 甚幸,建築空間における歩行のためのシミュレーションモデルの研究その3 停滞 や火災を考慮して最短径路を選ぶ歩行,日本建築学会計画系論文報告集第285号,1979 岡崎 甚幸,山本親,建築空間における歩行のためのシミュレーションモデルの研究そ の4 群集歩行の透視図による表現,日本建築学会計画系論文報告集第299号,1981 岡崎 甚幸,松下 聡,建築空間における歩行のためのシミュレーションモデルの研究そ の5 探索歩行及び誘導標による歩行,日本建築学会計画系論文報告集第302号,1981 吉田克之，建築設計における避難行動予測に関する研究，早稲田大学博士論文，1991 大石潤，参加型シミュレーションの開発に関する研究，早稲田大学渡辺仁史研究室修 士論文，1993 龍野洋幸，汎用人間行動シミュレーションの枠組みとその開発­建築総合支援システ ムへの応用­，早稲田大学渡辺仁史研究室修士論文，1994 横堀伸，人間行動に対応する3次元空間生成モデル，早稲田大学渡辺仁史研究室修士 論文，1998 高柳英明，パーティクルオブジェクトを用いた３次元群集シミュレータの構築，早稲 田大学渡辺仁史研究室修士論文，1998 平岡健太郎，建築空間における行動シミュレーションの可視化に関する研究­高齢者 の行動特性を反映した避難誘導支援システムの開発­，早稲田大学渡辺仁史研究室修士論

参考文献

文，1999 伊藤倫子，グループ集合における対人距離に関する研究，早稲田大学渡辺仁史研究室 修士論文，2000 間下典大，群集交差流動における歩行特性の定量化に関する研究，早稲田大学渡辺仁 史研究室修士論文，2001 長山淳一，追跡­追従引力を考慮した群衆内歩行者行動モデルに関する研究，早稲田 大学渡辺仁史研究室修士論文，2002 高柳英明，群衆力学に基づく歩行行動モデル，早稲田大学博士論文，2003 日本火災学会編，火災と建築，共立出版，2002 日本建築学会編，事例で解く改正建築基準法性能規定化時代の防災・安全計画，彰国社， 2001 ジョン・J・フルーイン，歩行者の空間，鹿島出版会，1974 日本建築学会編，建築設計資料集成3 単位空間I，丸善，1980 乾正雄，長田泰公，渡辺仁史，穐山貞登，新建築学大系11環境心理，彰国社，1982 西田豊明，木下哲男，北村泰彦，間瀬健二，IT Text エージェント工学，オーム社， 2002 本位田真一，大須賀昭彦，オブジェクト指向からエージェント指向へ，ソフトバンク パブリッシング，2001 Integrated Environmental Solutions ウェブサイト http://www.ies4d.com/ 英国グリニッジ大学火災安全工学グループ ウェブサイト http://fseg.gre.ac.uk/exodus/ 株式会社ビーイング ウェブサイト http://www.beingcorp.co.jp/ 株式会社構造システム ウェブサイト http://www.kozo.co.jp/ 株式会社アートヴィレッヂ ウェブサイト http://www.art-v.co.jp 株式会社竹中工務店 ウェブサイト http://www.takenaka.co.jp/news/pr0010/m0010_06.htm 大成建設株式会社 ウェブサイト http://www.taisei.co.jp/release/2001/mar/mar04.html

YZj[E<\E]"

YZj^_`a+bcd-d*_c"