低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

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U0707

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル Agent-Oriented Walking Model Considering an Intrusion into a Lower-Density-Area

早稲田大学理工学部建築学科 渡辺仁史研究室

2007 年度 卒業論文

1G04D088-8 高崎 祐樹

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

はじめに 私は人混みが嫌いだ。 なるべくなら人混みを避けて歩きたい。 避けて歩けるものならば、是非とも、人混みを避けて歩きたい。

同じ気持ちを持つのは、この世に私だけであろうか。

―いや、それは違うに決まっている。

では、この世の全ての人は、人混みを避けて歩きたいか。

―いや、それも違うに決まっている。

では、どれくらいの人が、人混みを避けて歩いているのだろうか。 それについて、知っていても損ではない気がしてきた。

必ずや、人混みを避けて歩く人の特性を解明してみせよう

と意気込んで、群集研究のスペシャリストたちが集まるこの研究室の 扉を開いた。

-1-

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

目次 はじめに 1 目次

第一部 論文編

第１章 研究概要 1-1 研究目的

7

1-2 研究の流れ

8

1-3 用語の定義

9

第２章 研究背景 2-1 駅における建築要素と歩行者の負担 2-1-1 既存駅コンコースに見られる問題点 14 2-1-2 広告 PR 用イベントブース 15 2-1-3 近年の駅利用の形態変化に伴う歩行者の負担 17 2-1-4 駅改良工事に伴う歩行者の負担 18 2-2 既存の群集歩行再現モデル 19 2-3 本研究の位置づけ

25

第３章 研究方法 3-1 駅における群集流動調査

27

3-2 群集流動映像解析 3-2-1 歩行者の座標抽出と分析の準備

31

3-2-2 低密度領域侵入歩行モデル作成の基礎設定

34

3-2-3 分析用マクロプログラムの作成

40

-2-

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性 4-1 標本数と低密度領域

4-1-1 角度との関係

46

4-1-2 密度との関係

48

4-2 低密度領域の発生位置 4-2-1 低密度領域までの距離

49

4-2-2 進行方向から低密度領域への角度

53

4-3 低密度領域への侵入について 4-3-1 低密度領域侵入率

54

4-3-2 低密度領域への侵入限界角度

62

4-3-3 侵入可能な低密度領域

64

4-3-4 低密度領域への侵入速度

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

71 77

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション 6-1 低密度領域侵入歩行モデルの検証 6-1-1 検証概要

88

6-1-2 実空間における断面交通量測定

89

6-1-3 シミュレーション空間における断面交通量測定

90

6-1-4 断面交通量の比較検証と本モデルの整合性

94

6-2 制御物による流動制御の可能性 6-2-1 障害物と歩行経路

96

6-2-2 障害物と群集密度

100

6-2-3 制御物を用いた群集流動制御への展望

104

-3-

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第７章 まとめ 7-1 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

106

7-2 歩行モデルの作成、及び現実との整合性

108

7-3 制御物による群集流動制御の可能性

109

参考文献

111

おわりに

117

第二部 資料編 分析用マクロプログラム R3 歩行データ 歩行者座標（抜粋） R11 時間帯別グラフ

R18

シミュレーションプログラムⅠ 低密度領域侵入歩行モデル R24 最短経路歩行モデル R28 環境設定 R29 シミュレーションプログラムⅡ 低密度領域侵入歩行モデル R32 最短経路歩行モデル R34 環境設定 R35 その他のシミュレーション実験

制御物の配置検討実験 R37 実用歩行シミュレーションモデルとの比較 R41 -4-

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■ 第一部 論文編 ■

□第１章 研究概要 1-1 研究目的 1-2 研究の流れ 1-3 用語の定義

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第１章 研究概要

1-1 研究目的

本研究の目的は、群集流において、歩行者が「低密度領域」に向かっ て歩くという歩行特性を明らかにし、低密度領域への侵入を考慮した歩 行モデルを作成することである。 これにより、既存モデルでは再現できなかった、混雑を回避して目的 地まで歩行する群集を再現することが可能となる。

図 1-1.1 研究の概念図

-7-

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第１章 研究概要

1-2 研究の流れ

!"#$%

既往文献調査及びフィールド調査

調査対象地の決定

歩行群集ビデオ撮影

歩行群集撮影映像解析

低密度領域侵入歩行特性の考察

低密度領域侵入歩行モデルの提案

シミュレーションによる検証 低密度領域侵入歩行モデルの有効性 制御物による群集流動制御

図 1-2.1 研究フローチャート

-8-

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第１章 研究概要

1-3 用語の定義

本論文で使われる用語を以下のように定義する。 &'()* 歩行者が判断する領域であり、自身の周りに存在し、周囲に比べて群 集密度が低い場所を指す。 本研究では、「低密度領域」を以下の全ての条件を満たす領域として 定義する。 ・直径 1200mm 以上の円 ・他の歩行者を内側に全く含まない ・対象歩行者の進行方向から振れ幅 60 度の中に、その一部または全部 を含む ・中心座標が対象歩行者に最も近い

低密度領域

進行方向 60° 60°

対象歩行者

他の歩行者

図 1-3.1 低密度領域の概念図

-9-

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第１章 研究概要

+, 歩いている人のことを指す。個人あるいは集団、どちらに対しても用 いられる。 ./ 人間の集合を指す言葉。各人の歩行状態は特に問わない。 .0 人間の集合を指す言葉。各人の歩行状態は特に問わない。特に、共通 の意思を持った人間の集合を指して用いられることが多い。 +,12 歩行者が、周りの群集の密度や建築的障害物などに起因して歩きにく くなる物理的制約や、心理的ストレスを感じたりすること。 +,34 歩行者が歩くことができる空間のこと。 567 群集流の動きに何らかの変化を与える物体。本研究では、障害物は制 御物のうちのひとつを指す。

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第１章 研究概要

89+, 分析をする目的で無作為に選んだ歩行者のうちの一人をさす。すなわ ち、午前 8 時、午後 1 時、午後 18 時からのそれぞれ 10 分間において、 調査対象地を通過した歩行者のうちの一人を指す。 89:4 分析をするために対象となる時間のこと。本研究では、1/3 秒ごとに 区切られた時間を用いる。 +,;( 対象歩行者の対象時間 ( = t 時 ) における歩行速度 [m/s] は、t 時の座 標と ( t -1/3 ) 時の座標との距離を 1/3 秒で割った値を大きさとしても ち、その向きは、( t - 1/3 ) 時の座標から t 時の座標へ向かう向きである。

対象歩行者の 対象時間における

対象時間における進行方向

対象歩行者 対象時間の 1/3 秒前の 対象歩行者

3

図 1-3.2 歩行速度を求める手順

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第１章 研究概要

<./='( 対象歩行者の周りの群集の混み具合を表す評価基準のひとつで、単位 は [ 人 /㎡ ]。 本研究では、 「（群集）密度」を具体的に次のように定義する。すなわち、 「対象時間において、中心に位置する対象歩行者の進行方向ベクトルに 平行な長さ 5m の 1 辺をもつ正方形領域の内部に存在している、対象歩 行者を含めた歩行者の総数をその正方形領域の面積で割った数値」のこ とをいう。 通常の歩行では約 0.5[ 人 /㎡ ] 以下、通勤ラッシュ電車内 書 １） 日 本 建 築 学 会

では 5 ∼ 6[ 人 /㎡ ] という報告書１）がある。

編：建築人間工学事典、 p.55、彰国社（1999）

)*+,

)*+,

!"#$

%#&'(

対象歩行者

他の歩行者

図 1-3.3 密度の定義図

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□第２章 研究背景 2-1 駅における建築要素と歩行者の負担 2-2 既存の群集歩行再現モデル 2-3 本研究の位置づけ

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第２章 研究背景

2-1 駅における建築要素と歩行者の負担 2-1-1 既存駅コンコースに見られる問題点 駅コンコースは、様々な方向から様々な方向へ向かう歩行者で常時交 錯していて、自らが進みたい方向の先に別の歩行者が侵入するなどして 思うように進めない事態が発生しやすい。 また、駅コンコースは、設計上やむを得ず設置された柱や壁、あるい は、階段や手すりなど、局所的に利用者の進路を遮る箇所が数多くあげ られる。

図 2-1.1 コンコース途中に配置された柱

図 2-1.2 柱が歩行者の進路を遮る様子

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第２章 研究背景

2-1-2 広告 PR 用イベントブース 大型ターミナル駅や複合商業施設内では、小規模な露店や広告目的の イベントブースを設置する光景が多く見られる。 不特定多数の利用客が集う駅で、広告 PR 用イベントブースを設置す るということは、短期間で効率の良い利益を上げることができる。その ため、商業目的においてその利用価値は非常に高いといえる。また、設 置する側としては、長期間利益を持続させるために、実際に駅の中にテ ナントとして商店を設計してその中で運営することに比べれば運営期間 は限定されるものの、非常に低いコストで運営することが可能となる。 しかしながら、これらの行為は、結果として駅構内の歩行空間を縮小 させ、群集密度を大きく変化させてしまう。その結果、今までスムーズ に流れていたはずの群集流に障害をきたす問題が発生する。 イベントブース設置側としてのニーズと快適に駅を歩きたい歩行者の ニーズを同時に満たすために、適切な規模と配置計画を提案する必要が ある。

w1)FedExExpress 社「プ レスリリース」<http:// www.fedex.co.jp/press release/2006/>(2007.1 0) 図 2-1.3 東京駅構内における F-1 の展示イベント w1)

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第２章 研究背景

>?@ABCDEFGHIJKLM%LGNOPQRS ターミナル駅構内でのイベントスペースはその集客力による広告効果 の高さ、及び比較的リーズナブルな使用料金（表 2-1.1) ゆえ、各企業 や団体が好んで使用しており、その傾向は今後も続くことが見込まれる。 しかし、それらは、図 2-1.4 のように駅構内に設置され、歩行者の通 行の妨げになるような位置に設置されることになりうる。そこで、あら かじめ設置後の歩行者の流動を想定した配置が望まれる。

図 2-1.4 イベントブースの配置図

w2) 阪急阪神東宝グルー プ「 阪 急 交 通 広 告 の ご

表 2-1.1 各イベントブースの使用料金表 w2) 名 称

所在地

利用面積

Co ビッグマン前広場

梅田駅構内

25㎡（5 ｍ× 5 ｍ） ￥2,000,000/ 週

使用料金

案 内 」<http://www.

ロサヴィア広場

茨木市駅構内

25㎡（5 ｍ× 5 ｍ） ￥200,000/ 日

hankyu-ad.jp/trad/

カリヨン広場

西宮北口駅構内

15㎡（5 ｍ× 3 ｍ） ￥200,000/ 日

event/index.html>

G・コレクション広場

宝塚駅構内

25㎡（5 ｍ× 5 ｍ） ￥100,000/ 日

販促用展示コーナー

梅田駅構内

10㎡（5 ｍ× 2 ｍ） ￥300,000/ 日

三宮駅構内西口

25㎡（5 ｍ× 5 ｍ） ￥250,000/ 日

（2007.10）

図 2-1.5 イベント時の様子

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第２章 研究背景

2-1-3 近年の駅利用の形態変化に伴う歩行者の負担 近年、駅という多数の利用客を集めることができる公共施設と、買い 物や娯楽施設を併設する商業施設が一体となって、駅に新しい価値を与 え、その価値を高めようとする動きが一層活発になってきている。 本来、駅は「通過する拠点」であったが、「集う拠点」へとその形態 は変化してきている。それに伴い、通勤目的の利用者と買い物目的の利 用者が駅構内を入り乱れるという状況が常時発生するようになった。し かしながら、通勤目的の利用客の動線と商業施設の利用者の動線が交錯 することは避けなければならない。交錯しないように適切に配置するた めには、あらかじめ設計後の群集の動きを正確に予想できなければなら ない。 よって、以下の事柄を考慮する必要がある。 １．駅ラチ内にある商業施設がもつ通路はコンコースである。 ２．通勤動線に駅構内商業施設利用者の動線が追加される。 ３．通勤客は一層の混雑を回避しながら、最短経路を進まなければなら ない。 ４．混雑を回避しながら歩行する歩行者モデルが必要になる。

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第２章 研究背景

2-1-4 駅改良工事に伴う歩行者の負担 大規模駅再整備を促進しようとする動きがある中、工事期間は決して 短期間で完了するものではなく、工事する範囲を局所的に絞り、その工 程が終了したら次の場所の工程に移行する。この工事は、駅本来の人員 輸送目的を安全かつ快適に維持させることを最優先事項としている。つ まり、工事をすることによって駅本来の機能が停止することを避けてい るのである。 その結果、長引く工事期間中は通路幅や天井高が狭くなったり、仮設 の設置など、歩行に障害となる箇所が発生するため利用者にとっては負 担が増える。

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第２章 研究背景

2-2 既存の群集歩行再現モデル

人間の歩行というものを再現するために、これまでたくさんの歩行モ デルが提案されてきた。以降に、既存の各歩行モデルの概念とその問題 点をまとめた。 TUVGWX ①セルオートマトンモデル 空間をメッシュに分割し、歩行者の周りのセルにある情報によっ て歩行者の次の行動が決定されるモデル。セルの大きさによって は他の歩行者が同じセルに重なったり、セルの形が正方形なため、 詳細な空間を設定できない問題がある。 ②状態遷移モデル（確率モデル） 歩行空間にノードを設定し、歩行者の次の一手を各ノードへの確 率を用いて表現するモデル。最短経路を設定しやすいが、同じノー ドに歩行者が重なってしまう現象が見られる。 ③ポテンシャルモデル 人間または空間に属性を与えるモデル。各歩行者の単位時間ごと の座標や速度が周りの人や環境との相互作用によって構築される モデル。現在広く用いられる手法であり、他のと組み合わせて用 いられることが多い。 ④磁気モデル 歩行者及び壁や柱などの障害物に正の電荷を与え、目的地に負の 電荷を与える。障害物やまわりの歩行者には反発しながら目的地 へ向かうモデル。パーソナルスペースなどが考慮される反面、歩 行者一人ひとりの移動先に制約が生まれ自由な歩行を表現しにく い。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第２章 研究背景

文 1）佐野友紀、高柳英

+,TUVGYZ!"

