智能疏散系統(tǒng)導向標志計算及疏散路徑仿真

張?zhí)K英 郭寶樑 趙國花 劉慧賢

摘 要：為了解決大型綜合建筑中智能疏散系統(tǒng)在火災(zāi)等突發(fā)情況發(fā)生時可根據(jù)復(fù)雜建筑結(jié)構(gòu)規(guī)劃出合理、安全的疏散路徑問題，提出了一種基于改進A*算法的多起點、多出口路徑規(guī)劃方法。通過增加轉(zhuǎn)彎懲罰值，結(jié)合火災(zāi)影響區(qū)域?qū)崟r信息和火災(zāi)中心點的距離改進了估價函數(shù)，進而計算出最優(yōu)疏散路徑。依據(jù)搜索出的最優(yōu)路徑調(diào)整三維樓層地圖中各個導向標志方向，從而引導不同位置人員從最優(yōu)路徑疏散逃生。仿真實驗結(jié)果表明，在計算多起點、多出口疏散路徑時，改進A*算法與傳統(tǒng)Dijkstra算法和A*算法相比，搜索方向更加明確，路徑更加平滑，搜索效率更高，運行時間更短，并能結(jié)合火災(zāi)信息保證疏散路徑的安全性。該算法在求解大型綜合建筑火災(zāi)安全疏散路徑方面具有很好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：人工智能理論;路徑規(guī)劃;柵格法;A*算法;Dijkstra算法;導向標志

中圖分類號：TP391 ? 文獻標識碼：A ? doi：10.7535/hbkd.2020yx01005

Abstract： In order to solve the problem that the intelligent evacuation system in large-scale integrated buildings can plan a reasonable and safe evacuation path according to the complex building structure when the fire occurs， the multi-start multi-egress path planning method based on the improved A* algorithm is proposed. By increasing the turning penalty value， the real-time information of the fire affected area， and the distance of the fire center point are improved to improve the valuation function， and then the optimal evacuation path is calculated. According to the searched optimal path， the direction of each guiding mark in the three-dimensional floor map is adjusted， thereby guiding people at different positions to evacuate from the optimal path. The simulation experiments show that compared with the traditional Dijkstra algorithm and A* algorithm， the improved A* algorithm in calculating multiple starting points and multi-export evacuation paths has a clearer search direction， a smoother path， and a higher search efficiency and shorter running time， and combines fire information to ensure evacuation path security. The algorithm has a good application prospect in solving the fire safety evacuation path of large-scale integrated buildings.

Keywords：artificial intelligence theory; route plan; grid method; A* algorithm; Dijkstra algorithm; guide mark

隨著社會的快速發(fā)展，人員密集的場所不斷增加，建筑物逐漸向高層化、智能化、多樣化設(shè)計演變，這些要求導致建筑物日趨復(fù)雜。對于很多綜合性建筑而言，其內(nèi)部人員密集，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，一旦發(fā)生火災(zāi)等突發(fā)事件，樓內(nèi)疏散系統(tǒng)就扮演了重要角色。傳統(tǒng)的疏散系統(tǒng)路徑較為固定，缺少靈活性，有時由于導向標志的誤操作，還會誤導人員向災(zāi)情嚴重的方向逃生，耽誤最佳逃生時間。因此，可以根據(jù)火災(zāi)等突發(fā)事件的實時情況動態(tài)調(diào)整逃生路徑的智能疏散系統(tǒng)應(yīng)運而生。

