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    基于實驗數(shù)據(jù)集的船舶疏散虛擬實驗環(huán)境研究

    2019-09-03 08:14:53張如凱
    鋒繪 2019年6期
    關(guān)鍵詞:虛擬實驗火災(zāi)

    張如凱

    摘 要:在我國建設(shè)海洋強(qiáng)國戰(zhàn)略實施的關(guān)鍵時期,我們必須同時面對,航運發(fā)展與航運事故對航運業(yè)的雙重影響,伴隨這一些重大事故的發(fā)生,船舶事故和海員求生逐漸受到越來越多的關(guān)注。出于安全原因,IMO雖然已經(jīng)引入了一系列指導(dǎo)方針,用于在設(shè)計階段對大型船舶進(jìn)行全面疏散分析和認(rèn)證。在本文中,以危害較大,發(fā)生頻率較高的船舶火災(zāi)作為研究對象,建立了火災(zāi)環(huán)境模擬;在此基礎(chǔ)上,建立了一個基于個體的微觀疏散模型,并進(jìn)行了初步驗證。

    關(guān)鍵詞:VR;火災(zāi);疏散;虛擬實驗

    1 概述

    虛擬現(xiàn)實(VR)已經(jīng)成為研究人類火災(zāi)行為的一種流行方法,VR技術(shù)可作為案例研究,突擊演練,實地研究,實驗室研究和假設(shè)研究等其他成熟的補(bǔ)充研究方法。通過研究相關(guān)文獻(xiàn),分析了VR的優(yōu)勢,劣勢等的基礎(chǔ)上,利用虛擬環(huán)境提供最大程度的實驗控制,易于復(fù)制,具有相對較高的生態(tài)效度,并允許在過于危險的情況下安全地研究人員行為的優(yōu)點,建立模型,供訓(xùn)練和實驗適用,旨在了解人類在火災(zāi)中的行為并提高消防安全性。

    2 虛擬現(xiàn)實發(fā)展情況分析

    VR被定義為“感知者體驗遠(yuǎn)程呈現(xiàn)的真實或模擬環(huán)境”(存在于虛擬環(huán)境中)。這個非常廣泛的定義意味著VR不僅限于計算機(jī)生成環(huán)境或任何特定技術(shù)。在某種程度上,現(xiàn)實世界的實驗室也可以被視為虛擬環(huán)境。但是,本文的范圍中VR僅指計算機(jī)生成的模擬。遠(yuǎn)程呈現(xiàn)的體驗存在于VR技術(shù)所顯示的地方的錯覺,以及虛擬環(huán)境中發(fā)生的事件似乎合情合理的錯覺。請注意,此定義并不意味著使用任何特定技術(shù)。然而,VR系統(tǒng)通常使用計算機(jī)生成的視覺和聽覺模擬來將參與者浸入VR中。VR允許向參與者呈現(xiàn)高度逼真的交互式視覺和聽覺刺激。還可以開發(fā)增強(qiáng)的多模式系統(tǒng)擴(kuò)展VR,包括風(fēng),熱或運動等。

    VR已經(jīng)成為其他研究領(lǐng)域中一種成熟的方法。如果參與者在VR和現(xiàn)實世界中表現(xiàn)出類似的行為,情感,認(rèn)知和心理生理反應(yīng),則可以假設(shè)為生態(tài)有效性。對現(xiàn)實世界或虛擬實驗室場景的情緒反應(yīng)程度不一定與真實的火災(zāi)緊急情況中的預(yù)期相同。生態(tài)有效性并不要求參與者必須相信模擬的火災(zāi)場景是真實的。實際上,感知輸入(例如,視覺模擬)可以引發(fā)情緒反應(yīng),例如恐懼反應(yīng),即使參與者知道他們所看到的是模擬環(huán)境。這些反應(yīng)的強(qiáng)度可能較低,但是,未來的研究有必要在VR的背景下闡明這個問題。更重要的是,VR的設(shè)計必須使參與者行為的觀察結(jié)果能夠為現(xiàn)實世界的情景提供有效的結(jié)論。一項研究通過比較參與者在VR疏散情景中的行為與現(xiàn)實世界的案例研究,找到了有希望的結(jié)果。其他研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)實驗室和VR模擬隧道應(yīng)急情景中具有可比性。請注意,兩種形式的人工實驗方法(VR和經(jīng)典實驗室研究)的相似性并不能保證生態(tài)有效性。

    3 VR與火災(zāi)逃生的結(jié)合

    VR已被用于火災(zāi)中人類行為的各個方面的若干研究,如建筑物疏散,公路隧道火災(zāi)中的乘員行為,消防培訓(xùn),以及其他安全和安全研究領(lǐng)域。如果證明足夠有效,VR將成為獲得客觀和可靠見解的有希望的途徑。VR研究的結(jié)果可用于檢驗和驗證疏散模型,并整合到VR訓(xùn)練措施中。

    我們認(rèn)為VR是研究火災(zāi)的有效方法。 VR允許揭示先前在受控條件下無法研究的船員行為方面。雖然我們發(fā)現(xiàn)了該方法的一些弱點和局限性,但最重要的是需要進(jìn)行驗證研究,但似乎可以通過技術(shù)進(jìn)步或結(jié)合幾種不同的研究方法來克服這些問題。最先進(jìn)的研究方法(包括VR)都沒有能夠有效地掌握火災(zāi)逃生的所有方面,而VR并不旨在取代任何其他目前已建立的研究方法。我們將其視為一種有前景的補(bǔ)充實驗室工具。