明、渡辺仁史：群集流動

佐野ら文 1）は、歩行者が群集流の中を横断するとき、その進入の可否

横断時の歩行特性に関 す る 研 究、 日 本 建 築 学

は群集の密度と関係があるということを述べている。しかし、ここで進

会大会学術講演梗概集、

入するとしている対象となる歩行者は群集流に対して対向に近い角度か

pp.1075-1076、2000.9

ら進入させており、同方向を進む歩行者の進入の可否と周りの群集密度 との関係までは示されていない。

文 2）佐野友紀、高柳英 明、渡辺仁史：群集交差 流動における歩行領域確 保に関する研究、日本建

また、佐野ら文 2）は、群集と群集の交差現象に見られる歩行者の行動 特性を、可視化モデルを用いて分かりやすく示している。この研究では、 2 つの交差する群集流動について各々内部に存在する歩行者が集まって

築学会計画系論文集、第

塊となるときに確保する領域をモデル化している。これにより、群集流

549 号、pp.185-191、

動を歩行集団が通過した後に通過した部分にできる隙間を視覚的にはっ

2001.11

きりと認識できるようになった。また、この研究においても後続の歩行 者が発生した隙間を捉えることで歩行が容易になるという結果を示して いる。 本研究では、次の 2 点を考慮した。 １．群集の密度が高くなると歩行に問題が生じるが、歩行者は隙間を捉 えることで歩行の負荷を軽減させようとしているという事実を用い る。 ２．実際にどの位置に隙間があると歩行者は好んで進むのか、及び歩行 者は発生した隙間に実際に侵入したのかどうかを調べる。そして、 この行動特性をエージェント指向型の歩行モデルに組み込むこと で、周囲の流動の状態から自身の次の進行方向を決定できるシミュ レーションモデルが構築できる。 これにより、建築物を設置したときに変化する密度によって、即応す る歩行者の流動シミュレーションが可能になり、建築物が人に作用する 影響を正確に評価できる。

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第２章 研究背景

三宅ら文 3）は、群衆流動とアフォーダンスの関係性について次のよう 文 3）三宅理一、鈴木拓夫： 歩行者の流れに関する可視 化モデルの研究 ( 芸術のプ ロ ジ ェ ク ト )Booklet 11、 pp.19-30、2004.1

に述べている。( 三宅らは「群衆」という単語を用いている。） 「群衆流動にともなって発生する人の流れは、歩行者そのものが周辺環

境となって刻一刻と変化することにより、その影響を受けて変化してい く。例をあげてみると、歩行空間に歩行者が過密になるにつれて、歩行 者を取り巻く環境は街路を規定する建築物などの周辺環境から歩行者そ のものへと移り変わる。前方の歩行者の背中を見ながら歩行するという 経験は、ラッシュ時の駅などでは、誰しもが経験してきたことである。 このような場合、歩行者は周囲の建築物などを知覚して歩行するのでは なく、自分の周りを歩いている人を互いに認知しながら歩行しているわ けである。この歩行者同士の関係は、相互関係にある。」 そして、歩行者同士の相互関係を規定するルールをあげ、その中に、 「他

の歩行者と自身との隙間を自分が歩行できる領域として認知する 」とい うことを述べている。 まとめると次のようになる。 １．歩行者の数が少ないと、人間は建築物などの周辺環境を認識して歩 行する。 ２．歩行者の密度が高くなると、他の歩行者が自身の周辺環境として認 識される。 これを受けて、本研究では、 １．駅構内など密度が高い状態が維持される環境において、歩行空間を より狭めてしまうような建造物を設置することは避けたい。しかし、 本稿 2-1 を背景に、なくなるよりむしろ今後多くなることが予想さ れる。歩行者の密度が高い状態において、歩行者同士のみならず、 周囲の建築物との相互作用を論じることは有意義である。 ２．空間の変化に直接影響を受ける密度と歩行者のとる行動特性を明ら かにすることで、歩行者がとりうる行動をあらかじめ予測できるモ デルが作れる。モデルを実際の場面に照らし合わせることで、高密 度における歩行者と建築物の相互作用を検証することができると考 える。

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第２章 研究背景

文 4）田口想：流動の影

田口文 4）は、駅構内改札付近に立ち止まる人と歩行する人との関係性

響を考慮した立ち止まり

を明らかにした。この研究では、以下のように６つの仮説を設定しそれ

行動のモデル化に関す る 研 究、 早 稲 田 大 学 渡 辺仁史研究室修士論文、 2003

をモデルに組み込むことで現実との整合性を検証している。

「（仮説 1）対象領域内に登場した際の視野の中で立ち止まる （仮説 2）流動の多い場所を避ける （仮説 3）定常的な流動のある場所を避ける （仮説 4）数秒間人が通らなかった場所に立ち止まる （仮説 5）人数に応じた広さの領域を探す （仮説 6）隙間として空く領域と流動との境界に立ち止まる」 これらに基づいたモデルは「実測の立ち止まり行動に関して 7 割弱で一

致することを確認できた 」としている。

図 2-2.1 田口による１秒間の隙間領域の算出

このモデルは、立ち止まるという行為に言及しているため、流動の状 態において本研究と異なる。しかし、混雑を避けたり、隙間を目指して 立ち止まるという点など、歩行者が影響を受ける要素に関して本研究に 援用できる点が多い。

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第２章 研究背景

文 5）中祐一郎：一方向

中ら文 5）は、一方向流においてのモデルを作り、密度、速度との関係式

流の密度と速度の関係の

を導くことを試みた。この研究では、歩行者に勢力圏を与え、「密度が

人間工学的実験と関係 式 の 検 討、 日 本 建 築 学 会大会学術講演梗概集、 pp.1033-1034、1994.9

高くなるにつれ歩行者の位置関係は市松模様に収斂してくる 」と述べて いる。 しかし、流動の方向が限定されている上、歩行者は高密度になると、 低い密度になるように各々が移動するという行為が考慮されるべきであ るが、されていない。従って、歩行者間に発生する、密度が低い領域へ 歩行者が進むことを明らかにする必要がある。

図 2-2.2 歩行者の P0 の勢力圏

- 23 -

図 2-2.3 歩行者の配置

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第２章 研究背景

文 6）岡田公孝、高橋幸

岡田ら文 6）は、ミクロな視点でモデルを構築し、回避・追従・追越といっ

雄：個人行動をベースに

た歩行者行動を表現することに成功している。

した歩行モデルと高密度 シミュレーション、日本

このモデルでは、「譲り合い」の概念を取り入れていることが特徴的

建築学会大会学術講演梗

である。これにより高密度状態でも、歩行流の基本式とされる「（歩行

概 集、pp.1033-1034、

流率）＝（歩行者密度）×（歩行速度）」に沿った値を保ち続けている。

1994.9

しかし、このモデルでは自身の目的地を大きく外れてもかまわないと いう前提があり、駅構内など目的地が決まっていてなるべく最短で向か いたいとする歩行者の行動には対応できていない。

従来モデル：高密度でのグラフの精度に欠ける

岡田らのモデル：高密度でのグラフの精度が向上

図 2-2.4 岡田らによる従来モデル改良

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第２章 研究背景

2-3 本研究の位置づけ

歩行者は、快適な歩行速度を維持するために、高密度な場所を避ける 性質を持つ。 これまで、歩行モデルは数多く考えられてきた。しかし、人間の歩行 には、周囲の密度が大きく関係していることを考慮した、エージェント 指向型の歩行モデルが存在しなかった。 この研究で提案する、低密度領域侵入歩行モデルとは、これまでの群 集歩行モデルでは再現できなかった、混雑を避けることを考慮しながら、 目的地へ向かう歩行者を再現するモデルである。 このモデルを用いれば、歩行に障害と考えられていた柱などの制御物 がもたらす、歩行経路変化や密度変化による、歩行者への影響に対する 歩行者の行動を説明することができるため、店舗や柱の配置計画への新 しい評価指標のひとつを提案することが可能になる。

人の性質 高密度なところを避ける

仮説

人は、密度の低い領域を目指しながら歩く

歩行者の低密度領域侵入歩行特性

エージェント指向型歩行モデル 周りの状況を察知し、自らの速度や経路を 選択し、行動に移す歩行モデル

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

図 2-3.1 本研究のモデル

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□第３章 研究方法 3-1 駅における群集流動調査 3-2 群集流動映像解析

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第３章 研究方法

3-1 駅における群集流動調査

[\]^ 低密度領域へ侵入する歩行者の行動特性を明らかにするために、実際 に駅構内を移動する歩行者の流動を調査する。ここで撮影した映像をも とにして、以降の分析を進めていくこととする。 [\_` JR と京王井の頭線の渋谷駅に連絡している「渋谷マークシティ」内コ ンコース（図 3-1.1 参照） [\ab DV カメラによる群集撮影 [\c: 2007 年 9 月 12 日 午前 8 時 00 分から午前 8 時 10 分 午後 1 時 00 分から午後 1 時 10 分 午後 6 時 00 分から午後 6 時 10 分 !"#$ DV カメラ一式（HANDYCAM DCR-HC46 ソニー製） DV テープ カメラ固定用三脚（PH-360N）

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第３章 研究方法

[\_`GdePQRS コンコース全体を見渡せる中２階部分（図 3-1.1 参照）に三脚を使用 してカメラを設置し、群集流動の撮影を行った。なお、この場所を選定 した理由を以下に示す。 １．歩行者の流動を真上に近い場所から撮影できること 画像にかかるパースを抑えることで、歩行者位置を分析する際に生 ずる座標の誤差を最小限に抑えることができるためである。 ２．映像内に捉えられた全歩行者の出発地点と目的地点がかなりの割合 で一致していること 周りの歩行者と明らかに異なる方向に向かう歩行者サンプルを極力 減らす。また、歩行経路を限定することで、行動特性の詳細な分析 が可能になる。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

fg_`hhhh

エスカレータ

エスカレータ

>? /01234#5

中２階部分

-./01234#5 67 89:;<=<

図 3-1.1 調査地平面図

5 1 2

10m

図 3-1.2 調査地画像（映像より抜粋）

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

fg:4GdePQRS この場所は JR 線と京王線の連絡コンコースとなっている。朝方は京 王線側から JR 線側へ向かう流動が多く、夕方は逆に JR 線側から京王 線側へ向かう流動が多くなるのが特徴である。昼間はその中間の流動に 位置し、両方向からの流動量に大きな差が見られない。 朝昼夕の三種類の時間帯を選定した理由であるが、１種類の流動につ いて調査するよりも、３種類の異なる流動について調査ができれば、時 間帯で異なる流動によって分析の幅が広がると考えたためである。

午前８時

午後 1 時

午後 6 時

図 3-1.3 ３つの時間帯での歩行群集流量の差

- 30 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

3-2 群集流動映像解析 3-2-1 歩行者の座標抽出と分析の準備 撮影した映像を基に以下の手順にて分析を行った。 ijGklmn １．DV カメラを iLink ケーブルを用いてパソコンにつなぎ、撮り収め た映像をデジタルでパソコンに取り込む。

図 3-2.1 映像取り込み中の画面

※ 1 分 間 の 選 定 基 準：

２．３つの時間帯それぞれで、座標解析に用いるために使用する映像を

本研究では、歩行者の流

ピックアップした後、１分間の映像※を各時間帯※ごとに作成する。

動状態が低密度から高密 度まで幅広く観察された 1 分間を選び、分析対象 映像としてピックアップ した。 ※ 3 つ の 時 間 帯： 午 前 8 時、午後 1 時、午後 6 時の定時から１０分間の 映像３つ分のこと

図 3-2.2 必要映像抽出画面

※ 解 析 ソ フ ト は AVI 形

３．ピックアップした映像３本を AVI 形式※でファイルに書き出す。ファ

式で作動する

イルごとに時間帯名を記入し次の手順に移る。

- 31 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

+,-Gopqr １． AVI 形式で保存した群集ビデオ映像を用いて座標抽出作業環境を 立ち上げる。

図 3-2.3 取り込んだ映像を表示させる

２． 映像を 1 秒間に３フレームずつ進ませ、歩行者全員の頭部をクリッ ※フレームに映った全て の歩行者をクリックした

ク※していくことで、PC に歩行者位置を認識させる。

後、 次 の フ レ ー ム へ 映 る。それらの繰り返しを 1 分間、３つの時間帯分 行う。

図 3-2.4 歩行者頭部を認識させる

３． 画像にはパースがかかっているため、補正を行う。（キャリブレー ※キャリブレーション作 業とは、映像の中で常時

ション作業※という。）

静止しているポイントを 4 点以上用いることで、 それらの座標を基準にし て実座標に変換する作業 である。

図 3-2.5 キャリブレーション画面

※ここで得られるのは歩 行者の実座標のみであ

４． 歩行者の座標を二次元の直交座標※として出力させて、次の手順に

る。

進む。 - 32 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

stGuv 抽出した歩行者の XY 座標を分析する際に、マクロプログラムを組み やすいように行方向に歩行者番号とその X、Y 座標を、列方向に対象時 ※１分間の映像において

間を 1/3 秒ごとにずらした。そして、各時間帯で得られた約 200 人※の

映像内に映った歩行者の

約１分間の座標を表示させた。表示単位は [m] とした。

総計は各時間帯で異な る。詳しくは資料編参照。

表 3-2.1 マクロプログラムに使用する歩行者の座標（一部抜粋） 時間

0.00

0.33

0.67

1.00

1.33

1.67

2.00

1:X

4.43

4.52

4.77

4.94

5.05

5.28

5.49

… …

1:Y

1.36

2.15

2.88

3.80

4.79

5.25

6.22

…

2:X

6.77

6.84

6.96

6.76

6.85

6.97

6.98

…

2:Y

-0.09

0.63

1.46

2.08

2.73

3.44

4.09

…

3:X

6.82

6.92

7.15

7.53

7.73

8.03

8.58

…

5.64

6.49

7.01

8.00

…

3:Y

3.24

4.03

4.87

4:X

8.35

8.36

8.47

4:Y

2.49

1.45

0.69

5:X

6.80

7.01

7.32

7.63

7.86

8.12

8.40

… …

… …

5:Y

6.98

7.62

8.51

9.21

9.61

10.32

10.95

6:X

8.61

9.02

9.45

9.87

10.46

10.69

11.21

…

6:Y

7.75

8.50

9.15

9.78

10.63

11.22

12.13

…

7:X

7.84

8.20

8.58

8.85

9.17

9.40

9.53

…

7:Y

13.39

14.13

15.09

15.84

17.03

17.45

18.00

…

8:X

10.13

10.25

10.57

10.58

10.74

10.80

10.97

…

8:Y

11.84

12.34

13.10

13.33

13.98

14.24

14.94

…

9:X

11.36

11.62

11.96

12.27

12.43

12.73

12.84

…

9:Y

11.84

12.42

13.10

13.67

14.17

15.13

15.50

…

10:X

8.62

9.09

9.67

10.04

10.52

10.99

11.48

…

10:Y

16.92

17.66

18.79

19.15

19.52

20.28

21.07

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

例えば、映像を再生開始してから最初に登場した歩行者の再生開始１ 秒後の X 座標は行（１：X）と列（1.00）との交点を参照し、4.94 と いう値を得る。同様に、再生後に映った８人目の 1.67 秒後の Y 座標が 知りたい時は行（8：Y）と列（1.67）の交点の参照し、14.24 を得る。 この表を基にして、次頁より低密度領域の位置や歩行者の速度などを 算出する手順を示す。

- 33 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

3-2-2 低密度領域侵入歩行モデル作成の基礎設定 wxPyz{TUV|P}~•stF€ 仮説からモデル作成へ至るまでに必要な分析内容をまとめた。その結 果、「発生位置」及び「侵入率」に関して分析する必要があるという結 論に至った。

人の性質 高密度なところを避ける

仮説

人は、密度の低い領域を目指しながら歩く

歩行者の低密度領域侵入歩行特性

「低密度領域」はどこに存在しやすいのか

「低密度領域」がどこに存在すると 歩行しやすいのか

発生位置

侵入率

進行方向からの角度

実際に領域内に侵入したかを調べる

自分の位置からの距離

どこに存在すると侵入できないのか

エージェント指向型歩行モデル 周りの状況を察知し、自らの速度や経路を 選択し、行動に移す歩行モデル

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

図 3-2.6 モデル化に必要な分析内容の位置づけ

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

•‚GdePQRS 低密度領域は、対象歩行者の視野の内側に存在する。ここでは視野の 設定について述べる。

w3) 岡 山 大 学 医 学 部 保

人間の視野についての記述 w3)

健学科基礎看護学講

1. 人間の最大視野角は 水平約 200 度，垂直約 125 度

座「 人 間 の 視 野 角 に つ

2. 人間が識別できる最小視野角は 1/60 度（視力 1.0 の場合）

いてのまとめ」<http:// blog.ohanasiya.net/ index.>(2007.10)

3. 人間が普段集中している視野角は 46 度 4. 人間が周囲の状況を把握するのに最低必要な視野角は 110 度 5. 人間は視野角 20 度を境に臨場感が増し，約 80 度から 100 度で満足 する この中で、人間が周囲の状況を把握するのに最低限必要な視野角 110 度を参考にした。歩行しているという状況を考えると、一点を注視して 歩くということは考えにくい。そこで、110 度よりは少し大きい角度で あると判断し、少し幅を持たせて 120 度とした。

識別最小視野角（1/60 度） 普段集中している視野角（46 度） 状況把握最小限視野角（110 度）

本モデル視野角（120 度）

最大視野角（200 度）

図 3-2.7 人間の視野

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

&'()*Gƒ„GdePQRS 低密度領域は、その内側に他の歩行者を全く含まない領域を指す（定 義については p.9 参照）。 歩行者がその領域内部を目指して歩くという仮説に基づくと、領域の 直径の最小値は歩行者が無理なく内部に侵入できるだけの大きさを持っ ていなければならない。 このことから、低密度領域の直径の設定には、人のパーソナルスペー スの大きさを考慮して決定するのが最も理にかなっていると判断した。 書 ２）John J.Fruin 著 ,

また、J.J.Fruin 書２）はパーソナルスペースに関して図 3-2.8 のようにま

長島正充訳：歩行者の空

とめている。

間 ,pp.54,34(1978)

本研究では、歩行者は歩きながら低密度領域の大きさを判断している。 侵入後も心理的に快適な大きさを保ちつつ、他者との物理的な接触も発 生しないだろうと自然に感じ取れる直径である必要がある。そのため、 フルーインの人体楕円においての通り抜け領域とされる直径 1200mm を低密度領域の最小直径の値に用いるのが適切と考えた。

