近年来，由于突发事件(例如火灾事故)的增多，行人动力学的研究受到了广泛的关注。双向行人流是众多行人运动中的一种典型场景，指的是两群来自对立方向的人在一个有限区域内相遇的情况，在许多研究中也被称为逆行[1-3]。在日常生活中经常可以看到双向行人流的现象，例如拥挤地铁站的上下车过程，商场或超市的走廊，人行天桥或地下通道等[4-5]。也存在一些特殊的双向行人流场景，例如在人群紧急疏散过程中，由于人对所处环境不熟悉造成的心理恐慌，使得行人所选的疏散路径与正确的疏散路径相反，特别是在地铁场所的长通道内；行人为了寻找自己的同伴或拾取丢失的物品而返回事故现场从而造成逆行场景；发生紧急情况时，需要疏散救援人员或引导人员前往现场，从而与正向疏散人员造成逆行场景[6]。上述特殊的双向行人流场景中的人流均为不对称人流，且双方的目标互相冲突。
针对双向行人流实验研究，董方姝[10]通过室内可控实验的方法研究了携带行李对双向流通道中行人的速度、密度和流量等的影响。杨潘云[11]基于通道中双向行人流的实验，着重研究了不同规模群组在通道中运动时的典型现象、构型、速度、偏向角度等运动特征。Fu等[12]通过实验研究了存在残疾人的双向行人流，发现帮助行为对提升存在残疾人的人群移动效率有积极影响。Jin等[13]提出了一种修正的社会力模型，基于4个大规模实验采集的视频数据，验证了该模型的有效性和鲁棒性，并能很好地描述双向运动。Kretz等[1]在2 m的走廊内对67名被试进行了不同人流比例的双向行人疏散，研究了不同人流比例下的疏散时间、步行速度、流量等相关特性。Heliovaara等[14]研究了走廊内行人的出口选择行为，发现了非合作行为可能会减少整体的疏散时间。上述双向人流实验研究一般只涉及非紧急情况，很少考虑紧急情况。
行人避让行为的研究主要包括对固定障碍物和移动障碍物的避让[23-24]。Yamamoto等[25]研究了行人在避让过程中的身体旋转行为，提出身体旋转有助于提高狭窄走廊的通行效率。Cheng等[26]开展了行人对固定障碍物的避让实验，分析行人行为的微观特征，为行人避让固定障碍物的行为提供实验依据。Wu等[27]发现地铁走廊上多数行人越过障碍物后会回到原来路径。霍非舟等[28]建立了考虑主动避让弱势群体行为的元胞自动机模型，得出了避让行为可以使疏散更加流畅。在避让相关的实验研究中，大多未考虑主动避让行为对双向行人流的影响，而考虑主动避让行为的研究也是在相关模型的基础上进行改进，很少基于真实实验进行比较分析。
因此，本文开展了关于主动避让行为和不同紧急度条件下的双向行人流实验，可为主动避让行为和紧急度对疏散效果的影响提供实证数据，并进一步了解行人在紧急条件下的行为规律，为特殊场景下的人群管理提供参考。
1 实验及分析方法
1.1 实验场地及人员设置
实验于2024年在中国北京科技大学进行。公开招募了35人参加实验，其中男性15名，女性20名；参与实验人员(以下称为志愿者)的年龄在18~30岁; 身高在155~183 cm，平均值为168.54 cm，标准偏差为8.64 cm；肩宽为34~48 cm，平均值为39.11 cm，标准偏差为3.89 cm。需要说明的是，为了模拟情景的丰富性，令其中3位志愿者分别拄拐杖，坐轮椅和推轮椅，其余人员正常行走。各志愿者的身高和肩宽情况具体如图 1所示。所有志愿者均被告知了实验目的和方案，并同意参加实验。
实验的控制变量包括紧急度水平和是否存在主动避让行为，在每种工况实验开始前，由实验助手告知志愿者具体的变量选取情况。
1.2 实验过程
本研究共设计了17种实验工况。基础组的1-6号工况(作为基础组)中，通过改变B区的人数(0~5人)，观察在不同行人流比例下的双向疏散特性与行为模式；7-11号工况中，设置A区行人需主动躲避B区行人，以评估避让行为对双向行人流的影响；12-17号工况探讨了紧急情况下不同人流比例对双向行人流疏散的影响。具体设置如表 1所示，其中若区域A中的行人主动避让区域B中的行人，用1表示；若不避让，则用0表示。是紧急情况用1表示，否则用0表示。基于此，通过设计相应标识代表不同实验工况，例如Param-30-1-1-0表示A区行人为30人，B区行人为1人，A区行人主动避让B区行人，实验为非紧急情况下进行。
表 1 实验工况 |
| 序号 | A区人数 | B区人数 | A区行人是否主动避让B区行人 | 是否紧急 | 工况标识 |
