實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法

丁雨淋，何小波，朱 慶，林 琿，胡明遠(yuǎn)

1. 西南交通大學(xué) 地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756； 2. 西南交通大學(xué) 高速鐵路運(yùn)營(yíng)安全空間信息技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 611756； 3. 香港中文大學(xué) 太空與地球信息科學(xué)研究所 香港； 4. 重慶市地理信息中心，重慶 401121

實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法

丁雨淋1,2,3，何小波4，朱 慶1,2，林 琿3，胡明遠(yuǎn)3

1. 西南交通大學(xué) 地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756； 2. 西南交通大學(xué) 高速鐵路運(yùn)營(yíng)安全空間信息技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 611756； 3. 香港中文大學(xué) 太空與地球信息科學(xué)研究所 香港； 4. 重慶市地理信息中心，重慶 401121

如何在火災(zāi)態(tài)勢(shì)迅速演變的復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下選擇安全有效的疏散路線(xiàn)是正確引導(dǎo)人群疏散、減少人員傷亡的重要保障。傳統(tǒng)靜態(tài)尋徑方法難以顧及火災(zāi)態(tài)勢(shì)演變過(guò)程，導(dǎo)致疏散決策的盲目性和滯后性突出。本文提出了一種實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，充分利用實(shí)時(shí)接入的火場(chǎng)狀態(tài)和室內(nèi)建筑環(huán)境狀態(tài)等火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化疏散路徑。該方法建立了室內(nèi)火災(zāi)實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)信息在語(yǔ)義空間的統(tǒng)一表示模型，并對(duì)多源、多尺度火災(zāi)傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)在語(yǔ)義空間進(jìn)行統(tǒng)一建模，從實(shí)時(shí)接入的動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取室內(nèi)火災(zāi)三維威脅態(tài)勢(shì)信息，用于約束疏散路徑的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。模擬試驗(yàn)證明，本方法可根據(jù)火災(zāi)態(tài)勢(shì)演變準(zhǔn)確可靠地動(dòng)態(tài)調(diào)整疏散路徑，從而顯著提高應(yīng)急疏散的精準(zhǔn)性。

傳感器數(shù)據(jù)；室內(nèi)火災(zāi)；動(dòng)態(tài)疏散；態(tài)勢(shì)感知；路徑優(yōu)化

隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，高層住宅、地下購(gòu)物商場(chǎng)、醫(yī)院、博物館、機(jī)場(chǎng)等大型現(xiàn)代化建筑的三維立體空間結(jié)構(gòu)、物理性能及功能日益復(fù)雜，呈現(xiàn)出高層、大規(guī)模、多樣化、綜合性等特征，加上高人群密度以及設(shè)備、設(shè)施、裝修等方面的特殊要求，使得室內(nèi)火災(zāi)隱患、火災(zāi)荷載以及室內(nèi)應(yīng)急疏散難度激增[1]。高效可靠的室內(nèi)火災(zāi)應(yīng)急疏散方法已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外公共安全領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)[2]。大型高層建筑火災(zāi)發(fā)生時(shí)，由于電梯井、樓梯井、通風(fēng)井、電纜井等各種豎井拔氣力大，使得火勢(shì)和煙霧向上蔓延較快，火勢(shì)發(fā)展的高時(shí)變性特征突出，再加上人員集中，導(dǎo)致室內(nèi)空間環(huán)境復(fù)雜，瞬息萬(wàn)變。室內(nèi)火災(zāi)實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)(煙霧濃度、火勢(shì)蔓延和環(huán)境溫度等)以及室內(nèi)環(huán)境變化(電梯與防煙門(mén)的關(guān)閉等)會(huì)直接影響和制約應(yīng)急疏散策略[3-4]。如何根據(jù)室內(nèi)火災(zāi)環(huán)境的實(shí)時(shí)變化，動(dòng)態(tài)優(yōu)化應(yīng)急疏散路徑，是保證室內(nèi)火災(zāi)應(yīng)急救援決策可靠性和時(shí)效性的關(guān)鍵。隨著三維地理信息系統(tǒng)技術(shù)的成熟，國(guó)內(nèi)外火災(zāi)應(yīng)急疏散研究在應(yīng)急疏散路徑獲取、建筑物火災(zāi)環(huán)境表達(dá)等方面，已取得了相應(yīng)的進(jìn)展[2，5-7]。Dijkstra算法、Floyd算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、A*算法等二/三維幾何路徑搜索算法的日益完善，為室內(nèi)應(yīng)急疏散路徑的計(jì)算提供了基礎(chǔ)計(jì)算支撐。也有少量研究[8-9]通過(guò)集成三維地理信息系統(tǒng)模型，例如幾何網(wǎng)絡(luò)模型(geometric network model，GNM)[2, 10]和二/三維建筑物模型(如CityGML和building information modeling等)，實(shí)現(xiàn)建筑物室內(nèi)幾何、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及建筑材料等語(yǔ)義信息的集成表達(dá)，以支撐復(fù)雜建筑物室內(nèi)火災(zāi)情境的模擬與應(yīng)急疏散決策。傳統(tǒng)應(yīng)急疏散方法主要利用建筑物二維靜態(tài)消防圖和幾何路徑搜索算法計(jì)算最優(yōu)逃生路徑，且大多以最短幾何長(zhǎng)度作為人員疏散最優(yōu)路徑的判定依據(jù)，并未充分考慮火災(zāi)實(shí)時(shí)演進(jìn)、毒煙蔓延等動(dòng)態(tài)威脅態(tài)勢(shì)信息對(duì)疏散路徑連通性和有效性的影響，應(yīng)急疏散方案的可靠性難以保證，滯后性問(wèn)題突出[11]。近年來(lái)室內(nèi)傳感網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展，各大型現(xiàn)代建筑室內(nèi)外均布設(shè)了豐富的傳感器，可實(shí)時(shí)感知、監(jiān)測(cè)室內(nèi)環(huán)境變化，如何利用傳感器實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，已成為國(guó)內(nèi)外室內(nèi)應(yīng)急疏散研究關(guān)注焦點(diǎn)[9, 11-15]。