@AE+ CA DA @ABBCABBDA

直径 1200mm 以上 DABBCABB@A

DA FG'( CA HFG '(

IJ'(

KLMN B'(

@A

図 3-2.8 フルーインの人体楕円

- 36 -

図 3-2.9 低密度領域の最小直径

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

…%†L‡uGˆRPQRS 本研究では、分析で得られる密度をサービス水準と比較することで、 歩行状態との関係性示すことができると考えた。

表 3-2.2 水平路におけるサービス水準

OBBPBBQ

RS

TUVW ^=_`5a BOX bcdef*+Deg,

stuvf B*ge+D,

Bhij *ge+kl,

mBB"BBnBBo m"}~•v €•‚

ƒ„…†€ }~v

‡ˆ€ ‰Š‹

Œ€•€ hŽno

Jpqr ¾¿€ÀÁÂÃUÄÅ ;ÆzÇÁ•ž€È „ÉÊËÌÅÍ—’–

Y

wxDyz

Axwdy{

Axw|y{

•••‚

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Z

DxwáwxD

AxwdáAxCw

Axw|áAx))

“”•–€—˜ ™•‚

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[

dxCáDxw

AxCwáAxãd

Ax))áAx|D

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6

AxâádxC

Axãdádxdd

Ax|DádxdA

¢£¤€ m"¥Ÿ¦‰

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µ’L€é•i ®À™µ’L€é ÔÕ¾¿€Ö†„ÉÊ ³ ¡› uv£¤Ÿ ¡› ÇÁ™€×Jp‰

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Ax)áAxâ

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ØÀÁ™¢¶ÙŽ€Ú hó€ôõö÷©h Û€š›2²ÜÝ—’ ŽøùÕ ¡› –ÞßàUW€×‰

FGȆَ hŽ«•ú¦Š³© m"Q€;Æ™«¦‰ «¦‰ ûüno

歩行者空間の設計においては、その空間の機能に相応しい快適性へ の配慮が重要である。表 3-2.2 はアメリカで提案されている水平路・階 段での密度あるいは流動係数に対するサービス水準で、A ∼ F の６段階 書３）日本建築学会編：

に分類されている書３） 。

建築設計資料集成 [ 人

本研究では、特に、密度と歩行状態について言及する。すなわち、対

間 ]、pp.129,126-139、 丸善 (2003)

象歩行者の周囲５m 四方の正方形の面積 25㎡内の人口密度によって変 わる歩行特性を調べる。これを用いて、建築物が歩行者密度を変化させ る計画パターンを挙げて流動の変化を明らかにする。

- 37 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

&'()*G‰Š‹ŒPQRS 対象歩行者の周りに設定した低密度領域の存在位置は角度と距離を用 いて表すことができる。 &'()*G•( 対象歩行者の進行方向に重なる方向を０[ 度 ] とした時に、対象歩行 者の座標から低密度領域の中心座標へ向かう方向と、進行方向とのなす 角度のうち、小さい方の角度を「低密度領域の角度」と定義する。 &'()*GŽ• 対象歩行者の座標と低密度領域の中心座標を結んだ直線の長さを「低 密度領域の距離」と定義する。

低密度領域の中心座標 進行方向

低密度領域の

低 密

度 領

域 の

距 離

角度

対象歩行者

図 3-2.10 低密度領域の角度と距離について

- 38 -

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第３章 研究方法

&'()*•‘G’“PQRS 対象時間において、対象歩行者の周りに設定した低密度領域の内部を 時間経過後に通過した場合、対象歩行者は「低密度領域に侵入した」と 定義する。同様にして、時間経過後においても設定した低密度領域の内 部を通過しなかった場合を、対象歩行者は「低密度領域に侵入しなかっ た」と定義する。 従って、対象歩行者は、 １．低密度領域に侵入した ２．低密度領域に侵入しなかった という２つのうちのどちらかの行動をとることになる。 本論文における分析計算には、これら２つの行為を数字の「１」また は「０」を用いて表すこととする。すなわち、 「１」＝ 低密度領域に侵入した 「０」＝ 低密度領域に侵入しなかった と数字に置き換えて計算することとする。 「低密度領域に侵入しなかった」対象歩行者

「低密度領域に侵入した」対象歩行者

対象時間において対象歩行者に設定した 低密度領域

対象時間における対象歩行者

時間経過後における対象歩行者

図 3-2.11 低密度領域侵入の可否について

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第３章 研究方法

3-2-3 分析用マクロプログラムの作成 前項分析の準備で得られた歩行者の座標を用いて、各対象歩行者の対 象時間における低密度領域の作成及び、低密度領域へ侵入したか否かを 判定し、分析結果として出力した。以下に出力手順を示す。 &'()*”•–$—˜™ ?歩行者が低密度領域へ侵入するまでの過程を段階を追ってプログラム していく。同時に、侵入の可否も判定する。 ① 対象歩行者の対象時間から 1/3 秒前の座標及び、対象時間の座標を 用いて、対象時間における速度及び、その２点を通る直線の式を求 める。

対象時間における対象歩行者の位置 対象時間 1/3 秒前における対象歩行者の位置

図 3-2.12 直線を求める手順

② 直線の式を時計回り及び、反時計回りにそれぞれ 60 度ずつ回転さ せて得られる２本の直線の式を求める。

60 度

- 60 度

図 3-2.13 ２本の直線を求める手順

③ ２本の直線の式に囲まれた 120 度の部分のうち対象歩行者の進行 方向となるエリアを含む領域を対象領域として以降の手順に映る。 - 40 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第３章 研究方法

④ 歩行者全員のうち対象領域内に存在する者のみを以降の計算に用い る。（対象領域外の歩行者は視野の外であるため） ⑤ 対象領域内にいる全ての歩行者（対象歩行者も含める）の座標を３ つ用いて円を作る。 対象領域

図 3-2.14 低密度領域の候補

⑥ 無数にできた円のうち直径が 1200mm 以上で、かつ対象歩行者 に最も近いものを低密度領域として決定する。 ⑦ できた低密度領域について、対象歩行者がその領域内を通過した場 合「通過した」として値「１」を対象歩行者に与え、通過しなかっ た場合は「通過しなかった」として値「０」を与える。（低密度領 域侵入の可否の判定）

図 3-2.15 低密度領域の決定

図 3-2.16 領域に侵入したか否か

以上、①から⑦の手順を朝昼夕の３時間帯ごとに全ての歩行者及び、全 ての対象時間について行った。 - 41 -

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第３章 研究方法

šG+,-›•‚FPRœ•žGŸePQRS 対象領域内の他の歩行者の存在を調べるために以下の手順を踏む。 まず、反時計回りに 60 度回転後の直線の式を y = a1x + b1 次に、時計回りに 60 度回転後の直線の式を y = a2x + b2 と表すと、対象歩行者の視野は以下の８種類の領域パターンのいずれか になる。他の歩行者（ X, Y ) が視野（対象領域）内に存在する式を以 下に記す。

y = a1x + b1

y = a2x + b2 y = a2x + b2 y = a1x + b1

① a1 < 0 かつ a2 > 0 の時、

a1X + b1 ≦ Y かつ a2X + b2 ≦ Y

② a1 > 0 かつ a2 > 0 の時、

a1X + b1 ≦ Y かつ a2X + b2 ≦ Y

y = a2x + b2 y = a2x + b2

y = a1x + b1 ③ a1 > 0 かつ a2 < 0 の時、 a1X + b1 ≦ Y かつ a2X + b2 ≧ Y

y = a1x + b1

④ a1 < 0 かつ a2 < 0 の時、

a1X + b1 ≧ Y かつ a2X + b2 ≧ Y y = a1x + b1

y = a2x + b2

y = a1x + b1

y = a2x + b2

⑤ a1 < 0 かつ a2 > 0 の時、

⑥ a1 > 0 かつ a2> 0 の時、

a1X + b1 ≧ Y かつ a2X + b2 ≧ Y

a1X + b1 ≧ Y かつ a2X + b2 ≧ Y

y = a1x + b1

y = a1x + b1

y = a2x + b2 y = a2x + b2 ⑦ a1 > 0 かつ a2 < 0 の時、

⑧ a1 < 0 かつ a2 < 0 の時、

a1X + b1 ≧ Y かつ a2X + b2 ≦ Y

a1X + b1 ≦ Y かつ a2X + b2 ≦ Y

図 3-2.17 他の歩行者が視野内にいる条件式

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第３章 研究方法

¡Gop¢£&'()*¤¥¦§G¨¤©ªœabPQRS 一般的に用いられる３点の座標から円の式を求める手順を援用する。 円の一般式は、 x2 + y2 + lx + mx + n = 0 である。この式を変形すると、 ( x + l/2 )2 + ( y + m/2 )2 = ( l2 + m2 - 4n ) / √ 2 となる。 これは中心座標 ( - l/2, - m/2 )、半径 r = (l2 + m2 -4n) / √ 2 を表す式である。 ３人の座標、( X1, Y1 )、( X2, Y2 )、( X3, Y3 ) を代入して、l、m、n に ついて連立方程式を解くことで、低密度領域の中心座標及び半径を求め ることが可能である。 ( X3, Y3 )

( X2, Y2 ) ( X1, Y1 )

図 3-2.18 ３点を用いて円を描く

89+,-›&'()*FP•‘¦œ«¬PQRS 低密度領域の半径を r、対象歩行者の座標を低密度領域の中心座標を結 ぶ線分の長さを s とすると、対象歩行者が低密度領域内に侵入したとい うことは以下の条件式を満たせばよいことになる。 s ≦r

距離 s

半径 r

図 3-2.19 対象歩行者が領域内に侵入する条件

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第３章 研究方法

./'(¤©ªœ¨PQRS 本研究では、図 1-3.3 の通り、群集密度を対象歩行者を中心に持つ１ 辺 5m の正方形領域の内部に存在する歩行者全員を領域面積 25㎡で割っ た値として定義した。 ここでは、マクロプログラムとして PC に計算させるために、領域の 内部に存在する歩行者を求める手順を以下のように記す。 対象歩行者 ( x0, y0 ) の進行方向を通る直線の式を y = ax + b とした時、１辺 5m の正方形領域 D を表すために必要な式は図のよう になる。 但し、 b = y0 - ax0 b' = y0 - (-1/a)x0 M = √ {( 5a )2 + 52} M' = √ {( 5(-1/a) )2 + 52} とする。 y = ax + b + M y = ax + b

y = ax + b - M

１辺 5m の正方形

y = ( -1/a)x + b' + M'

領域 D

y = ( -1/a)x + b'

y = ( -1/a)x + b' - M'

図 3-2.20 密度を算出するための領域の設定

これらの式を用いることで、領域 D 内に存在する歩行者の数を調べ ることができる。

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□第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性 4-1 標本数と低密度領域 4-2 低密度領域の発生位置 4-3 低密度領域への侵入について

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-1 標本数と低密度領域 4-1-1 角度との関係 ※標本数：例えば、進行

&'()*G•(žp-®

方向から振れ幅 15 度以

低密度領域が歩行者の周りのどの角度に発生しやすいかを標本数※を

内の領域内に、低密度領 域が発生した歩行者の標

用いることで分析することができる。（標本総数：714 個）

本数は、94 個である。 456273 "!! *! )! (! '! &! %! $! #! "! !

456

!9"&

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"#!9"$&

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"'&9")!

&$8!!

*$8!!

($8!!

'!8!!

図 4.1.1 低密度領域の角度と低密度領域の標本数との関係

角度ごとに発生した低密度領域の数をみると、進行方向（0 度）から 45 度の間が最も多い。45 度を超えるとその数は急激に下がり 60 度か ら 75 度で最小となる。視野の外では後方にあたる 135 度付近の数が最 も多いことが分かる。

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

&'()*G¯°±²¦R•( 標本数をその数の大きさごとに色分けした。図 4-1.2 より、進行方向 0 度から 45 度以内及び、135 度から 150 度の間に低密度領域ができや すいことがうかがえる。 また、歩行者の側面付近には低密度領域ができにくいことわかる。側 面付近に関して言えば、進行方向寄りに比べ視野の後方側の方が標本数 が多い。

進行方向（0 度）

þÿ! *",

進行方向から 45 度

âdýdAA |dýâA ãdý|A @dýãA )dý@A Cdý)A wdýCA DdýwA ddýDA dýdA

進行方向から 90 度

進行方向から 135 度 進行方向から 180 度

図 4-1.2 歩行者と低密度領域の角度による位置関係

このことから、歩行者の重なり方について言及することが可能である。 すなわち歩行者は図 4-1.3 のような位置関係で歩く頻度が高いとえる。 このことは、既往文 5) でも述べられているが、密度及び角度との関係性 からの言及は本研究が初めてと言える。

図 4-1.3 歩行者同士の位置関係について

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-1-2 密度との関係 '(ž&'()*Gp-® ?密度によって、発生する標本数にどのような傾向があるかを分析した。 なお、密度 0.18[ 人 /㎡ ] は歩行者の周り 25㎡あたり 4.5 人、密度 1.6[ 人 /㎡ ] は 40 人にあたる。 456273 "%! "#! "!! )! '! %! #! !

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図 4-1.4 密度と低密度領域の標本数との関係

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-2 低密度領域の発生位置 4-2-1 低密度領域までの距離 •(ž³´Ž• 進行方向を 0 度とした時、低密度領域へ向く角度ごとに、発生した全 ての低密度領域までの距離の平均を調べた。 +,-./=>0?@AB 2C3 &8!!

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図 4-2.1 低密度領域の角度と低密度領域までの平均距離との関係

対象歩行者の進行方向より 45 度から 75 度の間に発生する低密度領 域は、他の角度に比べ遠い位置にあることが分かる。また、進行方向に 対して真後ろにある低密度領域までの平均は 3.40m であり、最も遠い 位置に発生した。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

³´^•¯°‹ŒPQRS 歩行者を真上から見たとき、低密度領域の中心座標は図のような位置 関係をとることが分かった。今回の調査では、歩行者に対してどちら側 の角度に低密度領域が発生しやすいかに関しては考慮していないため、 進行方向に対して左右対称として表示した。

図 4.2-2 低密度領域の平均的発生位置について

進行方向からの角度によってその発生位置に差が見られた。45 度か ら 60 度の間にできた場合、その距離は遠くになる傾向がある。この図は、 パーソナルスペースと関係していそうなことも示唆している。すなわち、 視野の外（進行方向より 60 度を越える角度）にある低密度領域の中心 座標が近い位置にあるため、他の歩行者の接近を許しやすいということ がうかがえる。 - 50 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

'(ž³´Ž• 密度ごとに、発生した全ての低密度領域までの距離の平均を調べた。 +,-./=>0?@AB 2C3 &8!!

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図 4-2.3 密度と低密度領域までの平均距離

密度が 0.16[ 人 /㎡ ] 時で最も遠い位置 3.59m に存在した。0.80[ 人 /㎡ ] までは減少の割合が大きいが、0.80[ 人 /㎡ ] を超えると、距離に大きな 変化が見られなかった。なお、 1.60[ 人 /㎡ ] で最も低い値 0.76m を得た。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

³´^•Ž•PQRS 密度ごとに低密度領域の平均的な発生距離を真上から見た図にして表 すと図 4-2.4 のようになる。 密度の増加に伴い、低密度領域は歩行者に接近する方向に近づく。し かし、高密度になるとおよそ 1m 付近で定常値を保つ。歩行者はおよそ 0.96[ 人 /㎡ ] 付近になるまでは比較的容易に高密度になることを許す。

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図 4-2.4 密度による低密度領域の平均発生距離

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-2-2 進行方向から低密度領域への角度 '(ž³´•( 密度ごとに、発生した全ての低密度領域の平均角度を調べた。 +,-./0?@1-2-3 "$&8!!

