Pedestrian Flow Modeling in Obstacle Environment Based on Inverse Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Developing accurate pedestrian flow simulation models is crucial for enhancing the safety and operational efficiency of high-traffic environments such as subway stations, railway terminals, and airports. Traditional pedestrian flow modeling approaches typically rely on manually defined behavioral rules, which suffer from strong subjectivity, lack of standardization, and difficulty in parameter calibration. With advancements in data acquisition and computational technologies, data-driven and machine learning-based modeling methods have gradually emerged. Among them, inverse reinforcement learning (IRL) has garnered attention due to its ability to learn behavioral strategies directly from real trajectories without the need for predefined reward functions. This study proposes a pedestrian flow modeling method based on IRL, focusing on environments with fixed obstacles. Real-world video observations were collected, and high-precision pedestrian trajectory data were extracted to construct a nested simulation model integrating both forward and inverse reinforcement learning. The model defines generalized pedestrian state and action spaces and uses joint training of the policy and reward networks to precisely capture and simulate pedestrian behavior. Simulation results demonstrate that the proposed model closely aligns with real- world observations. Compared to the traditional Social Force Model, it exhibits superior trajectory fitting accuracy and speed distribution consistency, indicating strong adaptability and simulation credibility. This provides a novel approach to modeling pedestrian behavior in complex environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».