本文提出一種實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，通過(guò)有效集成多源傳感器實(shí)時(shí)感知的建筑內(nèi)部火災(zāi)發(fā)展態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，融合生成建筑物內(nèi)部整體火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)，以此約束應(yīng)急疏散路徑構(gòu)建與路徑拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)更新。

1 實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化原理

實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化原理如圖1所示，主要包括3個(gè)關(guān)鍵步驟：室內(nèi)火災(zāi)實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)構(gòu)建、室內(nèi)三維網(wǎng)絡(luò)模型提取、顧及實(shí)時(shí)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息的應(yīng)急疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

圖1 實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知的疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化原理Fig.1 The schematic diagram of evacuation route dynamic optimization based on real-time situational awareness

1.1 室內(nèi)火災(zāi)實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)

1.1.1 室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)模型

復(fù)雜建筑物室內(nèi)火災(zāi)環(huán)境蘊(yùn)含十分豐富的語(yǔ)義信息，具體如圖 2 所示。其中，建筑物室內(nèi)環(huán)境主要描述各時(shí)刻室內(nèi)聯(lián)通部件狀態(tài)、室內(nèi)開(kāi)口部件狀態(tài)、室內(nèi)分隔部件狀態(tài)；室內(nèi)火場(chǎng)信息記錄實(shí)時(shí)的室內(nèi)溫度場(chǎng)、毒煙濃度分布場(chǎng)、能見(jiàn)度分布場(chǎng)等。將建筑物室內(nèi)環(huán)境、室內(nèi)火場(chǎng)、人群分布3類(lèi)核心威脅因素的動(dòng)態(tài)變化信息，在三維時(shí)空上進(jìn)行統(tǒng)一抽象表達(dá)，并在語(yǔ)義上進(jìn)一步統(tǒng)一抽象為“室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)模型”。

圖2 復(fù)雜室內(nèi)火災(zāi)環(huán)境威脅態(tài)勢(shì)信息的語(yǔ)義及其統(tǒng)一表達(dá)Fig.2 Semantic of complex indoor fire environment and its unified presentation

室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)模型的每個(gè)體元稱(chēng)為一個(gè)體素V，如圖3(a)所示。各體素V=(D,T,C) 表示，其中D為體素占據(jù)的三維空間域，三維空間域一般是由室內(nèi)幾何空間確定；T為時(shí)間域，是室內(nèi)火災(zāi)演變過(guò)程的時(shí)間區(qū)間；C為體素V處的室內(nèi)火災(zāi)威脅威脅等級(jí)，通過(guò)融合當(dāng)前時(shí)刻室內(nèi)多種威脅態(tài)勢(shì)三維信息，可獲取建筑物室內(nèi)不同位置的火災(zāi)威脅等級(jí)，并用不同顏色區(qū)分威脅等級(jí)；如圖3(b)所示。圖3(e)所示為一個(gè)實(shí)例化的室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)等級(jí)場(chǎng)。

實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)等級(jí)場(chǎng)，是將不同語(yǔ)義的威脅信息統(tǒng)一為簡(jiǎn)明實(shí)用的威脅態(tài)勢(shì)等級(jí)。火災(zāi)演變過(guò)程規(guī)律大致需要先后經(jīng)過(guò)初期增長(zhǎng)、全面發(fā)展和衰減3個(gè)階段[16]。本文根據(jù)火災(zāi)發(fā)展3個(gè)階段的溫度變化、CO氣體濃度變化隨推進(jìn)規(guī)律，結(jié)合人體在不同溫度和CO濃度環(huán)境下所能忍受的最長(zhǎng)時(shí)間，可將室內(nèi)火災(zāi)過(guò)程中監(jiān)測(cè)的溫度因素造成的威脅態(tài)勢(shì)分為4個(gè)等級(jí)(表1)。

圖3 室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)模型Fig.3 Fire threat situation information field 3D model

表1 火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)分級(jí)Tab.1 Fire threat situation level

由于不同語(yǔ)義的室內(nèi)火災(zāi)威脅信息在數(shù)據(jù)來(lái)源、精度、時(shí)空基準(zhǔn)、表現(xiàn)形式多樣，因此，本文的室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)模型針對(duì)不同語(yǔ)義威脅態(tài)勢(shì)信息的時(shí)空差異，分別構(gòu)建威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)，然后通過(guò)多個(gè)威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)的配準(zhǔn)與融合，在語(yǔ)義空間統(tǒng)一為威脅態(tài)勢(shì)等級(jí)信息場(chǎng)模型。該模型的目標(biāo)是建立簡(jiǎn)明、可信的用于約束室內(nèi)疏散路徑動(dòng)態(tài)拓?fù)涓碌耐{環(huán)境態(tài)勢(shì)圖，需解決以下兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：面向室內(nèi)火災(zāi)應(yīng)急疏散的多源傳感器一致性描述和實(shí)時(shí)室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)的動(dòng)態(tài)提取。