| 1 | 30 | 0 | 否(0) | 否(0) | Param-30-0-0-0 |
| 2 | 30 | 1 | 否(0) | 否(0) | Param-30-1-0-0 |
| 3 | 30 | 2 | 否(0) | 否(0) | Param-30-2-0-0 |
| 4 | 30 | 3 | 否(0) | 否(0) | Param-30-3-0-0 |
| 5 | 30 | 4 | 否(0) | 否(0) | Param-30-4-0-0 |
| 6 | 30 | 5 | 否(0) | 否(0) | Param-30-5-0-0 |
| 7 | 30 | 1 | 是(1) | 否(0) | Param-30-1-1-0 |
| 8 | 30 | 2 | 是(1) | 否(0) | Param-30-2-1-0 |
| 9 | 30 | 3 | 是(1) | 否(0) | Param-30-3-1-0 |
| 10 | 30 | 4 | 是(1) | 否(0) | Param-30-4-1-0 |
| 11 | 30 | 5 | 是(1) | 否(0) | Param-30-5-1-0 |
| 12 | 30 | 0 | 否(0) | 是(1) | Param-30-0-0-1 |
| 13 | 30 | 1 | 否(0) | 是(1) | Param-30-1-0-1 |
| 14 | 30 | 2 | 否(0) | 是(1) | Param-30-2-0-1 |
| 15 | 30 | 3 | 否(0) | 是(1) | Param-30-3-0-1 |
| 16 | 30 | 4 | 否(0) | 是(1) | Param-30-4-0-1 |
| 17 | 30 | 5 | 否(0) | 是(1) | Param-30-5-0-1 |
实验前，各参与人员分布在相应缓冲区(见图 2a)中，工作人员哨响即发出疏散指令，随后A区志愿者开始疏散，直至所有志愿者均已转移到B区。实验过程中如果A、B区的行人同时开始疏散，则在A区行人和B区行人相遇之前，双向人流几乎是互不影响的。因此为了深入探讨相向人流对彼此的影响，在另一名实验助手的协助下，设定B区志愿者的疏散起始时间比A区晚5 s，如此设置旨在延长人员间的相互作用时间，并增大双向行人流间的相互影响，直至所有B区志愿者均成功疏散到A区，实验结束。在包含主动避让行为的实验中，向A区行人明确指出，B区的行人是救援人员，需要对其进行主动避让。在模拟紧急情况的实验中，建立了一套奖励机制，最先到达对面缓冲区的前20%行人将获得金钱奖励[21]。而在避让实验中，在实验结束时，对有主动避让行为的行人给予额外的奖励，或扣除没有避让行为的行人的奖励。通过统计检验，即方差分析(analysis of variance，ANOVA)，研究了在与正向疏散人员相遇前的最前方的疏散人员的疏散速度以及后方疏散人员的疏散速度，得到了较高的方差分析F值(F=0.11)和p值(p=0.74＞0.05)，验证了人流的稳定性和实验场景的稳定性。
1.3 数据采集
于实验场地上空8 m处安装一台30 fps的高清摄像机，根据志愿者胸前带编号的贴纸，从视频中观察获取每个志愿者实验结束的时间。通过跟踪每个志愿者的运动将其轨迹半自动地提取出来，同时使用追踪器软件Tracker以像素坐标进行记录[29]。
2 结果分析
着重分析不同个体的运动轨迹、双向行人流运动过程中的疏散行为、不同情境下的疏散时间和疏散速度，为特殊场景疏散管理和应急方案设计提供科学支持。
2.1 运动轨迹
为了削弱不同数量逆行人员对双向行人疏散的影响，选取逆行人员数量为3的场景，以没有主动避让且非紧急的工况(Param-30-3-0-0)作为参考，对比只有主动避让(Param-30-3-1-0)和只有紧急(Param-30-3-0-1)的工况。工况4、9和15的行人运动轨迹如图 3所示，其中红色的线为B区逆行人员的运动轨迹(初始位置在右)，蓝色线条为A区行人的运动轨迹。由图可知，即使双方数量存在较大差距，紧急情况和非紧急工况下均有自组织现象出现，即出现了分层现象。由图 3a可知，初始阶段3个逆行人员为并排行走，但经过一段时间后行人自发形成一列，可说明逆行人群在面对较多与自己运动方向相反的行人时，会自发形成“车道”，从而增加自己的通行能力。通过对比图 3a、3b与3c，可以看出在主动避让行为存在的情况下，行人的运动轨迹会更加平滑。
