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 大成建設は、健常者に加え高齢者や車いす利用者など様々な歩行者の行動を予測できる人流シミュレーションシステム「T-MultiAgent JINRYU」(ティ・マルチエージェント・ジンリュウ、以下ジンリュウ)を開発した。歩行者が周辺の状況から受ける影響を考慮して、行動を予測し再現する。2020年4月28日に発表した。

 ジンリュウは、火災や豪雨などの非常時の人流シミュレーションができる。その際、マルチエージェント型を採用しているのが特徴だ。マルチエージェント型とは、複数(マルチ)の歩行者(エージェント)が自分の周囲の環境を認識し、それぞれのルールに基づいて自律的に動き、歩行者同士が相互作用を受けながら実行していくシミュレーション技術だ。歩行者の年齢や性別、歩行能力、身体寸法など個々の特徴を示す属性データや、目的地までの経路データを設定できる。

 例えば、車いす利用者など移動速度の異なる避難者が混在する状況や、高齢者など階段を昇降する際の疲労によって歩行速度が低下する状況などを再現できる。移動速度の遅い人の割合が多いと追い抜かしにくくなり、全体の流動量が低下するため、施設としては経路の拡張や移動速度の遅い人の経路を変えるといった対策の検討も可能になる。このほかにも、病院などの就寝施設を想定した介助避難機能として、火災発生時に動けないでいる人を付き添いながら歩き、避難スペースへ移動させる状況などを再現できる。

 エージェントとは周辺の環境に応じてアクションを行うもので、人に限定されるものではなく、設備もエージェントとして設定できる。例えば、誘導灯をエージェントとして扱い、誘導灯エージェントが廊下の在館者の混雑状況を判断し、方向を指示するよう設定することも可能だ。

 また、施設内に生じた煙や浸水から逃れる際の、煙濃度や浸水深さに応じて歩行速度が低下する状況を考慮できる。設計段階では、火災時の煙拡散シミュレーションや豪雨時の浸水シミュレーションの結果を組み合わせて、通行不能箇所を特定。これを改善する対策を講じて、効率的な避難誘導方法を検討する。

建物の外周部に配置した執務室から避難するシミュレーションの画像。青や緑の点が人を表す。色の違いは、歩行速度の違いを示している(資料:大成建設)
建物の外周部に配置した執務室から避難するシミュレーションの画像。青や緑の点が人を表す。色の違いは、歩行速度の違いを示している(資料:大成建設)
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施設内での人流シミュレーションの状況。左は地下街での火災発生時の移動の様子。右は平常時のエレベーターホールでの人流の様子。シミュレーションの結果、誘導情報の認識率の違いを設定することで、見えにくいところに誘導情報があった場合の各出口への利用者数の違い、火炎や煙が見えない場所だと避難開始が遅れることが判明した。また、エレベーターロビーの滞留空間の過不足も分かる(資料:大成建設)
施設内での人流シミュレーションの状況。左は地下街での火災発生時の移動の様子。右は平常時のエレベーターホールでの人流の様子。シミュレーションの結果、誘導情報の認識率の違いを設定することで、見えにくいところに誘導情報があった場合の各出口への利用者数の違い、火炎や煙が見えない場所だと避難開始が遅れることが判明した。また、エレベーターロビーの滞留空間の過不足も分かる(資料:大成建設)
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