1.1.2 面向室內(nèi)火災(zāi)應(yīng)急疏散的多源傳感器一致性描述

多源火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感器的一致性描述，是實(shí)現(xiàn)多源傳感器的注冊(cè)、管理、控制[17]與動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入的核心。多源火災(zāi)動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入，是將不同火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感器的動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)，按照各自更新采樣頻率實(shí)時(shí)接入至應(yīng)急疏散系統(tǒng)，為后續(xù)動(dòng)態(tài)生成實(shí)時(shí)室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)提供數(shù)據(jù)源。常用的室內(nèi)火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感器包括視頻傳感器、溫度傳感器、煙霧傳感器以及氣體探測(cè)傳感器等。室內(nèi)火災(zāi)情境下，多源傳感器組成的室內(nèi)火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感網(wǎng)[18-20]，可實(shí)時(shí)感知火災(zāi)發(fā)生全過(guò)程中威脅態(tài)勢(shì)變化信息，例如室內(nèi)空間結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化(消防系統(tǒng))、火源位置、火災(zāi)發(fā)展態(tài)勢(shì)(強(qiáng)度、溫度的動(dòng)態(tài)分布信息等)、人員位置及分布等?；馂?zāi)過(guò)中程涉及的多源傳感器[21]歸納如表 2。

本文方法在OGC標(biāo)準(zhǔn)SensorML[22]基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，構(gòu)建了面向火災(zāi)事件的傳感器語(yǔ)義信息描述模型(圖4)，對(duì)室內(nèi)火災(zāi)應(yīng)急疏散的需求、傳感器資源信息(具體包括傳感器標(biāo)識(shí)信息、物理特征信息、觀測(cè)能力信息和傳感器觀測(cè)對(duì)象信息等)、傳感器監(jiān)測(cè)事件及其室內(nèi)微環(huán)境變化與動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行統(tǒng)一、可擴(kuò)展的規(guī)范化描述，并在此基礎(chǔ)上建立了多源傳感器監(jiān)測(cè)事件與火災(zāi)演進(jìn)過(guò)程特征之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。表 3總結(jié)歸納了火災(zāi)演進(jìn)過(guò)程中所涉及的傳感器和易發(fā)的常規(guī)突發(fā)事件。

表2 火災(zāi)傳感器分類(lèi)Tab.2 The classification of fire sensors

圖4 基于SensorML的火災(zāi)傳感器語(yǔ)義描述模型Fig.4 The semantic description model of fire sensors based on SensorML

表3 火災(zāi)事件-傳感器關(guān)聯(lián)模式片段Tab.3 Association patterns segments of fire events-sensors linking

1.1.3 實(shí)時(shí)室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)

多源火災(zāi)傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)采樣的時(shí)間空間分辨率不一，且多為固定位置上的多個(gè)離散觀測(cè)點(diǎn)，因此首先要對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空配準(zhǔn)與插值，以獲取各體素單元的火災(zāi)實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)信息，包括時(shí)間上建立統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn)和時(shí)間步長(zhǎng)，空間上確立統(tǒng)一的三維格網(wǎng)分辨率。時(shí)間步長(zhǎng)統(tǒng)一方面，面向應(yīng)急疏散，本文取動(dòng)態(tài)威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)更新時(shí)間基準(zhǔn)Tstep=0.5 min。

空間上三維格網(wǎng)配準(zhǔn)的首要步驟是建立構(gòu)建建筑室內(nèi)三維幾何空間的格網(wǎng)框架；通過(guò)將建筑物室內(nèi)全三維空間進(jìn)行體素化表達(dá)即可，首先對(duì)各個(gè)建筑物語(yǔ)義部件(房間、大廳、樓梯、走廊等)進(jìn)行幾何空間剖分(圖5)，然后將生成的幾何單元以多層次八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織和存儲(chǔ)[23]，以此作為建筑物室內(nèi)三維幾何空間的格網(wǎng)框架。

圖5 建筑物室內(nèi)空間體素化表達(dá)Fig.5 Building inter-structure voxelization representation

空間上，在對(duì)離散觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行插值時(shí)，以室內(nèi)全三維空間體素網(wǎng)格為基準(zhǔn)，對(duì)各體素網(wǎng)格內(nèi)外與之具備空間通達(dá)性的傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用反距離權(quán)重內(nèi)插模型計(jì)算各體素的火場(chǎng)威脅態(tài)勢(shì)特征值。即對(duì)每個(gè)與體素具備通達(dá)性的傳感器，根據(jù)傳感器位置與體素中心點(diǎn)的距離分配相應(yīng)的權(quán)，離體素中心點(diǎn)越近的傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)值所占得權(quán)重越大，對(duì)體素單元的結(jié)果值影響也越大。其一般形式的計(jì)算公式為

式中，Z是體素單元中心點(diǎn)的估計(jì)值；Zi是已知觀測(cè)點(diǎn)i的火場(chǎng)觀測(cè)值；di是已知觀測(cè)點(diǎn)i與當(dāng)前體素單元中心點(diǎn)間的距離；n是在估算中用到的已知觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)目；k是指定的冪，一般k=2。

另外，為了獲取能全面覆蓋室內(nèi)三維空間的威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)信息，降低因數(shù)據(jù)不完備造成不確定性，在計(jì)算得到不同語(yǔ)義的威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)后，將插值融合以獲取信息更全面的威脅態(tài)勢(shì)等級(jí)信息場(chǎng)，例如將相同時(shí)刻溫度威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)和CO氣體濃度威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)進(jìn)行融合等。圖6(a)所示為三維格網(wǎng)分辨率為10 cell·10 cell·10 cell火場(chǎng)溫度威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)A，圖6(b)所示為三維格網(wǎng)分辨率為5 cell·5 cell·5 cell的CO濃度威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)B，通過(guò)融合火場(chǎng)溫度威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)和CO濃度威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)，即可插值生成三維格網(wǎng)分辨率為5 cell·5 cell·5 cell的綜合威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)C(圖6(c))，cell為建筑物室內(nèi)空間體素單元的度量單位。