为了定量分析行人在疏散实验过程中的避让行为，选取最大偏转距离doffset进行分析。doffset的计算如式(1)所示。
其中：ymax和ymin分别表示行人在走廊内y坐标的最大值和最小值。工况Param-30-3-0-0、Param-30-3-1-0和Param-30-3-0-1中双方行人的平均doffset如图 4所示。通过对比可以发现，在工况Param-30-3-0-0和Param-30-3-0-1中，A区行人的平均doffset要小于B区行人的平均doffset，造成这一现象的原因可能是B区行人在面对比自己数量更多的A区行人时，更容易选择避让策略，从而造成偏转距离的增大。对比3组工况在B区的情况可以看出，工况Param-30-3-1-0的行人平均doffset在0.1~0.2 m，比其他2种工况下的小，这主要是A区行人主动避让的结果。
2.2 双向流中的典型行为
分析疏散过程中双向行人流的行为模式，有助于设计出更为高效的疏散路线和策略，从而提高整体疏散效率，这对于在紧急情况下的救援工作尤为重要。通过分析双向流中的典型行为，明晰各行为的优缺点及其可能产生的内在机理，有助于进一步揭示行人在疏散过程中的决策模式和行为特点。
2.2.1 “超车”行为
2.2.2 跟随与并排行为
2.2.3 边界流动加速行为
2.3 平均疏散时间
行人平均疏散时间如图 8所示，由图可知，区域A的平均疏散时间用红色表示，区域B的平均疏散时间用蓝色表示。比较区域A中有无主动避让行为的志愿者的疏散时间，发现存在主动避让行为会导致平均疏散时间略有增加。这一增加可以理解为区域A的行人为避开区域B的行人而延迟的时间。此外，存在避让行为会显著减少区域B的行人的时间。结合实验视频还可知，主动避让行为的存在极大地减少了行人碰撞，从而有效缩短了行人疏散时间。由于区域A中行人的避让行为，区域B行人的疏散效率(以疏散时间的变化率衡量)平均提高了11.75%，而区域A行人的效率降低了5.84%。
2.4 疏散速度
疏散速度V是衡量志愿者疏散性能的重要因素，对于确定疏散时间是至关重要的。每个志愿者的V值可以使用式(2)来计算。
其中：L代表移动距离，m；ΔT代表志愿者在相应距离上花费的时间，s。本文使用的时间间距为一帧，即$\frac{1}{30}$ s。
不同个体的V值如图 10所示，由图可知，在不存在逆行人员时，紧急情况下的V值整体比非紧急情况下的更快。紧急情况下的V值(拄拐杖、坐轮椅、推轮椅的3名志愿者的行为不参与此处计算)为3.50±0.70 m/s，非紧急情况下人员的V值为1.77±0.24 m/s，差异较为明显(p＜0.05)。值得注意的是，后3位人员分别为拄拐杖、坐轮椅和推轮椅的情况，在紧急和非紧急情况下的V值相差不大，但比正常人缓慢很多，因此应多关注行动不便人士在突发紧急情况下的安全。
不同工况下B区人员的V值随人数的变化如图 11所示，由图可知，在非紧急情况下，B区人员平均V值为1.26±0.09 m/s。在紧急情况下逆行人员的平均V值为2.04±0.13 m/s；在非紧急情况下，当A区的行人主动避让B区行人时，B区行人的V值为1.49±0.14 m/s。上述实验结果可以看出，避让行为下的V值与正常情况下疏散速度差异明显(p＜0.05)，紧急情况下人员疏散速度较非紧急情况下有较大差异(p＜0.05)，当主动避让存在时，B区行人的V值会提升18.25%。
2.5 问卷分析
3 结论
本文通过观测实验和数据分析，研究了主动避让行为和不同紧急度对双向行人流的影响。获得了疏散时间、运动速度和疏散行为的定性和定量数据并进行了分析。主要研究结果如下：
1) 人流比例很大的情况下也会出现分层现象。疏散过程中观察到一些典型的疏散行为，如并排行为、跟随行为、“超车”行为，“超车”行为在紧急情况下发生的更多。此外还发现了边界流动加速效应。
2) 主动避让行为可以有效减少行人冲突，存在主动避让行为下的逆行人员的疏散效率平均提升11.75%，疏散速度提升18.25%。与非紧急情况相比，紧急情况下人流量大的一方的疏散速度增加幅度比人流量小的一方大。
3) 通过问卷调查的结果可以看出，82.9%的实验参与人员会在疏散过程中感觉到紧张感，91.4% 的实验人员认为通过额外增加奖励的方式可以增加实验的紧急度。验证了额外金钱奖励机制对模拟紧急情况的有效性。
本实验也存在一些局限性，例如实验参与人数不多，且绝大多数为在校学生，需要在未来研究中作进一步完善。