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図 4-2.5 密度と低密度領域の平均角度との関係

平均角度は密度で大きく変動した。0.32[ 人 /㎡ ] 及び 1.28[ 人 /㎡ ] では進行方向寄りに低密度領域が発生しやすい。0.48[ 人 /㎡ ] 及び 0.96[ 人 /㎡ ] では進行方向に対し後方寄りに低密度領域が発生しやすい。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-3 低密度領域への侵入について 4-3-1 低密度領域侵入率 Ž•ž•‘µ 低密度領域の中心座標と対象歩行者との距離と侵入率との関係を調べ た。

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図 4-3.1 低密度領域までの距離と低密度領域侵入率との関係

低密度領域までの距離が 4m を超えると侵入率が急激に下がることが 分かる。４m までの侵入率は距離でそれほど差が見られなかった。

歩行者が、4m を超えたところにある低密度領域に侵入しなかったと いうことから、以下の２点のうち、どちらかが考えられる。 ・4m をこえたところにある低密度領域は、低密度領域として認識しない。 ・4m をこえたところにある低密度領域は、距離が遠いため、侵入まで の時間に別の低密度領域を見つけ、その領域へ向かった。そのため、侵 入には至らなかった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

'(ž•‘µ 密度が低密度領域への侵入ににどのような影響を及ぼすのかを調べ た。

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図 4-3.2 密度と低密度領域侵入率との関係

最も侵入率が高かったのは 0.32[ 人 /㎡ ] のときで 53[% ] であった。 密度が高くなると侵入率は減少するが 0.80[ 人 /㎡ ] 付近を超えると侵 入率の減少は止まった。 ※本稿 p.37 参照

次頁で、サービス水準※と照らし合わせて、侵入率を考察した。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

…%†L‡uP¶œ'(ž•‘µ サービスは密度に応じて A 段階から F 段階まであり、本研究での調 査による分析結果では、F 段階はデータとして得られなかった。

追い越しの自由度で A 段階から E 段階を分類すると以下のようになる。 A 段階：追い越しが自由にできる（0.31[ 人 /㎡ ] 以下） B 段階：追い越しは一方向流なら自由にできる (0.31 ∼ 0.43[ 人 /㎡ ]） C 段階：ある程度の制限が生ずる場合がある (0.43 ∼ 0.71[ 人 /㎡ ]） D 段階：追い越しはほとんど困難 (0.71[ 人 /㎡ ] ∼ 1.11[ 人 /㎡ ]） E 段階：追越は全く不可 (1.11[ 人 /㎡ ] ∼ 2.00[ 人 /㎡ ]） ※本研究の調査では、密

F 段階（参考※）：追い越しは全く不可 (2.00[ 人 /㎡ ] 以上）

度 0.80[ 人 / ㎡ ] を 超 え た値は測定されなかっ た。 +,-./FGH !8(! !8'! !8&! !8%! !8$!

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図 4-3.3 密度と低密度領域侵入率との関係

密度 0.80[ 人 /㎡ ] を超えると低密度領域への侵入率が定常を保つこ とが分かったが、これはサービス水準で考えると D 段階を超える状態 であり、追い越しはほとんど困難な状態である。すなわち、低密度領域 は存在しても侵入しにくくなるということが明らかになった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

•(ž•‘µ 低密度領域が発生した角度によって侵入率に差が見られるのかを調べ た。

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図 4-3.4 低密度領域の角度と低密度領域侵入率との関係

進行方向に対して 75 度までにある低密度領域へは高い侵入率を示し た。しかし、75 度を超えると急激に侵入率は下がり、105 度を超える と全く侵入することができなかった。 歩行時の特性として、進行方向より 75 度を越えるところに存在する 低密度領域には侵入しにくいことがわかる。 このことより、歩行者は、進行方向を 75 度以上変えて進むことは考 えにくいこともうかがえた。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

'(·žG•(ž•‘µ<¸¹ º »¼½ º= 侵入率が密度に依存する度合いが高いという予想のもと、密度ごとに 場合わけした角度と侵入率との関係を示す。 +,-./FGH "8!! !8*! !8)! !8(! !8'! !8&! !8%! !8$! !8#! !8"! !8!! !8"'2:;<3

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図 4-3.5 密度 0.16[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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図 4-3.6 密度 0.32[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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図 4-3.7 密度 0.48[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.8 密度 0.64[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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図 4-3.9 密度 0.80[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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図 4-3.10 密度 0.96[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.11 密度 1.12[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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図 4-3.12 密度 1.28[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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図 4-3.13 密度 1.44[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.14 密度 1.60[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域の角度ごとの侵入率

傾向としていえることは、密度が大きくなるほど、侵入できる低密度 領域は、進行方向寄りだったのが 45 度から 90 度の間に寄っていくと いうことである。これは高密度では、より歩行者に近い場所かつ側面に 近い場所に低密度領域ができやすいため侵入率が上がると思われる。 また、低密度であるほど、角度の増加による低密度領域の侵入率は、 高いままかつ、減少率は小さい。密度が小さいほど、どの角度に低密度 領域が発生しても侵入できる可能性が高いことがわかる。

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-3-2 低密度領域への侵入限界角度 '(ž•‘¾¿•( ※侵入限界角度：低密度 領域へ侵入できた標本の

侵入限界角度※が密度とどのような関係にあるのかを調べた。

うち、最大の侵入角度の こと +,-./FGIJ12-3 (&8!!

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図 4-3.15 密度と低密度領域侵入限界角度との関係

密度が増加すると、侵入限界角度は減少する。しかし、0.80[ 人 /㎡ ] 付近を超えると減少は止まり、約 30 度を維持した。 密度が増加しても 30 度以下になることがないことが明らかになった。 すなわち、密度によらず、最低 30 度は進行方向を変えることができる ということが明らかになった。

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

…%†L‡uP¶œ'(ž•‘¾¿•( サービス水準で図 4-3.15 を色合わけすると図 4-3.16 のようになる。

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図 4-3.16 サービス水準で見る密度と低密度領域侵入限界角度との関係

侵入限界角度とは、ある密度で低密度領域が発生した場合、侵入した 全ての歩行者の中で、最も大きな角度で侵入した時の角度である。サー ビス水準で照らし合わせると、その密度において、歩行者に負担となり 始める低密度領域の角度が分かる。 図 4-3.16 を見るとサービス水準 A 段階の 0.16[ 人 /㎡ ] では 66.98 度が限界であるのに対し、サービス水準 C 段階から D 段階へ移行する 0.80[ 人 /㎡ ] では限界角度が 31.40 度にまで制約されることが明らか になった。 サービス水準 A 段階から C 段階までは侵入限界角度が一定の減少傾 向にあるのに対し、サービス水準 D 段階、E 段階に入ると約 30 度を保 つようになる。サービス水準表（表 3-2.2）によると 0.71[ 人 /㎡ ] を超 えたあたりから追い越しが困難になるという提示がある。 図 4-3.16 は実測による値から描かれたグラフだが、侵入限界角度が 小さくなると、追越が困難になるというサービス水準表のデータに沿っ た値を得られたと言える。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-3-3 侵入可能な低密度領域 '(ž•‘’ÀŽ• 実際に侵入できた低密度領域について、密度ごとに発生した低密度領 域までの平均距離を調べた。

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図 4-3.17 密度と実際に侵入した低密度領域の平均距離との関係

最も遠い距離は密度 0.32[ 人 /㎡ ] の時で 2.45m であった。 密度が増加すると、低密度領域までの距離は小さくなる。しかし、 0m になることはなく、約 1 ｍを保ち続けた。

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

'(žÁ‘’À•( 実際に侵入できた低密度領域について、密度ごとに発生した低密度領 域までの平均角度を調べた。

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図 4-3.18 密度と実際に侵入した低密度領域の平均角度との関係

密度が 0.48[ 人 /㎡ ] の時、実際に侵入した低密度領域の平均角度が 35.54 度と、他の密度より高い結果となった。高密度になると低密度領 域までの平均角度は小さくなった。 密度と侵入限界角度との関係（図 4-3.15）では、0.80[ 人 /㎡ ] 以降 では 30 度までは進行方向を変えられたと分かったが、実際に侵入する 最も頻度の高い角度は、図 4-3.18 より、約 15 度であることが明らかに なった。 侵入限界角度は、あくまで侵入できた最大の角度である。歩行者は、 侵入限界角度で歩いているということではないことが明らかになった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

'(žÂÃP•‘±Ä&'()*G‹Œ 前頁、実際に侵入した低密度領域の距離、及び角度を用いて、密度ご とにその存在位置を XY 座標としてプロットした。 原点は対象歩行者の座標である。そして対象歩行者の進行方向を Y 軸正方向とした。 全章にて、低密度領域までの角度は絶対値であると設定した。そのた め、進行方向に対し、時計回り、反時計回りの 2 通りの対称なプロット 位置が発生するものとして考察することとする。 各プロットの記号と意味を記す。 侵入できた低密度領域 侵入できなかった低密度領域 侵入できた低密度領域の平均座標

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図 4-3.19 0.16[ 人 /㎡ ] の時の低密度領域のプロット図

これは対象歩行者の周り 25 平方メートル内の群集密度が 0.16[ 人 /㎡ ] の時の各低密度領域の座標を集めたものである。座標の位置によって、 侵入できるか否かがはっきりと分かれることが明らかになった。次頁よ り、その他の密度の時におけるプロットを掲載する。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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領域のプロット図

領域のプロット図

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

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第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.24 0.96[ 人 /㎡ ] 時の低密度

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領域のプロット図

領域のプロット図

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図 4-3.26 1.28[ 人 /㎡ ] 時の低密度

図 4-3.27 1.44[ 人 /㎡ ] 時の低密度

領域のプロット図

領域のプロット図

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.28 1.60[ 人 /㎡ ] 時の低密度領域のプロット図

密度 0.16[ 人 /㎡ ] から 1.60[ 人 /㎡ ] までのプロットを比べると、密 度が高いほど侵入できる低密度領域までの距離は近く、またその角度は 進行方向からほとんど変わらない位置にあることが分かる。 密度が高いと歩行に制約が生じるのは、低密度領域の発生箇所が限定 されているためだと考えられる。歩行者は密度が低い場合、進行方向か らより自由な角度を持って進めるが、密度が低い場合狭い範囲の角度の 中で歩行しなければならないという行動特性が明らかになった。 歩行者は周辺の密度によって進行方向を定める。そして、密度によっ ては制約が生じても、より低密度な領域を目指すことが明らかになった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

•(žÁ‘’ÀŽ• 実際に侵入できた低密度領域について、角度ごとに発生した低密度領 域までの平均距離を調べた。 KLMFGNO +,-./=>0?@AB 2C3 &8!!

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図 4-3-.29 低密度領域の角度と侵入した低密度領域の平均距離との関係

低密度領域の角度が 45 度までは角度による距離の変化はなく、45 度 になると侵入できる低密度領域までの距離が急激に大きくなり、その後 減少した。105 度を超えると侵入できた対象歩行者が存在しなかったた めデータを得なかった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

4-3-4 低密度領域への侵入速度 '(ž•‘;( 密度ごとに、発生した低密度領域への侵入速度を調べた。

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図 4-3.30 密度と低密度領域への侵入速度との関係

密度が 0.32[ 人 /㎡ ] を超えると少し速度が小さくなり、その後密度 の増加に伴い速度を上げて低密度領域に侵入していると言える。また、 1.44[ 人 /㎡ ] を超えると急激に侵入速度が下がった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.31 密度と侵入時の歩行速度、及び歩行者全体平均歩行速度との関係

図 4-3.31 より、低密度領域へ侵入しようとする歩行者は歩行者全体 の平均歩行速度に比べて差があることが分かる。密度 1.44[ 人 /㎡ ] を 超えると歩行速度は急激に下がる。歩きにくくなったことを示している。

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図 4-3.32 密度別の侵入時の歩行速度と歩行者全体平均歩行速度との差

図 4-3.32 を見ると、低密度領域へ侵入しようとする歩行者は平均よ り速度を増加させて侵入していることがわかる。また、密度 1.28[ 人 /㎡ ] 以上になると、逆に速度を下げて侵入していることが分かる。高密度に なると侵入しにくいことがうかがえる。 - 72 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

•(ž•‘;( 低密度領域の角度ごとに、低密度領域への侵入速度を調べた。 +,-./V0FGW2C;X3 &8!!

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図 4-3.33 低密度領域の角度別に見る低密度領域への侵入速度との関係

低密度領域の角度が 60 度から 75 度の間にある時、そこへ侵入する 速度は平均 3.70[m/s] で最も高かった。 歩行速度は低密度領域の角度が狭い時ほど、大きいことが明らかに なった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

•‘:PÅÆœ•(P¶œ+,;(GÇRPQRS 低密度領域へ侵入できた場合の歩行速度と、それを含む歩行者全体の 歩行速度の違いについて、低密度領域の発生した角度ごとに調べた。

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図 4-3.34 角度と侵入時の歩行速度及び歩行者全体平均歩行速度との関係

その結果、まず目に付くのは、低密度領域が 60 度から 75 度にでき た時の速度が高いことである。歩行速度を上げるということは、前方の 歩行者を追い抜くという場合が考えられるが、いずれにせよ、この角度 方向に歩行を開始する歩行者は速度を上げる傾向があることを示してい る。 密度では明確な差が見られた歩行速度の違いは、図のように角度で分 けた場合、明確な差は見られないように見えた。確かに低密度領域が 0 度から 75 度の間にできた場合、侵入者は歩行者全体の平均速度よりも 歩行速度を上げているとは言えない。 速度の差について次頁で詳しく見てみることにする。 なお、105 度を超える部分に関しては、低密度領域自体は存在したが、 侵入に至る歩行者がいなかった。そのため、侵入者の平均速度としての データが存在しない。

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

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図 4-3.35 角度別の侵入時の歩行速度と歩行者全体の平均速度の差

図を見ると、０度から 75 度の間に低密度領域ができた場合、歩行速 度に明確な差は見られなかった。 し か し、低密度領域の角度が 75 度から 90 度の間にできた場合、 0.49[m/s] 歩行速度を増加して侵入している。これは、この位置にでき た低密度領域が進行方向を変える度合いが大きく、歩行者にとって侵入 しづらい場所にあることを示している。 また、90 度から 105 度にできた低密度領域には、逆に減速を行って 侵入していることが明らかになった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第４章 歩行者の低密度領域侵入歩行特性

&'(Ž•ÊËGÌÍ:4GÎrPQRS 前頁図 4-3.29 と図 4-3.33 値、及び（到達時間）＝（低密度領域まで の距離）/（低密度領域侵入速度）の式を用いて、低密度領域までの平 均到達時間の算出が可能である。 表 4-3.1 低密度領域侵入までの平均時間 1!9$! $!9'! '!9*! *!9"#!

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表 4-3.36 角度と低密度領域平均侵入時間

この結果から、歩行者は平均 0.93 秒で低密度領域へ向かうことが明 らかになった。ただし、この結果は全ての密度を考えたものであるため、 密度ごとで時間に差が出ることは考慮していない。 しかし、発生する低密度領域の角度と距離はばらばらであっても歩行 者は適切な速度を選択し、到達までの時間を常に保とうとしているとい う行動特性が明らかになったといえる。 4-3-3 で述べた、低密度領域の角度と歩行者の侵入速度との関係を、 前頁図 4-3.19 から図 4-3.28 で明らかになった、低密度領域に侵入した 位置と比較することで、歩行速度との関係性が明らかになるが、その点 については次章のモデル作成で述べる。 - 76 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

□第５章 低密度領域侵入歩行モデル

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

&'()*•‘+,TUVGÏ~ この章では、分析で明らかになった、歩行者の低密度領域侵入歩行特 性を、低密度領域侵入歩行モデルとして再現する。 図 5.1 は歩行特性からモデル化へのフローを示す図である。低密度領 域侵入歩行モデルでは、分析段階で行った、②「低密度領域を探す」手 ※②の段階を踏まない：

順を踏まないこととする※。すなわち、①「周囲の密度を判断」した後、

③に用いる値は、分析結

③「速度と進行方向を決定」して歩行するモデルである。

果に基づいており、②の 段階が反映された値であ るという観点に基づいて いる。

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図 5.1 歩行特性を考慮したモデル化のフロー

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

'(P¶œ+,-GÁ,aÐGÑe 前章、図 4-3.19 から図 4-3.28 より、密度ごとで算出した、「実際に 侵入した低密度領域の平均距離と平均角度」をモデルにおける歩行者の 進行方向に用いる。 これにより、密度によって進行方向が変化する歩行モデルの基礎部分 が決定する。なお、参考までに、侵入限界角度を記載した。 以下の各グラフは、歩行者を原点において進行方向を Y 軸正方向と した時に、それぞれの密度になると次の進行方向が赤いプロットの方を 向くというものである。第３章の分析までの時点では、左右２通りのプ ロットが発生している。モデル化するためには、どちらのプロットへ向 かうかを決定する必要があるが、決定に際しては、次頁の「密度による 進路方向の決定」、及び次章のシミュレーションの検証時に詳細に設定 することとする。

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

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図 5.9 密度 1.28[ 人 /㎡ ] 時における歩行者の進行方向の選定基準

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

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図 5.10 密度 1.44[ 人 /㎡ ] 時における歩行者の進行方向の選定基準