圖6 室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)空間融合 Fig.6 The integration of different fire threat situation information fields

1.2 顧及實(shí)時(shí)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息的應(yīng)急疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法

本文選用經(jīng)典的最優(yōu)路徑生成算法(Dijkstra)計(jì)算疏散幾何路徑，以室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維動(dòng)態(tài)信息場(chǎng)約束疏散路徑通達(dá)性的更新，實(shí)現(xiàn)顧及室內(nèi)空間結(jié)構(gòu)狀態(tài)信息、火源位置信息、火災(zāi)發(fā)展態(tài)勢(shì)信息的疏散路徑動(dòng)態(tài)拓?fù)錁?gòu)建。算法流程如圖7所示。

圖7 應(yīng)急疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法Fig.7 An illustration of evacuation route optimizing

1.2.1 構(gòu)建疏散路徑幾何

采用基于圖論的節(jié)點(diǎn)-弧段結(jié)構(gòu)(node-relation structure，NRS)構(gòu)建室內(nèi)空間三維幾何路徑網(wǎng)絡(luò)，并綜合采用邏輯網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型與幾何網(wǎng)絡(luò)模型，用于表示建筑內(nèi)對(duì)象間的拓?fù)潢P(guān)系，其中建筑內(nèi)所有對(duì)象(例如房間、走廊、樓梯等)被抽象為點(diǎn)，對(duì)象間的拓?fù)潢P(guān)系被抽象為線(xiàn)(圖8(a))；建筑物室內(nèi)幾何網(wǎng)絡(luò)模型(圖8(b))用來(lái)表示室內(nèi)對(duì)象的幾何屬性(例如走廊長(zhǎng)度、房間之間的距離、三維空間位置等)。

圖8 建筑物室內(nèi)邏輯數(shù)據(jù)模型與幾何網(wǎng)路模型示意圖Fig.8 An illustration of building dual space model and geometric network model

創(chuàng)建建筑物室內(nèi)幾何網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)鍵是從簡(jiǎn)單多邊形(如走廊、通道)中提取線(xiàn)要素，本文采用直中軸線(xiàn)轉(zhuǎn)換(straight medial axis transformation，S-MAT)方法[24]，實(shí)現(xiàn)走廊、通道、樓梯、消防電梯等幾何對(duì)象中心線(xiàn)的提取。例如走廊Corridor4、樓梯Stair2在邏輯網(wǎng)絡(luò)模型中表示為結(jié)點(diǎn)(圖9(b)中方形結(jié)點(diǎn)和三角形結(jié)點(diǎn))，利用S-MAT在對(duì)應(yīng)的幾何網(wǎng)絡(luò)模型中轉(zhuǎn)換為線(xiàn)段(如圖9(c)中粗實(shí)線(xiàn)條和虛粗線(xiàn)條)。

1.2.2 火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)語(yǔ)義約束的逃生路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化

在實(shí)際應(yīng)急疏散過(guò)程中，隨著火勢(shì)的蔓延發(fā)展，室內(nèi)情況將會(huì)不斷惡化(人群擁堵、溫度過(guò)高、煙氣濃度過(guò)高等)，當(dāng)室內(nèi)空間某個(gè)體素單元存在威脅態(tài)勢(shì)等級(jí)過(guò)高時(shí)，途徑該體素單元的幾何路徑需語(yǔ)義標(biāo)識(shí)為不可通行；某條通道不可通行時(shí)，對(duì)凡是經(jīng)過(guò)障礙路段的疏散人群，需重新計(jì)算到達(dá)出口的有效路徑。具體步驟描述如下：

(1) 構(gòu)建傳感器資源管理中心，提取初始建筑物內(nèi)部幾何通達(dá)疏散路徑。結(jié)合1.1節(jié)提出的面向火災(zāi)事件的傳感器語(yǔ)義信息描述模型，構(gòu)建傳感器資源注冊(cè)與管理中心，對(duì)室內(nèi)空間所有火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感器進(jìn)行注冊(cè)、統(tǒng)一控制和管理；根據(jù)1.2.1節(jié)中構(gòu)建的建筑內(nèi)部三維空間邏輯網(wǎng)絡(luò)模型和幾何網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)路徑算法，便可計(jì)算室內(nèi)空間有效可行的幾何通達(dá)疏散路徑。

(2) 建筑內(nèi)部火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)動(dòng)態(tài)更新。根據(jù)第(1)步獲取的幾何路徑的空間位置信息，以及傳感器資源管理器中的傳感器位置信息與姿態(tài)信息，查詢(xún)與各幾何路徑部件關(guān)聯(lián)的傳感器。然后從當(dāng)前時(shí)刻接入的火災(zāi)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取室內(nèi)火災(zāi)環(huán)境信息，并以此插值融合并動(dòng)態(tài)更新當(dāng)前時(shí)刻建筑內(nèi)部火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維信息場(chǎng)。

