基于深度学习与最优互惠避碰模型的行人运动仿真方法创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着城市化进程的加速，城市人口密度不断增大，行人在城市交通和公共空间中的活动愈发频繁和复杂。行人运动仿真作为研究行人行为和群体运动规律的重要手段，在城市规划、建筑设计、公共安全等众多领域发挥着不可或缺的作用。

在城市规划领域，精准的行人运动仿真能够帮助规划者深入了解不同区域行人流量的分布、流动方向以及高峰时段的拥堵情况。通过模拟分析，规划者可以优化街道布局、人行道宽度和公共交通站点的设置，使城市交通网络更加合理，提高行人出行的便利性和效率，减少不必要的交通拥堵。例如，在设计新的商业区或住宅区时，利用行