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図 5.11 密度 1.60[ 人 /㎡ ] 時における歩行者の進行方向の選定基準

以上、実際の歩行者がとった行動を歩行特性として本モデルに組み込 んだ。イメージとして図に表すと以下のようになる。

遠くて、角度が大きい

図 5.12 密度が低い場合の歩行進路のとり方のイメージ図

近くて、角度が小さい

図 5.13 密度が高い場合の歩行進路のとり方のイメージ図

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

&'()*•‘+,TUV#$%ÒÓ%K 歩行者が目的地まで歩行する過程で行う行為を、低密度領域侵入歩行 モデルフローチャートとして示す。 歩行開始

目的地を決定

周囲の密度を計算

速度を決定 ※速度を計算、及び密度 による進路決定フロー は、厳密には同時計算と

密度による進路決定

なる。 ※対処：回避もしくは減

前方に歩行者が存在

Yes

対処

速する行為 No

前方に障害物が存在

Yes

回避処理

No

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目的地へ到着した

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歩行終了 図 5.14 低密度領域侵入歩行モデルフローチャート

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

TUV|PÅÆœ'(GÑePQRS 分析において、群集密度の算定には歩行者の周りの正方形領域を利用 した。しかし、シミュレーションに用いるモデルにおいては、PC 上の 負荷を軽減する目的で、歩行者の周りに円を描き、その内部の人数を計 算して、円の面積で割った値を群集密度としてモデルに用いることとし た。

図 5.15 分析に用いた密度算定基準

図 5.16 モデル化に用いた密度算定基準

+,;(GÑePQRS 歩行者は皆、決して同じ速度で歩くことはなく、各歩行速度に個人差 が生じる。モデル化においては、乱数を用いることで各歩行者が皆同じ 速度で歩くことがないように設定した。歩行速度は約 1.2m/s 前後にな るようにした。

図 5.17 歩行速度の個人差の設定

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

'(P¶œÁÔÑePQRS 分析結果にて得られた、周囲の密度による歩行者の進路についての値 は進行方向に対して左右どちらもとり得ることになる ( 図 5.18 左上）。 従って歩行者は進行方向に対して時計回りの角度で進むのか反時計回り の角度で進むのかを決定させなければならない。 本モデルでは、歩行者はより低密度を好んで歩行するという仮説に基 づいているため、２通りの進路のうち、より低密度な進路をとることで モデル化において歩行特性をより反映させることとした。以下に例とし て、密度 0.64[ 人 /㎡ ] 時の場合の歩行者の進路決定手順を示す。 密度 平均距離 平均角度 0.64[ 人 /㎡ ] 1.74[m] 33.90[ 度 ]

33.90 度

33.90 度

分析によって得られた 0.64[ 人 /㎡ ] 時の

左図の状況を再現した図を示す。

低密度領域の存在位置は２通りある。

歩行者前方には２通りの進路が存在するこ とになる。

それぞれの進路の先を中心とした２つの円

２通りの進路のうち、より密度が低い方へ

の内部の密度を比べる。

進む。

図 5.18 密度による進路決定手順（0.64[ 人 /㎡ ] 時の例）

- 84 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

ÕaP+,-›‰Š¦œ_ÖG8×PQRS 歩行者の進行方向上に他の歩行者が存在する場合について考える。自 らの速度で進んだ距離以内に他の歩行者が存在する時、もしそのままの 速度で進入すれば、他の歩行者と衝突するという現象が発生してしまう。 そこで本モデルでは、歩行者は 70%の速度まで減速することで前方 の歩行者との衝突を避けるとした。

速度で進む距離内に そのままの速度で進む

他の歩行者が存在しない

図 5.19 前方に歩行者が存在しない場合の対処

速度で進む距離内に 他の歩行者が存在

速度を 70%にする

減速した速度で進む

図 5.20 前方に歩行者が存在する場合の対処

- 85 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第５章 低密度領域侵入歩行モデル

ÕaPØÙ7›‰Š¦œ_ÖGÚÛ,ÜPQRS ここでは、進行方向上に建築障害物があるときに歩行者がとる回避行 動について記述する。実際の歩行者は、障害物にぎりぎりまで接近した 後、回避するとは考えにくい。 そこで本モデルでは、実際の歩行者がとると思われる、速度に対して 適切な距離から回避行動を開始するとした。 具体的には、歩行速度の 6 倍※ を距離の先に障害物が存在する場合、 ※建部文 7) は静止した柱

進行方向を 45 度回転させることとした。

を避け始める距離が平均 して 7.34m であること を明らかにした。従って 歩行速度のおよそ 6 倍 と考えて、本モデルに用

障害物

障害物

いた。 文 7) 建 部 謙 治： 歩 行 者の回避行動における 男 女 差、 日 本 建 築 学 会 大 会 学 術 講 演 梗 概 集、 pp.731-732、1997.3

速度に応じた距離の 先に障害物を認識

進行方向を 45 度変える

図 5.21 前方に障害物が存在する場合の回避行動

- 86 -

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□第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション 6-1 低密度領域侵入歩行モデルの検証 6-2 制御物による流動制御の可能性

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

6-1 低密度領域侵入歩行モデルの検証 6-1-1 検証概要 ÝÞ]^ 検証目的は、作成した低密度領域侵入歩行モデルを用いたシミュレー ション空間における歩行者の動きと実空間における歩行者の動きを比較 し、本モデルの整合性を検証することである。 ÝÞab 歩行者の断面交通量を用いて検証を行った。 ÝÞßà ①実空間における歩行者の断面交通量測定（本章 6-1-2） ②低密度領域侵入歩行モデルを使用したシミュレーション空間における 歩行者の断面交通量の測定（本章 6-1-3） ③断面交通量の比較検証（本章 6-1-4） áâÝÞPORÄÂ34 川崎市にある、大型複合商業施設「ラゾーナ川崎」内の、駅と商業施 設を結ぶメインストリートを使用した。 なお、選定理由は以下の通りである。 ・本研究において、歩行特性の分析に用いた場所以外の場所であること ・真上に近いところから撮影可能であること ・低密度から高密度まで、様々な密度をもった群集流が発生すること ・歩行空間に建築的障害物がないこと ・歩行者の出発地点と目的地方向が等しいこと

- 88 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

6-1-2 実空間における断面交通量測定 断面交通量の測定には、フィールド調査にて撮影しておいたビデオ映 像を用いた。映像は 2007 年 7 月 28 日（土曜日）午後 4 時のものである。 図 6-1.2 において、赤いラインを５分間に通過した歩行者を数えた。 ※ レ ー ン： メ イ ン ス ト

測定は、レーン名※ごとに、以下の 2 種類の歩行者について数えた（レー

リートを幅 1600mm の

ン名は図 6-1.2 を参照）。

レーンに区切り、それぞ れ画面左より、A レーン、 B レーン、C レーン、D レーンとした。さらに、

・画面手前から、画面奥へ向かう歩行者（歩行者：甲） ・画面奥から、画面手前に向かう歩行者（歩行者：乙）

6400m B C

A

Ｃ、Ｄレーンについては、

D

B1 B2 C1 C2

それぞれ 800mm のレー ンに分けて、B1 レーン、 B2 レ ー ン、C1 レ ー ン、 C2 レーンとした。

図 6-1.1 検証に用いた実空間映像

図 6-1.2 測定映像

ãeäå 測定結果を以下に記す。 表 6-1.1 レーンごとの歩行者別断面交通量 レーン名

歩行者の種類

A

B

C

D

甲

52

108

72

50

乙

38

52

80

30

単位[人]

なお、通路の中央寄りの４レーンについても同時に測定した。測定結 果を以下に記す。 表 6-1.2 中心４レーンの歩行者別断面交通量 レーン名

歩行者の種類

- 89 -

B1

B2

C1

C2

甲

51

57

38

34

乙

21

31

48

32

単位[人]

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

6-1-3 シミュレーション空間における断面交通量測定 æçèé%æêJ34Gdë ※シミュレーションク ロック：30steps/s

比較検証に用いた実空間を再現するために、図 6-1.3 のような縦 52m 横 6.4m の歩行空間※を設定した。空間設計の際には、商業施設の映像 に映っていた部分が、図のピンク色の部分に相当するように作成した。

シミュレーションクロッ ク：実時間の１秒間に相

1300

6400

1300

当する、シミュレーショ ンシステムが処理するフ

図 6-1.3 下部の赤い部分は 目的地

歩行者の発生地点であり、歩

レーム数を表したもの。

行者はこの部分から出発する ことになる。 19500

上部の青い部分が歩行者の 目的地に当たる。 歩行者は赤い部分を出発し た後、自由に経路を進んで最 終的に青い目的地に到着した 後、歩行終了となる。シミュ レーション画面ではピンク色 そして、実空間と同じよう

52000

13000

の部分が映し出される。 に中央に横向きにラインを引 いて、そのラインを通過した 歩行者を数えた。 目的地まで長めの距離を設 定することで、歩行者がとる 経路の違いを観察しやすくし 13000

た。

6500

出発地

図 6-1.3 検証用シミュレーション空間

- 90 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

áâOTUVG”• 低密度領域侵入歩行モデルと他のモデルの動きの違いを観察するため に、比較用モデルを作成した。 比較用モデルとは、「低密度領域侵入歩行モデル」とは別のモデルで あり、「最短経路で進むことだけを考慮した」モデルのことである。本 研究では、このモデルを「最短経路歩行モデル」と呼ぶことにする。 最短経路歩行モデルは全頁図 5.14 によるフローチャートから「周囲 の密度を計算」及び「密度による進路決定」という思考を除外したモデ ルである。すなわち、目的地へ進むことだけを考えて歩行するモデルで ある。 最短経路歩行モデルのフローチャートを以下に示す。 歩行開始

目的地を決定

処理を行わない→

周囲の密度を計算

速度を決定

処理を行わない→

密度による進路決定

前方に歩行者が存在

Yes

対処

No

前方に障害物が存在

Yes

回避処理

No

速度分進む

目的地へ到着した

No

Yes

歩行終了

図 6-1.4 最短経路歩行モデルのフローチャート

- 91 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

ãeab ※シミュレーションク ロック：30steps/s

歩行者の発生はポワソン分布に従い、出発地から 1 秒間に平均して 0.5 人※が発生するように設定した。

※白いラインを通過する

実空間の測定では、歩行者（甲）は合計 282 人、また歩行者（乙）

人数が、実空間の赤いラ

は合計 200 人が赤いラインを通過した。従って、シミュレーション空

インを通過する人数に近

間における測定では、図 6-1.5 の白いラインを通過した人数がそれぞれ

くなるようにした結果、

282 人、及び 200 人に達した時点で測定を終了した。その後、レーン

生するように設定した。

に分けて白いラインを通過した人数を表にまとめた。 áâOæçèé%æêJìí 図 6-1.5 は、比較用に作成したシミュレーション空間（図 6-1.3）内 の白いラインが引いてある周辺エリアを写したものである。測定がしや すいようにレーンを色で分けた。 甲

6400 ｍ

白ライン

B2 B1

C2 C1

13000 ｍ

0.5 人 /s で 歩 行 者 が 発

乙

図 6-1.5 シミュレーション測定画面

- 92 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

æçèé%æêJP¶œãeäå 断面交通量測定結果を以下に示す。

図 6-1.6 低密度領域侵入歩行モデル

図 6-1.7 比較用最短経路歩行モデル

シミュレーション画面

シミュレーション画面

表 6-1.3 低密度領域侵入歩行モデルによる４レーン断面交通量測定結果 レーン名

歩行者の種類

A

B

C

D

甲

62

94

81

45

乙

33

58

74

35

単位[人]

表 6-1.4 低密度領域侵入歩行モデルによる中央寄りの４レーン断面交通量測定結果 レーン名

歩行者の種類

B1

B2

C1

C2

甲

42

52

46

35

乙

26

32

40

34

単位[人]

表 6-1.5 最短経路歩行モデルによる４レーン断面交通量測定結果 レーン名

歩行者の種類

A

B

C

D

甲

0

155

127

0

乙

0

85

115

0

単位[人]

表 6-1.6 最短経路歩行モデルによる中央寄りの４レーン断面交通量測定結果 レーン名

歩行者の種類

B1

B2

C1

C2

甲

22

13 3

95

32

乙

12

73

92

23

- 93 -

単位[人]

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

3-1-4 断面交通量の比較検証と本モデルの整合性 Â34îïðæçèé%æêJ34PÅÆœîñ+,TUV¤ORÄò íóôõGáâ 得られた断面交通量をグラフ化して比較した。 KpaYZq

+,-./FGYZrst

uvwxrst

")! "'! "%! "#! hijklmno2:3

"!! )! '! %! #! !

KpaYZq +,-./FGYZrst uvwxrst

y

z

{

|

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図 6-1.8 A レーンから D レーンの甲方向断面交通量の比較 KpaYZq

+,-./FGYZrst

uvwxrst

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KpaYZq +,-./FGYZrst uvwxrst

y

z

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defg

図 6-1.9 A レーンから D レーンの乙方向断面交通量の比較

各レーンを比べると、実際の歩行者は、左側を好んで通行していた。 最短経路歩行モデルでは、A レーンと D レーンを全く通過しなかった。 本モデルは各レーンごとで断面通行量の大きな差をもつことが無かっ た。 - 94 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

引き続き、８レーンのうちの中央寄りの４レーンに関しての断面交通 量の比較を行った。その結果を以下に記す。 KpaYZq

+,-./FGYZrst

uvwxrst

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KpaYZq +,-./FGYZrst uvwxrst

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図 6-1.10 B1 レーンから C2 レーンの甲方向断面交通量の比較 KpaYZq

+,-./FGYZrst

uvwxrst

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KpaYZq +,-./FGYZrst uvwxrst

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defg

図 6-1.11 B1 レーンから C2 レーンの乙方向断面交通量の比較

低密度領域侵入歩行モデルは、中央寄りの４レーンに関しても、各レー ンで大きなばらつきがなく歩行していた。最短経路歩行モデルでは、B レーン C レーンの中でも、より中央寄りを歩く人数が多かった。

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

6-2 制御物による流動制御の可能性 6-2-1 障害物と歩行経路 ö÷øÕGù 歩行者流動を妨げる建築的要素として、柱や角地が挙げられる。一般 的に、柱や角地は歩行の妨げになる要素として考えられている。しかし、 建築の構造設計上やむを得ず設置しなければならないケースは多い。 以下に示す、代表的な一方向流コンコース内において、シミュレーショ ン実験を行った。柱がもたらす歩行者流動の変化について、低密度領域 侵入歩行モデルと比較用に作成した最短経路歩行モデルを用いて改札口 へ向かう歩行者の行動特性を探った。 シミュレーション画面枠

5000

改札口

10000

1500

柱

2700

4800

14000

1500

出発地点

800

4000

3200

800

8800

図 6-2.1 改札口前に障害物があるケースの環境設定

図 6-2.1 のようなコンコースの場合、歩行者は自然に左側通行になる ことは経験的に知られている。本シミュレーションでは、忠実に左側通 行を再現するために、予め中央よりも左寄りの赤い領域から一様に歩 行者が発生し改札口のある青い領域を目指す歩行をシミュレーションし た。 - 96 -

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

æçèé%æêJìí ※シミュレーションク ロック：30steps/s

?実行時の画面及び視覚的に感じた考察を記す。 改札口方面

改札口方面

※歩行者発生数：ポワソ ン分布に従い、３人 /s ※シミュレーション時 間：2 分

出発地点方面

出発地点方面

図 6-2.2 環境設定画面（人がいない状態）

図 6-2.3 最短経路歩行モデル使用時 のシミュレーション画面

まずは、密度を考慮せず、最短で進むことだけを考えた最短経路歩行 モデルを用いた結果、柱付近に滞留が目立った。また柱通過後は一直線 に改札口へ向かった。 改札口方面

改札口方面

出発地点方面

出発地点方面

図 6-2.4 低密度領域侵入歩行モデル

図 6-2.5 低密度領域侵入歩行モデル

使用時のシミュレーション画面

使用時のシミュレーション画面

（開始 15 秒後）

（開始 2 分後）

続いて、低密度領域侵入歩行モデルを用いてシミュレーションをした。 開始 15 秒後、柱付近に軽い滞留が発生したが、滞留を避けるようにし て、柱から距離を置いた位置を歩く歩行者が目立った。また、柱通過後 は、密度に応じて分散するように改札口へ向かって行った。 - 97 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

+,úû¤üýÖþÿSG!"<#$%Ô+,TUV= シミュレーション結果について、歩行軌跡を可視化して考察した。

[m]

改札口

"% "$

5000

"# ""

1500

"!