圖9 建筑內(nèi)部空間三維網(wǎng)絡(luò)模型Fig.9 3D network model of building internal space

(3) 顧及室內(nèi)火場(chǎng)實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)信息的應(yīng)急疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化。將第(2)步計(jì)算獲取的幾何路徑與當(dāng)前時(shí)刻火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)體素單元進(jìn)行幾何求交計(jì)算，用體素單元的威脅態(tài)勢(shì)信息對(duì)與其相交的各疏散路徑弧段進(jìn)行火災(zāi)危險(xiǎn)等級(jí)的語(yǔ)義標(biāo)識(shí)，以此確定各路徑弧段的空間可通達(dá)性；最后根據(jù)室內(nèi)幾何路徑網(wǎng)各弧段的可通達(dá)性標(biāo)識(shí)，重新計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻室內(nèi)空間有效可行的應(yīng)急疏散路徑。依此類(lèi)推，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)演進(jìn)過(guò)程中室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑的動(dòng)態(tài)優(yōu)化過(guò)程。

圖10為逃生路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化過(guò)程的一個(gè)示例：T1時(shí)刻，房間Room4門(mén)口走廊發(fā)生火災(zāi)(事件1)和樓梯Stair1出現(xiàn)擁堵(事件2)；根據(jù)實(shí)時(shí)接入的傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻火災(zāi)威脅環(huán)境態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)(圖10(a))，圖10(b)為根據(jù)建筑物三維幾何模型提取的初始室內(nèi)幾何網(wǎng)絡(luò)模型；將兩者進(jìn)行幾何求交計(jì)算(圖10(c))，并對(duì)初始幾何網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行通達(dá)性語(yǔ)義標(biāo)識(shí)；最后根據(jù)通達(dá)性，更新幾何網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)?，得到新的幾何網(wǎng)絡(luò)模型(圖10(d))；對(duì)比圖10(b)和圖10(d)可知，由于房間Room4和走廊Corridor2處火災(zāi)威脅等級(jí)高，因此與這兩處節(jié)點(diǎn)連接的路徑弧段均不在具備通達(dá)性。

2 實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化原理

2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文采用新疆亞博館為試驗(yàn)場(chǎng)景模型(圖11)，整個(gè)場(chǎng)館的室內(nèi)三維空間網(wǎng)絡(luò)模型如圖12所示。

亞博館整棟建筑里的火災(zāi)傳感器主要有溫度傳感器、煙霧傳感器、視頻傳感器3大類(lèi)，具體各樓層的傳感器分布如圖13，為了描述方便將4個(gè)樓梯井分別描述為一號(hào)、二號(hào)、三號(hào)、四號(hào)樓梯。

1.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

本文的火災(zāi)情景模擬：T1時(shí)刻第4層二號(hào)樓梯A處發(fā)生火災(zāi)為起點(diǎn)，針對(duì)第4層休息室的人員進(jìn)行疏散，假設(shè)火災(zāi)蔓延過(guò)程中，T2時(shí)刻第2層左側(cè)一號(hào)樓梯B處突發(fā)新火災(zāi)，T3時(shí)刻第1層右側(cè)四號(hào)樓梯出口C處因建筑物倒損導(dǎo)致此處被封(圖14)。針對(duì)所模擬的火災(zāi)情境，基于本文的方法，可計(jì)算出不同火災(zāi)階段的疏散路徑(圖15)。下面將對(duì)不同時(shí)刻處應(yīng)急疏散路徑進(jìn)行詳細(xì)描述。

圖10 逃生路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化過(guò)程示意圖Fig.10 An illustration of the dynamic optimizing process for 3D network model

圖11 各樓層平面圖及室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.11 The plan and indoor network model of each floor

圖12 亞博館室內(nèi)三維空間網(wǎng)絡(luò)模型Fig.12 The indoor 3D network model of CAE-EXPO XINJIANG

圖16所示為T(mén)1時(shí)刻火災(zāi)剛發(fā)生時(shí)態(tài)勢(shì)場(chǎng)及疏散路徑示意。TI時(shí)刻，火源位置為第4層左側(cè)二號(hào)樓梯A，以第4層休息室為初始逃生位置計(jì)算初始疏散路徑，如圖16(b)所示。同時(shí)根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)插值計(jì)算樓層的實(shí)時(shí)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)(16(a))，并將該威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)與圖12(b)中的幾何網(wǎng)絡(luò)路徑進(jìn)行求交計(jì)算，將相交體素的威脅態(tài)勢(shì)語(yǔ)義信息映射至幾何網(wǎng)絡(luò)路徑。圖16(b)中的幾何網(wǎng)絡(luò)路徑為威脅態(tài)勢(shì)語(yǔ)義映射后的結(jié)果。由圖可知，發(fā)生火災(zāi)的第4層左側(cè)樓梯A處的節(jié)點(diǎn)不可通行，因此原圖12(b)中的幾何網(wǎng)絡(luò)路徑中與該結(jié)點(diǎn)聯(lián)接的所有結(jié)點(diǎn)的連通性均需斷開(kāi)，即第4、3層左側(cè)A處的樓梯不可通行。根據(jù)幾何網(wǎng)絡(luò)路徑新的連通性標(biāo)識(shí)，動(dòng)態(tài)計(jì)算疏散線(xiàn)路，即可獲取圖16(b)中新的疏散路徑，可描述為第4層休息室人員進(jìn)入左側(cè)一號(hào)樓梯直接下樓經(jīng)過(guò)第3、2、1層的一號(hào)樓梯到達(dá)一樓，然后穿過(guò)一樓大廳。