    4 VR火災(zāi)模型分析

    鑒于重大海上災(zāi)害造成的巨大損失以及大容量游輪數(shù)量的增加,有關(guān)海上乘客和船員疏散的問題日益受到關(guān)注。棄船演習(xí)被認(rèn)為是證明船舶符合疏散要求的最可靠方式,但通常昂貴且難以組織。另一方面,建模和仿真工具提供了一種有效的方法來幫助改善船舶設(shè)計,以便于在海上疏散。模擬工具的開發(fā)已經(jīng)引起了人們的極大興趣,到目前為止已經(jīng)開發(fā)了許多計算機(jī)模擬軟件包。然而,船舶撤離仍然是一個非常初級的研究課題,只能找到有限的出版物。據(jù)稱,由于特殊的環(huán)境因素,包括船舶的運動, 橫傾和橫搖以及船舶的復(fù)雜幾何形狀,船舶上的疏散過程可能會有很大不同。

    關(guān)于船舶疏散模型的研究,現(xiàn)階段主要表現(xiàn)為: 目前尚不清楚如何處理路徑選擇行為以及所提到的智能人類行為將如何影響模擬中人員的移動。 船舶疏散模型應(yīng)該是一種多智能體直觀模型,其中各個單元根據(jù)非常簡單的本地規(guī)則在船舶地圖的拓?fù)鋱D表中向目標(biāo)移動以避免沖突。 模型建設(shè)的重點是將火災(zāi)動力學(xué)模擬結(jié)果納入疏散模型,但在局部運動模型中沒有充分探索人類行為。軟件中使用了先進(jìn)的虛擬現(xiàn)實技術(shù),通過將“化身”納入模擬場景,實現(xiàn)多個用戶沉浸和積極參與疏散過程。代理人的本地運動是通過計算機(jī)游戲行業(yè)普遍存在的“轉(zhuǎn)向行為”方法建模的。

    為了完成訓(xùn)練,需進(jìn)行船舶建模,模擬中使用的諸如移動速度之類的參數(shù)是均勻的,表明不考慮人的區(qū)域和人口統(tǒng)計差異。并且根據(jù)試驗數(shù)據(jù)確定響應(yīng)時間分布,初始位置以及乘客的最終目的地。從最初的位置接近最終裝配站時,船員理論上可以選擇不同的路線。由于在這種情況下每個乘客的詳細(xì)路線信息是未知的,因此本研究采用距離最短的路線。為了獲得更精確的結(jié)果,我們在模擬案例中添加了250標(biāo)記點,這250個代理的起始位置是根據(jù)船上標(biāo)記的人口分配的。

    該模型分為兩個層次:宏觀層面的戰(zhàn)略層面行為和微觀層面的操作行為。宏觀層面主要處理長期路線選擇和地圖導(dǎo)航任務(wù),以決定路線并獲得區(qū)域感知目標(biāo)。微觀層面決定了每個時間步的代理的局部運動,包括以下兩個模塊。路線選擇和地圖導(dǎo)航模塊識別臨時期望的區(qū)域移動目標(biāo),并且基于代理的個體移動模塊使用目標(biāo)來控制實際移動,然后基于詳細(xì)的計算下一時間步中的實際移動方向和距離環(huán)境信息和一套規(guī)則。

    5 模擬結(jié)果與實驗結(jié)果的比較

    從理論上講,該跟蹤數(shù)據(jù)集非常適合于驗證目的,因為重要的模擬輸入信息,例如乘客的響應(yīng)時間,起始位置以及終點是已知的。然而,實驗數(shù)據(jù)存在一些不確定性,這可能導(dǎo)致我們模擬中的上述差異。如前所述,在這種情況下,我們沒有將乘客的移動速度與不同性別和年齡組以及船上的不同區(qū)域分開,這可能導(dǎo)致模擬結(jié)果的某些偏差。其次,這條路上的大量未標(biāo)記的人最終參加了疏散演習(xí)。在整個撤離過程中,它們的存在會影響其他標(biāo)記的乘客,特別是在高度擁擠的區(qū)域,如樓梯和狹窄的走廊。然而,實際未標(biāo)記的乘客人數(shù),他們的起始位置以及他們的裝配時間未包括在整體裝配數(shù)據(jù)中。

    此外,數(shù)據(jù)集中給出的響應(yīng)時間是基于區(qū)域的,換句話說,我們無法為仿真模型中的每個觀測點分配精確的響應(yīng)時間。考慮到上述所有不確定性,模擬和實驗結(jié)果之間的裝配時間變化似乎是可以接受的。

    6 結(jié)論

    通過參考船舶撤離的文獻(xiàn)和國際海事組織(IMO)的指導(dǎo)原則,本文通過仿真研究了船舶疏散問題。引入了基于個體的微觀疏散模擬模型,并通過海上模擬驗證了船舶疏散情況。模擬結(jié)果與實驗測量數(shù)據(jù)合理一致。該模型還可以進(jìn)一步發(fā)展,我們將通過優(yōu)化疏散路線分配方法以及添加新參數(shù)來模擬特殊情況下的個體行為,從而對其進(jìn)行改進(jìn)。

    參考文獻(xiàn)

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