10000

柱

) (

4800

14000

1500

*

' & %

2700

$ # " ! !

"

800

#

$

%

4000

&

'

[m]

3200

800

出発地点 8800

図 6-2.6 最短経路歩行モデルがたどった経路

赤い領域を一様な分布で出発した歩行者は、柱の手前右側で動線が集 まり密度が極端に高い状態が発生した。柱を通過後は改札までの最短経 路を進行した。その結果、改札の中央に列が集中した。しかし、現実で は、中央に列が集中することは考えにくい。

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

+,úû¤üýÖþÿSG!"<&'()*•‘+,TUV= 引き続き、低密度領域侵入歩行モデルを用いて歩行軌跡を可視化した。

[m]

改札口

"%

5000

"$ "# ""

1500

(

柱

)

10000

1500

*

4800

14000

"!

' & %

2700

$ # " ! !

"

800

#

$

%

4000

&

'

[m]

3200

800

出発地点 8800

図 6-2.7 低密度領域侵入歩行モデルがたどった経路

赤い領域を一様な分布で出発した歩行者は、柱手前まではほぼ最短経 路歩行モデルと似た進路をとった。柱にさしかかると歩行者は高密度に なることを避け、歩行軌跡の重なる箇所を避けるようにして歩く歩行者 が見受けられた。柱通過後は、改札めがけて直線に進まなかった。隣同 士の歩行経路に接近しないように間隔をあけながら歩き、改札へ到着し た。 - 99 -

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

6-2-2 障害物と群集密度 6-2-1 において、障害物は歩行者の経路を変える要素であることが明 らかになった（図 6-2.8 ①）。 次に、障害物と密度との関係を明らかにする（図 6-2.8 ②）。 そこで、角地を通過させ、15 秒ごとに空間内の密度分布を調べるシ ミュレーションを行った。

<=Ì +

0

uv

m";Q

m"¥€"Ž

図 6-2.8 障害物と歩行者の関係

- 100 -

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

æçèé%æêJ&' 角地をもつ通路について、図 6-2.9 のような駅構内地下通路を想定し た環境を設定した。歩行者は一様な分布で、図の赤い領域を出発し、通路、

改札口

3200

及び曲がり角を通過して、改札口のある青い領域へ向かうものとする。

4000

7200

角地

出発地点

800

4000

2400

7200 図 6-2.9 角地をもつ通路の設定

※シミュレーションク ロック：30steps/s

æçèé%æêJßà ・1 秒間に平均して 3 人が出発地点を出て、改札口へ向かう。

※歩行者発生量：ポワソ

・シミュレーション時間は 2 分間とする。

ン分布に従う

・通路を 1m 四方の正方形にグリッド分割する。 ・15 秒ごとの静止画像について 1m 四方の正方形内の人数を数える。 ・合計 8 枚の密度分布図を作成する。

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

æçèé%æêJäå *ge>, ) C w D d

図 6-2.10 t=15 における密度分布

図 6-2.11 t=30 における密度分布

図 6-2.12 t=45 における密度分布

図 6-2.13 t=60 における密度分布

図 6-2.14 t=75 における密度分布

図 6-2.15 t=90 における密度分布

A

図 6-2.16 t=105 おける密度分布

図 6-2.17 t=120 における密度分布

?

- 102 -

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第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

•(¤ô)¦œ+,-

図 6-2.18 t=3 における群集

図 6-2.19 t=120 における群集

図 6-2.20 t=120 における密度分布

角地は、改札口へ向かう歩行者経路が重なり、密度が高いエリアが集 中する傾向があることが分かる。シミュレーション開始 15 秒後には、 すでに角地の周辺は密度が高くなっていた。その後、シミュレーション 終了である 2 分後まで、角地の周辺の密度が高く維持されていることが 確認された。 歩行者は、密度が高くなると、経路を自由に選択できない。角地は、 歩行経路を一箇所に集めるので、群集密度を増加させる。 しかし、視野の中で密度の低い箇所に向かって歩こうとする歩行者特 性により、角地の周辺では、極端に密度が高くなることはないことが分 かる。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第６章 低密度領域侵入歩行シミュレーション

6-2-3 制御物を用いた群集流動制御への展望 *ØÙ7+./,ܤ56¦œ567Ë-œ. 本研究第 4 章にて、歩行者は、周りの密度によって適切な速度、及び 進行方向を決めて歩くことが明らかにされた。そして、本章 6-2-1、及 び 6-2-2 によって、障害物と歩行経路、及び密度とに関係があることが 明らかになった。 以上をふまえると、次のことが言えるのではないだろうか。 柱や角地などの障害物の配置の仕方によっては、歩行群集流内に、高 密度な箇所や低密度な箇所を設計側が意図して、自在に作り出せるかも しれない。 これまで一般的に、柱や角地は、無いほうが良いものだと考えられて きた。しかし、歩行者は低密度な領域を目指して歩くという歩行特性に 基づけば、逆に、柱や角地によって人工的に低密度領域を作り出すこと で、必ず、流れのよい快適な群集流を作り出せるはずである。 障害物は、群集流を制御できる制御物として、その新しい機能を持っ た建築的要素に生まれ変わり、その存在を知らしめる日が来るかもしれ ない。 例えば、近い未来、駅構内では、群集流の密度を瞬時に判断し、最適 な位置に移動してくれる制御ロボットのような柱が存在してもおかしく 流動制御のイメージ

はないはずである。

図 6-2.21 制御物が歩行者に快適な流動をもたらす

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□第７章 まとめ 7-1 歩行者の低密度領域侵入歩行特性 7-2 歩行モデルの作成、及び現実との整合性 7-3 制御物による群集流動制御の可能性

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第７章 まとめ

7-1 歩行者の低密度領域侵入歩行特性 &'()*G/0 ・低密度領域は、進行方向から振れ幅 45 度の角度までの領域と、進行 方向後方 135 度から 150 度の間の領域に発生しやすい。 ・低密度領域の距離は、進行方向からの角度によって異なるが、およそ 1m から 2m の間に発生しやすい。 ・低密度領域までの距離は、密度の増加と共に接近し、0.80[ 人 /㎡ ] を 超えると値に変化が見られなくなる。 ・低密度領域への侵入歩行速度は、1.44[ 人 /㎡ ] を超えると急激に小さ くなる。

- 106 -

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第７章 まとめ

&'()*1G•‘PQRS

2Ž•ž'( ・低密度領域までの距離が 4m を超えると、侵入率は急激に減少した。 ・侵入した低密度領域までの距離は、密度 0.16[ 人 /㎡ ] で 2.43m を最 大にし、密度 0.80[ 人 /㎡ ] の 0.87m まで減少傾向にある。密度 0.80[ 人 /㎡ ] を超えると、密度によらず、約 1m 前後を維持した。 2Ž•ž•( ・侵入した低密度領域までの距離は、低密度領域の角度が 45 度から 60 度の間にあるとき、3.20m で最も遠かった。 2•‘µ ・密度が 0.32[ 人 /㎡ ] のとき、侵入率が 53%で最も高い数値であった。 また、密度が 0.80[ 人 /㎡ ] を超えると、侵入率は 30%前後を維持した。 ・低密度領域は、進行方向から 75 度までの間の角度に発生したとき、 侵入率は 70%以上だった。しかし、75 度を越えると侵入率は 26%以下 まで下がり、105 度から 180 度までに発生したものへの侵入率は 0%だっ た。 2•‘¾¿•( ・低密度領域侵入限界角度は、密度が 0.16[ 人 /㎡ ] のとき、66.98 度で あったが、密度が大きくなるにつれて角度は減少し、密度が 0.80[ 人 /㎡ ] を超えると約 30 度前後を維持した。 2•(ž+,;( ・低密度領域の角度が 60 度から 75 度の間にあるとき、侵入速度は、最 も速い 3.70[m/s] で侵入する。 ・低密度領域が 75 度から 90 度の間にあるとき、加速して侵入を開始す る。90 度から 105 度の間にあるときは、逆に、減速して侵入を開始する。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第７章 まとめ

7-2 歩行モデルの作成、及び現実との整合性 &'()*•‘+,TUV 本研究では、調査、及び分析で得られた、歩行者の低密度領域侵入歩 行特性をモデルに組み込むことで、低密度領域侵入歩行モデルを作成し た。 このモデルの特徴は、周囲の密度に応じて、自らの進路と速度を選択 する点にある。 よって、高密度な群集流と低密度な群集流とにおいて、各歩行者の経 路のとり方の違いを再現することが可能になった。駅のコンコースなど、 混雑時と閑散時の両方の群集タイプをもつ空間での、人の歩行をシミュ レーションすることが可能になった。 &'()*•‘+,TUVG3Ö/PQRS 実空間における歩行者と、シミュレーション空間における低密度領域 侵入モデルとの精度について、断面交通量で調査した。その結果、87％ の精度となった。

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第７章 まとめ

7-3 制御物による群集流動制御の可能性 567ž+,%Ôîïð'(žG45 低密度領域侵入歩行モデルを用いて、駅コンコース内の柱や角地での 歩行者の流動をシミュレーションした。 シミュレーションの手順としては、まず、制御物と歩行経路との間に 関係があることを明らかにした。次に、制御物と密度との間に関係があ ることを明らかにした。 歩行経路と密度との間に関係があることは、歩行者の低密度領域侵入 歩行特性によって明らかである。従って、「制御物、歩行経路、密度」 は互いに関係していることが分かった。 制御物の位置が変化すると、歩行経路、及び密度が変化するため、柱 の配置計画は慎重に考慮する必要がある。 また、制御物を利用すれば、逆に、人間にとって快適な歩行経路や密 度を作り出せる可能性があることがうかがえた。

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参考文献 論文 書籍 Web

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第 8 章 参考文献

論文 １）佐野友紀、高柳英明、渡辺仁史：群集交差流動における歩行領域確保に 関する研究、日本建築学会計画系論文集、第 549 号、pp.185-191、2001.11 2）佐野友紀、高柳英明、渡辺仁史：群集流動横断時の歩行特性に関する研究、 日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.1075-1076、2000.9 3）三宅理一、鈴木拓夫：歩行者の流れに関する可視化モデルの研究 ( 芸術の プロジェクト )Booklet 11、pp.19-30、2004.1 4）田口想：流動の影響を考慮した立ち止まり行動のモデル化に関する研究、 早稲田大学渡辺仁史研究室修士論文、2003 5）中祐一郎：一方向流の密度と速度の関係の人間工学的実験と関係式の検討、 日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.1033-1034、1994.9 6）岡田公孝、高橋幸雄：個人行動をベースにした歩行モデルと高密度シミュ レーション、日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.1033-1034、1994.9 7) 建部謙治：歩行者の回避行動における男女差、日本建築学会大会学術講演 梗概集、pp.731-732、1997.3 8）佐野友紀、林田和人、渡辺仁史：空間における群衆行動軌跡の表現ー空間 - 時間系歩行軌跡モデルをもちいた歩行軌跡の可視化 その１-、日本建築学会 大会学術講演梗概集、pp.837-838、1996 9) 今 井 志 帆、 山 口 有 次、 中 村 良 三、 天 川 寛 治、 青 木 俊 幸、 渡 辺 仁 史： 駅 構内における滞留行動に関する研究、日本建築学会大会学術講演梗概集、 pp.701-702、2002 10）玉井勝士、佐野友紀、林田和人、中村良三、渡辺仁史：進入角度による 歩行難易度の変化ー群集の相互作用に関する研究（その１）、日本建築学会大 会学術講演梗概集、pp.853-854、1998

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第 8 章 参考文献

11) 佐野友紀、渡辺仁史：歩行者流動の定量的分類に関する研究 空間 - 時間 系歩行軌跡モデルを用いた歩行軌跡の可視化 その３、日本建築学会大会学術 講演梗概集、pp.851-852、1998 12）佐藤英彰、木村謙、林田和人、渡辺仁史：駅の改札口における行動特性 に関する研究、日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.1079-1080、2000.9 13）高柳英明、長山淳一、渡辺仁史：歩行者の最適速度保持行動を考慮した 歩行行動モデル ー群衆の小集団形成に見られる追跡 - 追従相転移現象に基づ く解析数理ー、日本建築学会計画系論文集、第 606 号、pp.63-70、2006.8 14）間下典大、高柳英明、木村謙、林田和人、渡辺仁史：歩行者のグループ 構成及び属性が歩行者行動に与える影響に関する研究、日本建築学会大会学 術講演梗概集、pp.1077-1078、2000.9 15）関根宏、佐藤英彰、長澤夏子、木村謙、林田和人、渡辺仁史：鉄道駅プラッ トホームにおけるエスカレータ付近の行列形成モデル、日本建築学会大会学 術講演梗概集、pp.783-784、2001.9 16) 朝田伸剛、大佛俊泰：歩行者の回避行動シミュレーションモデル、日本 建築学会大会学術講演梗概集、pp.773-774、2001.9 17) 佐藤隆、青木俊幸、薄田勝典、山本昌和、古賀和博：鉄道駅の階段におけ る旅客流動に関する研究、日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.707-708、 2002.8 18) 山本昌和、青木俊幸、佐藤敏彦：旅客流動の定量的方向指標ー駅空間の 歩きやすさの評価に関する研究 その１ー、日本建築学会大会学術講演梗概集、 pp.843-844、2004.8

19) 山本昌和、青木俊幸、佐藤敏彦：交錯流動内における歩きやすさの 評価指標 ー駅空間の歩きやすさの評価に関する研究 その２ー、日本建 築学会大会学術講演梗概集、pp.889-890、2005.9 - 112 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第 8 章 参考文献

20) 鈴木葉子、森藤章光、高柳英明：待ち行列形成と混雑回避行動を考慮 した実座標系歩行モデルに関する研究、日本建築学会大会学術講演梗概集、 pp.887-888、2005.9 21) 荻内伸彦、林田和人、青木俊幸、山本昌和、渡辺仁史：駅ホーム上の階段・ エスカレータ併設型昇降施設における歩行者流動に関する研究、日本建築学 会大会学術講演梗概集、pp.883-884、2005.9 22）伊藤英信、柳田武、小林研二：ポテンシャル等高線図による歩行モデル、 日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.767-768、1992.8 23) 山崎拓、池戸一将、岩井正一：横断歩道における群集流動特性の事例報 告 不特定多数の群集歩行に関する基礎的研究、日本建築学会大会学術講演梗 概集、pp.835-836、1999.9 24) 岡崎甚幸、松下聡、山口浩幸：歩行シミュレーションにおける追従歩行及 び暗闇歩行モデルの研究、日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.559-560、 s63.10 25) 九野修司、上野淳：歩行者空間における対向流動に関する分析ー新宿西 口地下通路についてのケーススタディー、日本建築学会大会学術講演梗概集、 pp.1039-1040、1994.9 26）加藤邦夫、上原孝雄、中村和男、吉野松太郎：群集対向流動の解析、日 本建築学会論文報告集、No.289、pp.119-129 27）戸田忠秀、田中考義：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、日本建築学会大会学術講演梗概集、pp.697-698、 2002.8 28）大西直徳：待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究、 早稲田大学渡辺仁史研究室卒業論文、2004.11

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

29) 高泉豊、古谷誠章、中村良三：多方向群集流動における交錯点の解消モ デル ( その 1) 国鉄渋谷駅北口での観測と解析、建築計画学術講演梗概集、 計 画系 54( 建築計画・農村計画 )、pp. 757-758、1979 30) 古谷誠章、 高泉豊、 中村 , 良三：多方向群集流動における交錯点の解消 モデル ( その 2) モデルによる解決案の検討 : 建築計画学術講演梗概集、 計画 系 54( 建築計画・農村計画 )、pp. 759-760、1979

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第 8 章 参考文献

書籍 １）日本建築学会編：建築人間工学事典、p.55、彰国社（1999） ２）John J.Fruin 著 , 長島正充訳：歩行者の空間、pp.54、34(1978) ３）日本建築学会編：建築設計資料集成 [ 人間 ]、pp.129,126-139、丸善 (2003) 4）日本建築学会編：建築・都市計画のための空間学事典、井上書院（1996） 5）エドワード・ホール著、日高敏隆訳：かくれた次元、みすず書房（1970） 6）正司和彦、高橋参吉：最新 モデル化とシミュレーション、実教出版 (2006) 7）河西朝雄著：Visual Basic によるはじめてのアルゴリズム入門、技術評論 社（1999） 8) P・M・インセル、M・C・リンドグレーン著、辻正三、渋谷昌三・園枝訳： 混みあいの心理学 快適空間を求めて、創元社 (1987) 9) エクスメディア：EXCEL 関数活用 スーパーマスター、エクスメディア (1999) 10) 土屋和人著：ExcelVBA パーフェクトマスター、秀和システム (2007)