圖13 各樓層傳感器分布圖Fig.13 The distribution of sensors on each floor

圖14 亞博館整體樓層圖Fig.14 The whole building of CAE-EXPO XINJIANG

圖15 不同火災(zāi)階段的疏散路徑Fig.15 The evacuation route at different stages of the fire

圖16 初始疏散路徑Fig.16 The initial evacuation route

圖17所示為T(mén)2時(shí)刻第2層樓左側(cè)一號(hào)樓梯B突發(fā)新火災(zāi)，同樣將實(shí)時(shí)計(jì)算的火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)(圖17(a))與上一時(shí)刻的幾何網(wǎng)絡(luò)路徑求交計(jì)算。由圖17(a)可知第2層一號(hào)樓梯不可通行，故圖17(b)的幾何網(wǎng)絡(luò)路徑中與第2層一號(hào)樓連接的所有結(jié)點(diǎn)均需斷開(kāi)，根據(jù)幾何網(wǎng)絡(luò)路徑新的連通性標(biāo)識(shí)，動(dòng)態(tài)計(jì)算疏散線(xiàn)路，即可獲取圖17(b)中新的疏散路徑，疏散路線(xiàn)可描述為第4層休息室人員進(jìn)入左側(cè)一號(hào)樓梯下樓經(jīng)第3層一號(hào)樓梯到達(dá)第3層，再橫穿第3層的中間走廊到達(dá)第3層右側(cè)四號(hào)樓梯，然后下樓經(jīng)第2層、1層四號(hào)樓梯到達(dá)一樓，最后穿過(guò)大廳。

圖17 火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)及最新疏散路徑Fig.17 Fire threat situation information field and the latest evacuation route

圖18為T(mén)3時(shí)刻第1層右側(cè)樓梯出口C處因建筑物倒損導(dǎo)致此處被封，將實(shí)時(shí)計(jì)算的火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)(圖18(a))與上一時(shí)刻的幾何網(wǎng)絡(luò)路徑求交計(jì)算。由圖18(a)可知第1層四號(hào)樓梯不可通行，故上一時(shí)刻幾何網(wǎng)絡(luò)路徑中與第1層四號(hào)樓梯連接的所有結(jié)點(diǎn)均需斷開(kāi)，根據(jù)幾何網(wǎng)絡(luò)路徑新的連通性標(biāo)識(shí)，動(dòng)態(tài)計(jì)算疏散線(xiàn)路，即可獲取圖18(b)中新的疏散路徑，疏散路線(xiàn)可描述為第4層休息室人員進(jìn)入左側(cè)一號(hào)樓梯下樓經(jīng)第3層一號(hào)樓梯到達(dá)第3層，再橫穿第3層中間走廊到達(dá)第3層右側(cè)四號(hào)樓梯，下樓經(jīng)第2層四號(hào)樓梯到達(dá)二樓，左轉(zhuǎn)進(jìn)入第2層三號(hào)樓下樓達(dá)經(jīng)第1層三號(hào)樓梯到達(dá)一樓，最后穿過(guò)大廳。

圖18 火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)信息場(chǎng)及最新疏散路徑Fig.18 Fire threat situation information field and the latest evacuation route

為驗(yàn)證本方法的有效性，本文選用Pathfinder仿真軟件，對(duì)同樣的火災(zāi)情境進(jìn)行了模擬，以最短時(shí)間內(nèi)完成人員的疏散為最終目標(biāo)，分析對(duì)比了本文方法與Pathfinder仿真軟件的火災(zāi)應(yīng)急疏散優(yōu)化能力。Pathfinder疏散仿真軟件可以利用建筑物三維幾何空間模型，提取連續(xù)性不規(guī)則三角形作為二維平面的導(dǎo)航網(wǎng)格，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)等公共安全事件的應(yīng)急疏散模擬仿真[25-27]。火災(zāi)情境設(shè)定如下：火災(zāi)先后發(fā)生事件個(gè)數(shù)為3個(gè)，建筑中待疏散人員個(gè)數(shù)為50人，人員密度為1人/m2，水平過(guò)道疏散速度為1.2 m/s，樓梯下行疏散速度為0.8 m/s，水平走道人群流動(dòng)系數(shù)為1.5人/m·s-1，樓梯人群流動(dòng)系數(shù)為1.3人/m·s-1。模擬試驗(yàn)通過(guò)分析整個(gè)火災(zāi)過(guò)程中先后發(fā)生不同次數(shù)的突發(fā)事件的情況下，對(duì)使用本文疏散方案和傳統(tǒng)靜態(tài)疏散方案所需要的總疏散時(shí)間、總疏散路徑長(zhǎng)度進(jìn)行對(duì)比分析，如圖 19和圖20所示。試驗(yàn)結(jié)果表明隨著火災(zāi)過(guò)程中突發(fā)事件個(gè)數(shù)越多，總疏散時(shí)間都呈上升趨勢(shì)，但按本文方法進(jìn)行疏散路徑動(dòng)態(tài)規(guī)劃完成疏散所需要的總疏散效率和總疏散路徑長(zhǎng)度均優(yōu)于Pathfinder仿真軟件。

圖19 總疏散路徑長(zhǎng)度對(duì)比分析Fig.19 Comparison of the evacuation path length

圖20 總疏散時(shí)間對(duì)比分析Fig.20 Comparison of the evacuation efficiency

3 結(jié) 論

傳統(tǒng)復(fù)雜建筑物室內(nèi)火災(zāi)應(yīng)急疏散方法，并未充分考慮實(shí)時(shí)火災(zāi)演進(jìn)、毒煙蔓延等動(dòng)態(tài)火災(zāi)參數(shù)對(duì)疏散路徑連通性的影響，應(yīng)急疏散方案無(wú)法根據(jù)火災(zāi)動(dòng)態(tài)演進(jìn)參數(shù)進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，從而導(dǎo)致應(yīng)急疏散方案的時(shí)效性和可靠性難以保證。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，通過(guò)動(dòng)態(tài)接入多源傳感器實(shí)時(shí)感知的室內(nèi)火災(zāi)實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)(煙霧濃度、火勢(shì)蔓延和環(huán)境溫度等)以及室內(nèi)環(huán)境變化(電梯與防煙門(mén)的關(guān)閉等)信息，動(dòng)態(tài)構(gòu)建室內(nèi)火災(zāi)威脅態(tài)勢(shì)三維動(dòng)態(tài)信息場(chǎng)，并以此約束應(yīng)急疏散路徑拓?fù)涞母?，?shí)現(xiàn)疏散路徑的動(dòng)態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。本文以新疆亞博館為實(shí)際場(chǎng)景開(kāi)展了火災(zāi)應(yīng)急疏散模擬試驗(yàn)。試驗(yàn)表明，基于本文的算法能夠有效地計(jì)算出滿(mǎn)足不同火災(zāi)情景的實(shí)時(shí)疏散路徑，可為有關(guān)部門(mén)在室內(nèi)突發(fā)事件應(yīng)急救援決策提供科學(xué)支持。進(jìn)一步的研究，將在動(dòng)態(tài)威脅態(tài)勢(shì)場(chǎng)模型的基礎(chǔ)上，集成室內(nèi)火災(zāi)擴(kuò)散演進(jìn)模擬模型，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)與模擬模型耦合驅(qū)動(dòng)的火災(zāi)煙氣溫度等威脅態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)，降低因動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)不完備、不確定性等問(wèn)題的影響，提高應(yīng)急疏散方案的可靠性。

[1] 朱慶, 胡明遠(yuǎn), 許偉平, 等. 面向火災(zāi)動(dòng)態(tài)疏散的三維建筑信息模型[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2014, 39(7): 762-766, 872. ZHU Qing, HU Mingyuan, XU Weiping, et al. 3D Building Information Model for Facilitating Dynamic Analysis of Indoor Fire Emergency[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(7): 762-766, 872.

[2] KWAN M P, LEE J. Emergency Response after 9/11: The Potential of Real-time 3D GIS for Quick Emergency Response in Micro-spatial Environments[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2005, 29(2): 93-113.

[3] TAN Lu, HU Mingyuan, LIN Hui. Agent-based Simulation of Building Evacuation: Combining Human Behavior with Predictable Spatial Accessibility in a Fire Emergency[J]. Information Sciences, 2015, 295: 53-66.

[4] KOBES M, HELSLOOT I, DE VRIES B, et al. Building Safety and Human Behaviour in Fire: A Literature Review[J]. Fire Safety Journal, 2010, 45(1): 1-11.

[5] 李清泉, 李秋萍, 方志祥. 一種基于時(shí)空擁擠度的應(yīng)急疏散路徑優(yōu)化方法[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2011, 40(4): 517-523. LI Qingquan,LI Qiuping, FANG Zhixiang. An Emergency Evacuation Routing Optimization Method Based on Space-time Congestion Concept[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2011, 40(4): 517-523.

[6] TANG Fangqin, REN Aizhu. GIS-based 3D Evacuation Simulation for Indoor Fire[J]. Building and Environment, 2012, 49: 193-202.

[7] PELECHANO N, MALKAWI A. Evacuation Simulation Models: Challenges in Modeling High Rise Building Evacuation with Cellular Automata Approaches[J]. Automation in Construction, 2008, 17(4): 377-385.

[8] CHEN L C, WU C H, SHEN T S, et al. The Application of Geometric Network Models and Building Information Models in Geospatial Environments for Fire-fighting Simulations[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2014, 45: 1-12.

[9] WU C H, CHEN L C. 3D Spatial Information for Fire-Fighting Search and Rescue Route Analysis within Buildings[J]. Fire Safety Journal, 2012, 48: 21-29.

[10] LEE J, KWAN M P. A Combinatorial Data Model for Representing Topological Relations among 3D Geographical Features in Micro-spatial Environments[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2005, 19(10): 1039-1056.

[11] ZHAO Haifeng, WINTER S. A Time-aware Routing Map for Indoor Evacuation[J]. Sensors, 2016, 16(1): 112.

[12] WANG Jing, ZHAO Haifeng, WINTER S. Integrating Sensing, Routing and Timing for Indoor Evacuation[J]. Fire Safety Journal, 2015, 78: 111-121.

[13] BERNARDINI G, AZZOLINI M, D’ORAZIO M, et al. Intelligent Evacuation Guidance Systems for Improving Fire Safety of Italian-style Historical Theatres without Altering Their Architectural Characteristics[J]. Journal of Cultural Heritage, 2016. DOI: 10.1016/j.culher.2016.06.008.

[14] KO B C, CHEONG K H, NAM J Y. Fire Detection Based on Vision Sensor and Support Vector Machines[J]. Fire Safety Journal, 2009, 44(3): 322-329.

[15] SADAHIRO Y, KOBAYASHI T. Exploratory Analysis of Time Series Data: Detection of Partial Similarities, Clustering,and Visualization[J].Computers, Environment and Urban Systems, 2014, 45: 24-33.

[16] HASOFER A M, THOMAS I. Analysis of Fatalities and Injuries in Building Fire Statistics[J]. Fire Safety Journal, 2006, 41(1): 2-14.

[17] 陳能成, 狄黎平, 龔健雅, 等. 基于Web目錄服務(wù)的地學(xué)傳感器觀測(cè)服務(wù)注冊(cè)和搜索[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2008, 12(3): 411-419. CHEN Nengcheng, DI Liping, GONG Jianya, et al. Sensor Observation Service Registry and Search Based on Catalogue Service for Web[J]. Journal of Remote Sensing, 2008, 12(3): 411-419.