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

第 8 章 参考文献

Web w1)FedExExpress 社「プレスリリース」<http://www.fedex.co.jp/pressrele ase/2006/>(2007.10) w2) 阪急阪神東宝グループ「阪急交通広告のご案内」<http://www.hankyuad.jp/trad/event/index.html>（2007.10） w3) 岡山大学医学部保健学科基礎看護学講座「人間の視野角についてのまと め」<http://blog.ohanasiya.net/index.>(2007.10)

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

おわりに 群集というのは、面白い。研究すればするほど、深みにはまる楽しさ がある。卒論を書き終えた今が一番、群集の面白さを実感している。 この論文は、本当に多くの方々に支えられて完成した。ここに、感謝 の言葉を述べたい。 群集のエキスパートである、渡辺教授の下で研究できたことを大変誇 りに思う。 松本阿礼氏には、この半年間いつも助けていただいてばかりだった。 非常に面倒見が良い先輩だと思う。私が困った時には、どんな時でも、 毎回知恵を絞って解決案を導いて頂いた。私は独りで考えるのが苦手な のだということがよく分かった。松本氏といると、独りで作業する時の 何十倍も早く進んだ。本当に良いコンビだったと誇りに思う。 お酒とコーヒーが大好きな阿部真大君には、PC 関連で非常に助けて もらった。PC で困ったら、訪ねる先はとりあえず真大君だった。とて も気が利く友人であり、執筆中の仲間にいつもコーヒーを淹れてくれた。 永田晃一君と私は、いろんなところを駆け巡った。地下鉄に乗って、 たくさんの駅調査に付き添ってくれたし、夏は二人でツーリングもした。 考え方も似ているところが多く、半年間、過酷な日々を分かち合った。 林田先生は、ころころ研究テーマを変えていた私に、常に明確な方針 を与えてくれた。私は、最初の頃は、ロボットによる群集制御がやりた いと思っていたが、途中で違う方向へシフトしてしまった。しかし、最 終的に、卒論のテーマこそ違えど、群集を制御できる可能性を得た研究 テーマに帰着した。モデル化やシミュレーションの知識はおろか PC も あまり使いこなせなかった私が、この研究テーマで卒論が書けたのも、 林田先生のおかげだと思う。 最後に、ここの研究室で卒論が書けて本当に良かった。建築人間工学 とはとても面白い分野だと思う。特に、群集というテーマはいくら解明 しようとしても、解明しつくし切れないほど奥が深いものだと感じた。 なにしろ、解明しようとする相手は人間という高度な知能を持った生き 物だから。 それから、徹夜続きでろくに家に帰らなかった私を、いつも気遣って くれた家族に、心から感謝したいと思う。 2007 年 11 月 - 117 -

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■ 第二部 資料編 ■

分析用マクロプログラム

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

分析用マクロプログラム

Option Base 1 Sub 本分析 () Dim i0 As Integer, t0 As Integer i0 = Application.InputBox(prompt:=" 何番目の人を分析しますか？半角数字で入力してください。", Type:=1) t0 = Application.InputBox(prompt:=" 対象時刻の列番号を半角数字で入力してください。", Type:=1) ll0 = Application.InputBox(prompt:=" 密度を求めるための１辺の長さを半角数字で入力してください。", Type:=1) θ 000 = Application.InputBox(prompt:=" 振れ幅を度数表示で半角数字で入力してください。", Type:=1) w = 102 For i = i0 To 200 Worksheets(5).Activate Cells.Clear Worksheets(4).Activate For t = t0 To (t0 + 2) Worksheets(4).Activate dt = Cells(1, t).Value - Cells(1, t - 1).Value itX = Cells(2 * i, t).Value itY = Cells(2 * i + 1, t).Value If itX = Empty Or itY = Empty Then Exit For End If ditX = Cells(2 * i, t).Value - Cells(2 * i, t - 1).Value ditY = Cells(2 * i + 1, t).Value - Cells(2 * i + 1, t - 1).Value If ditY = 0 Then Exit For End If vitX = ditX / dt vitY = ditY / dt vit = Sqr(vitX ^ 2 + vitY ^ 2)

' 速さ

ia = ditY / ditY

' 傾き

ib = itY - ia * itX

'Y 切片

ia2 = -(1 / ia) ib2 = itY - ia2 * itX ll = ll0 / 2

' 密度のための１辺の半分の長さ

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

分析用マクロプログラム

For ii = 1 To 200 iitX = Cells(2 * ii, t).Value iitY = Cells(2 * ii + 1, t).Value If ia * iitX + ib + Sqr((ll * ia) ^ 2 + ll ^ 2) >= iitY And ia * iitX + ib - Sqr((ll * ia) ^ 2 + ll ^ 2) <= iitY _ And ia2 * iitX + ib2 + Sqr((ll * ia2) ^ 2 + ll ^ 2) >= iitY And ia2 * iitX + ib2 - Sqr((ll * ia2) ^ 2 + ll ^ 2) <= iitY Then Worksheets(5).Activate Cells(ii, 4).Value = 1 End If Worksheets(4).Activate Next ii Worksheets(5).Activate n1 = Application.WorksheetFunction.Count(Range(Cells(1, 4), Cells(200, 4))) ρ = n1 / ll ^ 2

' 密度

Worksheets(4).Activate θ 1 = Application.WorksheetFunction.Radians( θ 000)

' 正方向振れ幅

it θ 1X = ditX * Cos( θ 1) - ditY * Sin( θ 1) + itX it θ 1Y = ditY * Cos( θ 1) + ditX * Sin( θ 1) + itY dit θ 1X = it θ 1X - itX dit θ 1Y = it θ 1Y - itY i θ 1a = dit θ 1Y / dit θ 1X i θ 1b = itY - i θ 1a * itX θ2 = -θ1

' 負方向振れ幅

it θ 2X = ditX * Cos( θ 2) - ditY * Sin( θ 2) + itX it θ 2Y = ditY * Cos( θ 2) + ditX * Sin( θ 2) + itY dit θ 2X = it θ 2X - itX dit θ 2Y = it θ 2Y - itY i θ 2a = dit θ 2Y / dit θ 2X i θ 2b = itY - i θ 2a * itX For k = 1 To 200 ktX = Cells(2 * k, t).Value ktY = Cells(2 * k + 1, t).Value

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

分析用マクロプログラム

' 他者が領域内にいる条件 If (i θ 1a < 0 And i θ 2a > 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b <= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b <= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b <= itY) _ Or (i θ 1a > 0 And i θ 2a > 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b <= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b <= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b <= itY) _ Or (i θ 1a > 0 And i θ 2a < 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b <= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b >= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b <= itY) _ Or (i θ 1a < 0 And i θ 2a < 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b >= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b >= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b >= itY) _ Or (i θ 1a < 0 And i θ 2a > 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b >= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b >= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b >= itY) _ Or (i θ 1a > 0 And i θ 2a > 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b >= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b >= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b >= itY) _ Or (i θ 1a > 0 And i θ 2a < 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b >= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b <= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b >= itY) _ Or (i θ 1a < 0 And i θ 2a < 0 And i θ 1a * ktX + i θ 1b <= ktY And i θ 2a * ktX + i θ 2b <= ktY And i θ 1a * itX + i θ 1b <= itY) Then

Range(Cells(2 * k, t), Cells(2 * k + 1, t)).Select Selection.Copy Worksheets(5).Activate Cells(k, 1).PasteSpecial Paste:=xlPasteValues, operation:=xlPasteSpecialOperationNone, skipblanks:=False, Transpose:=True

Application.CutCopyMode = False Worksheets(4).Activate End If Next k Worksheets(5).Activate Cells(400, 1).Value = 1 For k = 1 To 400 If Cells(k, 1).Value = Empty Then Range(Cells(k, 1), Cells(k, 2)).Select Selection.Delete Shift:=xlShiftUp If Cells(k, 1).Value = 1 Then Exit For End If k=k-1 End If Next k For k = 1 To 400 If Cells(k, 1).Value = 1 Then Cells(k, 1).Delete Shift:=xlShiftUp

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

分析用マクロプログラム

Exit For End If Next k nn0 = Application.WorksheetFunction.Count(Range(Cells(1, 1), Cells(3, 1))) If nn0 < 3 Then MsgBox " その対象者には領域が存在しません " ' 領域が存在しない場合の確認メッセージ Exit For End If Dim nn As Integer nn = Application.WorksheetFunction.Count(Range(Cells(1, 1), Cells(400, 1))) Dim myArray(1, 100) As Variant For e = 1 To nn - 2 For f = e + 1 To nn - 1 For g = f + 1 To nn x1 = Cells(e, 1).Value y1 = Cells(e, 2).Value x2 = Cells(f, 1).Value y2 = Cells(f, 2).Value x3 = Cells(g, 1).Value y3 = Cells(g, 2).Value m = ((x1 - x3) * ((x2 ^ 2 + y2 ^ 2) - (x1 ^ 2 + y1 ^ 2)) - (x1 - x2) * ((x3 ^ 2 + y3 ^ 2) - (x1 ^ 2 + y1 ^ 2))) _ / ((x1 - x3) * (y1 - y2) - (x1 - x2) * (y1 - y3)) l = ((x2 ^ 2 + y2 ^ 2) - (x1 ^ 2 + y1 ^ 2) - (y1 - y2) * m) / (x1 - x2) n = -(x1 ^ 2 + y1 ^ 2 + l * x1 + m * y1) a = -(l / 2) b = -(m / 2)

' 中心 X 座標 ' 中心 Y 座標

r = (Sqr(l ^ 2 + m ^ 2 - 4 * n)) / 2

' 半径

s = Sqr((itX - a) ^ 2 + (itY - b) ^ 2)

' 円中心までの距離

For q = 1 To nn qX = Cells(q, 1).Value qY = Cells(q, 2).Value If (Sqr((qX - a) ^ 2 + (qY - b) ^ 2) >= r) And (Sqr((itX - a) ^ 2 + (itY - b) ^ 2) <> r) Then

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

分析用マクロプログラム

Cells(q, 3).Value = 1 ElseIf Sqr((qX - a) ^ 2 + (qY - b) ^ 2) < r Or (Sqr((itX - a) ^ 2 + (itY - b) ^ 2) = r) Then Cells(q, 3).Value = 0 End If Next q q1 = Application.WorksheetFunction.Sum(Range(Cells(1, 3), Cells(nn, 3))) If q1 = nn Then myArray(1, g) = s

' 領域中心距離を一旦配列に格納しておく

ElseIf q1 <> nn Then myArray(1, g) = 100 End If Next g s1 = Application.WorksheetFunction.Small(myArray, 1) myArray(1, f) = s1 Next f ss1 = Application.WorksheetFunction.Small(myArray, 1) myArray(1, e) = ss1 Next e sss1 = Application.WorksheetFunction.Small(myArray, 1)

' 最も近い領域までの中心距離の値

For e = 1 To nn - 2 For f = e + 1 To nn - 1 For g = f + 1 To nn x1 = Cells(e, 1).Value y1 = Cells(e, 2).Value x2 = Cells(f, 1).Value y2 = Cells(f, 2).Value x3 = Cells(g, 1).Value y3 = Cells(g, 2).Value m = ((x1 - x3) * ((x2 ^ 2 + y2 ^ 2) - (x1 ^ 2 + y1 ^ 2)) - (x1 - x2) * ((x3 ^ 2 + y3 ^ 2) - (x1 ^ 2 + y1 ^ 2))) _ / ((x1 - x3) * (y1 - y2) - (x1 - x2) * (y1 - y3)) l = ((x2 ^ 2 + y2 ^ 2) - (x1 ^ 2 + y1 ^ 2) - (y1 - y2) * m) / (x1 - x2) n = -(x1 ^ 2 + y1 ^ 2 + l * x1 + m * y1)

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

a = -(l / 2)

分析用マクロプログラム

' 中心 X 座標

b = -(m / 2) r = (Sqr(l ^ 2 + m ^ 2 - 4 * n)) / 2

' 中心 Y 座標 ' 半径

If Sqr((itX - a) ^ 2 + (itY - b) ^ 2) = sss1 Then ' 円中心までの距離 h0 = Sqr((((a - itX) / sss1) - (ditX / (Sqr(ditX ^ 2 + ditY ^ 2)))) ^ 2 + (((b - itY) / sss1) - (ditY / (Sqr(ditX ^ 2 + ditY ^ 2)))) ^ 2) θ 00 = Application.WorksheetFunction.Acos((2 - h0 ^ 2) / 2) θ 0 = Application.WorksheetFunction.Degrees( θ 00)

'領域の角度

For tt = t + 1 To 153 Worksheets(4).Activate ittX = Cells(2 * i, tt).Value ittY = Cells(2 * i + 1, tt).Value If Sqr((a - ittX) ^ 2 + (b - ittY) ^ 2) <= r Then p = (1 / (tt - t)) * 100

' 侵入率

MsgBox prompt:=" 侵入率 " & p Worksheets(6).Activate Cells(3 * i - 2 + (t - t0) + w, 10).Value = p Exit For End If Next tt Next f

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

分析用マクロプログラム

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

歩行データ 歩行者座標（抜粋） 午前８時 午後１時 午後６時

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

歩行データ

歩行者座標抜粋（午前 8 時台、25 人分） 表 R.1 歩行者座標データの抜粋（午前 8 時、1 番 -25 番、3 秒間分）

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

歩行データ

歩行者座標抜粋（午前 8 時台、25 人分） 表 R.2 歩行者座標データの抜粋（午前 8 時、1 番 -25 番、３秒間分）

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

歩行データ

歩行者座標抜粋（午後１時台、25 人分） 表 R.3 歩行者座標データの抜粋（午後 1 時、1 番 -25 番、3 秒間分 )

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

歩行データ

歩行者座標抜粋（午後１時台、25 人分） 表 R.4 歩行者座標データの抜粋（午後 1 時、26 番 -50 番、3 秒間分 )

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

歩行データ

歩行者座標抜粋（午後 6 時台、25 人分） 表 R.5 歩行者座標データの抜粋（午後 6 時、1 番 -25 番、3 秒間分 )

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

歩行データ

歩行者座標抜粋（午後 6 時台、25 人分） 表 R.6 歩行者座標データの抜粋（午後 6 時、1 番 -25 番、3 秒間分 )

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2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

時間帯別グラフ

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

時間帯別グラフ

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図Ｒ .1 低密度領域の角度と標本数の関係

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図Ｒ .2 密度と標本数の関係

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図Ｒ .3 低密度領域までの距離と侵入率との関係

- R18 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

時間帯別グラフ

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図Ｒ .4 密度と侵入率との関係

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図Ｒ .5 低密度領域の角度と侵入率との関係

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図Ｒ .6 密度と侵入限界角度との関係

- R19 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

時間帯別グラフ

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図Ｒ .8 密度と侵入した低密度領域の角度との関係

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図Ｒ .9 密度と侵入した低密度領域までの距離との関係

- R20 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

時間帯別グラフ

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図Ｒ .10 低密度領域の角度と平均距離との関係

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図Ｒ .11 密度と低密度領域までの平均距離

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図Ｒ .12 低密度領域の角度と侵入率

- R21 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

時間帯別グラフ

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図Ｒ .13 密度と侵入速度との関係

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図Ｒ .14 密度と侵入速度との関係

- R22 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

シミュレーションプログラムⅠ 低密度領域侵入歩行モデル 最短経路歩行モデル 環境設定

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

検証用プログラム 低密度領域侵入歩行モデル Agt_Init{ my.icon = CStr(int(1+ (my.Direction - (360 / 32 ))/ (360 / 16))) & ".gif" my.X = int( 15 + rnd()*2)

// 人発生地点の設定

my.Y = 25 my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(int(16 + rnd()*2) + my.X) / 2,(int(198 + rnd()*2) + my.Y) / 2,universe. kuukan) my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 } Agt_Step{ if my.X < 1 or my.X > 35 or my.Y > 125 then my.X =17 my.Y = 199 end if my.icon = CStr(int(1+ (my.Direction - (360 / 32 ))/ (360 / 16))) & ".gif" dim neighbor1 as agtset dim dist as double, p as double, deg as double my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(int(16 + rnd()*2) + my.X) / 2, (int(198 + rnd()*2) + my.Y) / 2,universe. kuukan) makeoneagtsetaroundown(neighbor1,5,universe.kuukan.hito,true) p = countagtset(neighbor1) / 25*PI()