[18] W3C. Semantic Web Activity Statement[EB/OL]. https:∥www.w3.org/2001/sw/Activity.

[19] The Semantic Toolbox:Building Semantics on Top of XML-RDF[EB/OL]. https:∥www.w3.org/DesignIssues/Toolbox.html.

[20] 陳家贏, 陳能成, 王偉, 等. 基于SensorML的遙感衛(wèi)星傳感器建模方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào) (信息科學(xué)版), 2010, 35(8): 971-974. CHEN Jiaying, CHEN Nengcheng, WANG Wei, et al. A Remotey Sensing Satellite Sensor Modeling Approach Based on SensorML[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 971-974.

[21] 陳章其, 吳沖若. 火災(zāi)傳感器[J]. 電子器件, 1995, 18(1): 55-58. CHEN Zhangqi, WU Chongruo. Fire Sensor[J]. Journal of Electron Devices, 1995, 18(1): 55-58.

[22] WHITESIDE A, EVANS J D. Web Coverage Service (WCS) Implementation Specification[S].1.1.2 ed. Wayland, Massachusetts, USA: OGC, 2008.

[23] 呂廣憲, 潘懋, 王占剛, 等. 面向體數(shù)據(jù)的虛擬八叉樹(shù)模型研究[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2006, 26(12): 2856-2859. Lü Guangxian,PAN Mao,WANG Zhangang,et al. Study of Virtual Octree Model for Volume Data[J]. Computer Applications, 2006, 26(12): 2856-2859.

[24] LEE J. A 3D Data Model for Representing Topological Relationships between Spatial Entities in Built-environments[D]. Ohio: The Ohio State University, 2001.

[25] 徐艷秋, 王振東. 基于Pathfinder和FDS的火場(chǎng)下人員疏散研究[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2012, 8(2): 50-54. XU Yanqiu, WANG Zhendong. Study on Evacuation Simulation of Fire Ground Based on Pathfinder and FDS[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2012, 8(2): 50-54.

[26] RONCHI E, ALVEAR D, BERLOCO N, et al. Human Behaviour in Road Tunnel Fires: Comparison between Egress Models (FDS+ Evac, STEPS, Pathfinder)[C]∥Proceedings of the International Conference on Fire Science and Engineering Interflam. Nottingham.[s.n.]: 2010: 837-848.

[27] 黨會(huì)森, 趙宇寧. 基于Pathfinder的人員疏散仿真[J]. 中國(guó)公共安全(學(xué)術(shù)版), 2011(4): 46-49. DANG Huisen, ZHAO Yuning. Simulation of Crowd Evacuation Based on Pathfinder[J]. China Public Security (Academy Edition), 2011(4): 46-49.

(責(zé)任編輯：張艷玲)

A Dynamic Optimization Method of Indoor Fire Evacuation Route Based on Real-time Situation Awareness

DING Yulin1,2,3，HE Xiaobo4，ZHU Qing1,2，LIN Hui3，HU Mingyuan3

1. Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China; 2. State-Province Joint Engineering Laboratory of Spatial Information Technology of High-speed Rail Safety, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China; 3. Institute of Space and Earth Information Science, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China; 4. Chongqing Geomatics Center, Chongqing 401121, China

How to provide safe and effective evacuation routes is an important safeguard to correctly guide evacuation and reduce the casualties during the fire situation rapidly evolving in complex indoor environment. The traditional static path finding method is difficult to adjust the path adaptively according to the changing fire situation, which lead to the evacuation decision-making blindness and hysteresis. This paper proposes a dynamic method which can dynamically optimize the indoor evacuation routes based on the real-time situation awareness. According to the real-time perception of fire situation parameters and the changing indoor environment information, the evacuation route is optimized dynamically. The integrated representation of multisource indoor fire monitoring sensor observations oriented fire emergency evacuation is presented at first, real-time fire threat situation information inside building is then extracted from the observation data of multi-source sensors, which is used to constrain the dynamical optimization of the topology of the evacuation route. Finally, the simulation experiments prove that this method can improve the accuracy and efficiency of indoor evacuation routing.

sensor data; indoor fire; dynamic emergency evacuation; situation awareness; route optimization

The National Natural Science Foundation of China (Nos.41501421；41471320); The Foundation of Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation; Open Research Fund of State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (No.15I01)

DING Yulin(1987—)，female, PhD, research associate, majors in VGE and dynamic GIS.

ZHU Qing

丁雨淋，何小波，朱慶，等.實(shí)時(shí)威脅態(tài)勢(shì)感知的室內(nèi)火災(zāi)疏散路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(12)：1464-1475.

10.11947/j.AGCS.2016.20160053. DING Yulin，HE Xiaobo，ZHU Qing，et al.A Dynamic Optimization Method of Indoor Fire Evacuation Route Based on Real-time Situation Awareness[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(12):1464-1475. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20160053.

P208

A

1001-1595(2016)12-1464-12

國(guó)家自然科學(xué)基金(41501421；41471320)；空間信息智能感知與服務(wù)深圳市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(深圳大學(xué))開(kāi)放基金資助項(xiàng)目；測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(15I01)

2016-01-22

丁雨淋(1987—)，女，博士，副教授，研究方向?yàn)樘摂M地理環(huán)境與多維動(dòng)態(tài)地理信息系統(tǒng)。

E-mail：rainforests@126.com

朱慶

E-mail：zhuq66@263.net

修回日期：2016-10-28