// 歩行者の周り半径５セル内の密度

my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 // 密度による低密度領域までの距離と角度の設定 if p >= 0 and p < 0.24 then deg = 29.7 dist = my.speed*2.43 elseif p >= 0.24 and p < 0.4 then deg = 26.78 dist = my.speed*2.45 elseif p >= 0.4 and p < 0.56 then deg = 35.54 dist = my.speed*2.08

- R24 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

elseif p >= 0.56 and p < 0.72 then deg = 33.90 dist = my.speed*1.74 elseif p >= 0.72 and p <0.88 then deg = 28.10 dist = my.speed*0.87 elseif p >= 0.88 and p < 1.04 then deg = 23.27 dist = my.speed*1.12 elseif p >= 1.04 and p < 1.2 then deg =14.50 dist = my.speed*1.12 elseif p >= 1.2 and p < 1.36 then deg =14.67 dist = my.speed*1.03 elseif p >= 1.36 and p < 1.52 then deg = 13.86 dist = my.speed*1.18 elseif p > 1.52 then deg = (2*round(rnd())-1)*11.56 dist = my.speed*1.02 end if if int(rnd()*282) < 160 then if spaceahead(dist,deg,5,universe.kuukan.hito) < spaceahead(dist,-deg,5,universe.kuukan.hito) then my.Direction = my.Direction + deg elseif spaceahead(dist,deg,5,universe.kuukan.hito) > spaceahead(dist,-deg,5,universe.kuukan.hito) then my.Direction = my.Direction - deg end if my.Direction = my.Direction + deg else

- R25 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

if spaceahead(dist,deg,5,universe.kuukan.hito) < spaceahead(dist,-deg,5,universe.kuukan.hito) then my.Direction = my.Direction + deg elseif spaceahead(dist,deg,5,universe.kuukan.hito) > spaceahead(dist,-deg,5,universe.kuukan.hito) then my.Direction = my.Direction - deg end if my.Direction = my.Direction - deg end if if watchahead(my.speed,1, universe.kuukan.hito) > 0 then my.speed = my.speed*0.4 end if if watchahead(my.speed*5,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then deg=(2*round(rnd())-1)*45 my.Direction = my.Direction +deg if watchahead(my.speed*5,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then my.Direction = my.Direction -deg*2 if watchahead(my.speed*5,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then turn(deg+(2*round(rnd())-1)*90) end if end if end if forward(my.speed) dim one as agt dim ones as agtset makeagtset(ones, universe.kuukan.hito) if my.ID == 10 then openfilecsv(" 座標 .csv", 1, 3) writefilecsv(1, my.X,false) writefilecsv(1, my.Y,true) closefilecsv(1) end if

}

- R26 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

function watchahead( dist as double,range as double,type as agttype ) as integer{ dim neighbor as agtset dim dw as integer forward(dist) makeoneagtsetaroundown(neighbor,range,type,false) dw=countagtset(neighbor) forward(-dist) return(dw) } function spaceahead( dist as double,deg as double, range as double,type as agttype ) as integer{ dim neighbor2 as agtset dim pd as integer turn(deg) forward(dist) makeoneagtsetaroundown(neighbor2,range,type,false) pd=countagtset(neighbor2) forward(-dist) turn(-deg) return(pd) }

- R27 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

最短経路歩行モデル Agt_Init{ my.X = int( 15+ rnd()*2) my.Y = 25 my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(16 + my.X) / 2,(int(198 + rnd()*2) + my.Y) / 2,universe.kuukan) my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 } Agt_Step{ if my.X < 1 or my.X > 35 or my.Y > 125 then my.X =17 my.Y = 199 end if dim neighbor1 as agtset dim dist as double, deg as double my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(int(16 + rnd()*2) + my.X) / 2,(int(198 + rnd()*2) + my.Y) / 2,universe. kuukan) my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 if watchahead(my.speed,1, universe.kuukan.hito0) > 0 then my.speed = my.speed*0.4 end if if watchahead(my.speed*5,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then deg=(2*round(rnd())-1)*45 my.Direction = my.Direction +deg if watchahead(my.speed*5,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then my.Direction = my.Direction -deg*2 if watchahead(my.speed*5,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then turn(deg+(2*round(rnd())-1)*90) forward(my.speed*2) end if end if end if forward(my.speed) }

- R28 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

Wall Settings Agt_Init{ dim n1 as integer,n2 as integer, i as integer,j as integer, k as integer, wn as integer, wall as agtset makeagtset(wall, universe.kuukan.wall) wn = countagtset(wall) n1 = universe.wn1 n2 = universe.wn2 for i = 0 to n1 - 1 if n1 == 0 then break end if if my.ID == i then my.X = universe.w1x + int( i / sqr(n1)) my.Y = universe.w1y + ( i mod sqr(n1) ) end if next i for j = 0 to n2 - 1 if n2 == 0 then break end if if my.ID == n1 + j then my.X = universe.w2x + int( j / sqr(n2)) my.Y = universe.w2y + ( j mod sqr(n2) ) end if next j for k = 0 to wn - ( n1 + n2) - 1 if my.ID == n1 + n2 + k then killagt(my) end if next k if my.ID >= 0 and my.ID <= 624 then my.X = my.ID mod 5 my.Y = int( my.ID / 5 ) + 25 elseif my.ID >= 625 and my.ID <=1249 then my.X = my.ID mod 5 + 29 my.Y = int( my.ID / 5) - 100 end if } Agt_Step{ }

- R29 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅠ

Lane Settings Agt_Init{ my.X = my.ID mod 24 + 5 my.Y = int( my.ID / 24 ) + 75 if my.X >= 5 and my.X < 8 then my.color = rgb(250,200,200) elseif my.X >= 8 and my.X < 11 then my.color = rgb(200,200,250) elseif my.X >= 11 and my.X < 14 then my.color =rgb(250,200,200) elseif my.X >= 14 and my.X < 17 then my.color = rgb(200,200,250) elseif my.Y >= 17 and my.X < 20 then my.color = rgb(250,200,200) elseif my.X >= 20 and my.X < 23 then my.color = rgb(200,200,250) elseif my.X >= 23 and my.X < 26 then my.color =rgb(250,200,200) elseif my.X >= 26 and my.X < 29 then my.color = rgb(200,200,250) end if if my.Y == 100 then my.color = rgb(250, 250, 200) end if } Agt_Step{ }

- R30 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

シミュレーションプログラムⅡ 低密度領域侵入歩行モデル 最短経路歩行モデル 環境設定

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅡ

低密度領域侵入歩行モデル Agt_Init{ my.icon = CStr(int(1+ (my.Direction - (360 / 32 ))/ (360 / 16))) & ".gif" my.X = int( 5 + rnd()*20)

// 人発生地点の設定

my.Y = 0 my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(25 + int(rnd()*5) + my.X) / 2,(60 + my.Y) / 2,universe.kuukan) my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 } Agt_Step{ my.icon = CStr(int(1+ (my.Direction - (360 / 32 ))/ (360 / 16))) & ".gif" dim neighbor1 as agtset dim dist as double, p as double, deg as double my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(25 + int(rnd()*5)+ my.X) / 2, (60 + my.Y) / 2,universe.kuukan) makeoneagtsetaroundown(neighbor1,10,universe.kuukan.hito,true) p = countagtset(neighbor1) / 100*PI() // 歩行者の周り半径５セル内の密度 my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 if my.Y > 49 then killagt(my) end if // 密度による低密度領域までの距離と角度の設定 if p >= 0 and p < 0.24 then deg = 29.7 dist = my.speed*2.43 elseif p >= 0.24 and p < 0.4 then deg = 26.78 dist = my.speed*2.45 elseif p >= 0.4 and p < 0.56 then deg = 35.54 dist = my.speed*2.08

- R32 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅡ

end if if watchahead(my.speed,1, universe.kuukan.hito) > 0 then my.speed = my.speed*0.4 end if if watchahead(my.speed*6,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then deg=(2*round(rnd())-1)*45 my.Direction = my.Direction +deg if watchahead(my.speed*6,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then my.Direction = my.Direction -deg*2 if watchahead(my.speed*6,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then turn(deg+(2*round(rnd())-1)*90) end if end if end if forward(my.speed) dim one as agt dim ones as agtset makeagtset(ones, universe.kuukan.hito) if my.ID == 10 then openfilecsv(" 座標 .csv", 1, 3) writefilecsv(1, my.X,false) writefilecsv(1, my.Y,true) closefilecsv(1) end if }

- R33 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅡ

最短経路歩行モデル Agt_Init{ my.X = int( 5+ rnd()*20) my.Y = 0 my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(25 + int(rnd()*5)+ my.X) / 2,(52 + my.Y) / 2,universe.kuukan) my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 } Agt_Step{ dim neighbor1 as agtset dim dist as double, deg as double my.Direction = getdirection(my.X,my.Y,(25 + int(rnd()*5)+ my.X) / 2,(52 + my.Y) / 2,universe. kuukan) my.speed = 0.5 + rnd()*0.6 if my.Y > 49 then killagt(my) end if if watchahead(my.speed,1, universe.kuukan.hito0) > 0 then my.speed = my.speed*0.4 end if if watchahead(my.speed*6,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then deg=(2*round(rnd())-1)*45 my.Direction = my.Direction +deg if watchahead(my.speed*6,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then my.Direction = my.Direction -deg*2 if watchahead(my.speed*6,2,universe.kuukan.wall1) > 0 then turn(deg+(2*round(rnd())-1)*90) end if end if end if forward(my.speed) } function watchahead( dist as double,range as double,type as agttype ) as integer{ dim neighbor as agtset dim dw as integer forward(dist) makeoneagtsetaroundown(neighbor,range,type,false) dw=countagtset(neighbor) forward(-dist) return(dw) }

- R34 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

シミュレーションプログラムⅡ

Environment Settings Wall Settings Agt_Init{ dim n1 as integer,n2 as integer, i as integer,j as integer, k as integer, wn as integer, wall as agtset makeagtset(wall, universe.kuukan.wall) wn = countagtset(wall) n1 = universe.wn1 n2 = universe.wn2 if my.ID >= 0 and my.ID <= 149 then my.X = my.ID mod 3 my.Y = int( my.ID / 3 ) elseif my.ID >= 150 and my.ID <=299 then my.X = my.ID mod 3 + 31 my.Y = int( my.ID / 3) - 50 elseif my.ID >= 300 and my.ID <= 300 +n1 - 1 then my.X = universe.w1x + (my.ID mod sqr( n1 )) my.Y = universe.w1y + int((my.ID - 300) / sqr( n1 )) elseif my.ID >= 300 + n1 and my.ID <= 300 + n1 + n2 - 1 then my.X = universe.w2x + (my.ID mod sqr( n2 )) my.Y = universe.w2y + int((my.ID - (300 + n1)) / sqr( n2 )) elseif my.ID >= 300 + n1 + n2 then killagt(my) end if } Agt_Step{ } //Lane Settings Agt_Init{ my.X = my.ID mod 28 + 3 my.Y = int( my.ID / 28 ) my.color = rgb( 100, 100, 100) } Agt_Step{ }

- R35 -

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その他のシミュレーション実験 制御物の配置検討実験 実用歩行シミュレーションモデルとの比較

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

制御物の配置検討実験 !"#$%&'()*+,-)./ 制御物の配置位置によって、群集の歩行時間にどのような差が出るの か明らかにし、制御物が群集流制御シミュレーションした。 第一部論文編、6-2 制御物による流動制御の可能性にて、角地での歩 行シミュレーションを行った。 ここでは、6-2-2 で用いたシミュレーション空間に、図 R.21 のよう な一辺 800mm のグリッドを設定し、グリッドの交点に一辺 300mm の棒状の制御物を設置して、歩行者の流動を観察した。 交点の数は、計 30 個あり、シミュレーション毎に制御物の位置をひ とつずつずらしていく。交点座標の表示は、角地の頂点部分を原点 (0, 0) として絶対座標で表すものとする（図 R.21）。

+,* 3200

"#$!!%&$!!'

4000

7200

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4000

2400

7200 制御物 (300mm × 300mm) 図 R.15 制御物の設置位置の例

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

(1600, 800)

(1600, 1600)

(800, 800)

(800, 1600)

(800, 800)

(800, 1600)

(-800, -2400)

(-800, -1600)

(-800, 0)

(-800, 800)

(1600, 2400)

(800,2400)

(800,2400)

(-800, -800)

(-800,1600)

図 R.16 制御物の座標変化と群集流変化

- R38 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

(-800, 2400)

(-1600, -2400)

(-1600, -1600)

(-1600, -800)

(-1600, 0)

(-1600, 800)

(-1600, 1600)

(-1600, 2400)

(-2400, -2400)

(-2400, -1600)

(-2400, -800)

(-2400, 1600)

(-2400, 800)

(-2400, 0)

(-2400, 2400)

図 R.17 制御物の座標変化と群集流変化

- R39 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

図 R.18 は、シミュレーション開 始から、200 人目が移動完了する

-./!0 -./10 -./50 -./-0 -./50 -./$0

までにかかった時間である。

-.110 -.2!0 -./-0 -.210 -.1$0 -.//0 -.210 -./20 -.1-0 -.230 -./30 -.150

制 御 物 を 置 か な い と き は、200

-.130 -./!0 -.//0 -.150

人が移動するのに 1 分 30 秒かかっ

-.110 -./60 -.140

た。制御物を (-800, 800) においた

-.140 -./60 -.1!0

ときは、置かないときよりも 24 秒

-./50 -./$0 -./40

多く時間がかかった。 制 御 物 を (-1600, -2400) に 置 い たときは置かないときより 2 秒だ

図 R.18 制御物の座標と群集移動にかかった時間

け多く時間がかかっている。 図 R.18 によって、もし、柱など の制御物を設置しなければならな いときに、制御物がどこにあれば、 移動時間に影響を与えないかを知 ることができる。 図Ｒ .19 は何も置かないときの 1 分 30 秒と比べてどれくらい多く時 間がかかったかを示すグラフであ る。多く時間がかかる位置ほどグ ラフの高さは高くなる。 図 R.19 から角地付近に設置する ことは、流動に時間がかかること が分かる。しかし、場所によっては、 流動にほとんど影響していない箇 所があるということが見受けられ た。

図 R.19 移動時間の差

- R40 -

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

実用歩行シミュレーションモデルとの比較 現在、「Sim Tread」と呼ばれる、ＰＣにおける設計空間上で作動する歩行シミュレーションシス テムの開発が実用化へ向けて試行錯誤を続けている段階にある。 このモデルの特徴は、空間にポテンシャルを設定する点にある。目的地が最も低いポテンシャルと なり、歩行者は、周囲にある、より低いポテンシャルを選びながら進むことで最終的に目的地まで向 かうモデルである。 本研究では、この「Sim Tread」についても同様に、シミュレーション空間を設計し、断面交通量 の測定を試みた。比較検証用の一部を以下に記す。

図 R.20 「Sim Tread」のためのシミュレーション区間設定画面 図 R.21 「Sim Tread」による検証画面

表 R.20 「Sim Tread」による断面交通量（A レーンから B レーン） レーン名

歩行者の種類

A

B

C

D

甲

0

乙

0

130

15 2

0

98

102

0

単位[人]

表 R.21 「Sim Tread」による断面交通量（B1 レーンから C2 レーン） レーン名

歩行者の種類

B1

B2

C1

甲

14

11 6

100

52

乙

10

88

81

21

- R41 -

C2 単位[人]

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低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

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Pf"ghi 23456KLghjkl mnJopqrst

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図 R.22 「Sim Tread」と本モデルの甲方向断面交通量比較（A レーンから B レーン）

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図 R.23 「Sim Tread」と本モデルの乙方向断面交通量比較（A レーンから B レーン）

- R42 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

低密度領域への侵入を考慮したエージェント指向型歩行モデル

その他のシミュレーション実験

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Pf"ghi 23456KLghjkl mnJopqrst

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図 R.24 「Sim Tread」と本モデルの甲方向断面交通量比較（B1 レーンから C2 レーン）

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図 R.25 「Sim Tread」と本モデルの乙方向断面交通量比較（B1 レーンから C2 レーン）

- R43 -

2007 年度 早稲田大学 渡辺仁史研究室 卒業論文

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