逃生路徑規(guī)劃，是智能疏散系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)之一。當火災(zāi)等突發(fā)情況發(fā)生時，系統(tǒng)根據(jù)火災(zāi)現(xiàn)場實時情況，動態(tài)計算最優(yōu)逃生路徑，從而引導人員準確、安全、快速地逃離危險區(qū)域，縮短逃生時間，減少人員和財產(chǎn)損失。目前，國內(nèi)外學者在疏散路徑優(yōu)化方面進行了大量的研究，如邢志祥等[1]通過疏散模擬軟件Pathfinder結(jié)合實際情況建立模型，對常州某大型超市進行了火災(zāi)情況下人員疏散模擬研究，提出針對該超市的一種更為合理的疏散路徑;劉毅等[2]基于改進蟻群算法提出考慮火災(zāi)實時擴散的最短路徑選擇模型，可以在保證安全的前提下提供更合理的疏散路徑;陳一洲等[3]基于災(zāi)害預(yù)測的疏散路徑優(yōu)化理論模型，集成考慮實時與未來災(zāi)害影響的轉(zhuǎn)移避災(zāi)路徑優(yōu)化算法，進而規(guī)劃出避開災(zāi)害且疏散時間較短的逃生路徑;江奎東等[4]分析了人員密度以及煙氣能見度對最佳疏散路徑和疏散速度的影響，使用改進蟻群算法求解煙氣中人員疏散的最佳路徑;毛占利等[5]以結(jié)合疏散路徑的通行能力合理分配待疏散人員為原則，建立了疏散路徑受阻情況下的人員疏散模型。運用Dijkstra算法對最短路徑進行求解。張蓉等[6]提出最優(yōu)路徑、動態(tài)調(diào)整、即時反饋的新思路，結(jié)合Floyd算法體系，實現(xiàn)了應(yīng)急疏散路徑實時動態(tài)的智能規(guī)劃。

綜合以上成果，文獻大多通過引入災(zāi)變模型、人員疏散模型或算法對疏散路徑進行研究，而對于動態(tài)逃生導向標志的規(guī)劃研究卻不多，且大多為單起點、單出口的路徑規(guī)劃，而實際人員疏散時樓層中各個位置都存在疏散人員，且出口不唯一。因此，本文結(jié)合火災(zāi)現(xiàn)場實時情況，以提前遠離火源，就近尋找出口為原則，使用改進A*算法計算三維環(huán)境下智能疏散系統(tǒng)中各個導向標志方向，從而引導人員快速安全疏散[7]。

1 問題描述及環(huán)境建模

1.1 問題描述

研究智能疏散系統(tǒng)中疏散導向標志的目的在于，當建筑物中發(fā)生火災(zāi)等突發(fā)情況時，智能疏散系統(tǒng)的檢測裝置根據(jù)各個樓層的火災(zāi)實時信息，計算出最優(yōu)逃生路徑。之后通過中間通訊設(shè)備控制各樓層中每個疏散導向標志的顯示方向，逃生人員根據(jù)所處位置導向標志的顯示方向逃生，可以達到快速、安全疏散的目的[8-10]。由于系統(tǒng)可根據(jù)火災(zāi)實時情況動態(tài)調(diào)整逃生路徑，因此可提高逃生效率，減少人員和財產(chǎn)損失。智能疏散系統(tǒng)的路徑規(guī)劃，可以看作是一種全局路徑規(guī)劃。研究全局路徑規(guī)劃有如下條件：

1）樓層地圖環(huán)境已知，即每個樓層障礙物和墻壁位置確定;

2）逃生人員隨機分布在樓層中各個位置;

3）逃生時僅考慮環(huán)境溫度、有毒煙霧和人員密度3個火災(zāi)實時信息，且檢測裝置可以實時檢測以上3個信息參數(shù)。

環(huán)境溫度、有毒煙霧和人員密度對人員疏散時的影響如表1所示。

1.2 三維地圖模型建立

室內(nèi)路徑規(guī)劃和室外路徑規(guī)劃地圖建模的不同之處在于三維空間的不同。雖然維度相同，但是室外三

維地圖大多為同一層面，只是不同區(qū)域的平面高度存在差異，障礙物分布可能處在多個不同水平面。而室內(nèi)三維地圖由于樓層內(nèi)部的特殊性，會出現(xiàn)多個樓層平面，但是每個平面內(nèi)的障礙物基本處在同一個水平面內(nèi)。因此，本文為了簡化地圖模型沒有采用空間等分網(wǎng)格法，而是將每個樓層看作一個二維柵格平面[11-13]。首先取一點作為坐標原點，之后在笛卡爾坐標系o-xyz下創(chuàng)建不同高度的二維柵格平面。運用柵格法將各個樓層和障礙物的情況柵格化，可行區(qū)域用白色柵格表示，障礙物和墻壁用立方體表示，樓梯用斜平面表示，各樓層出口通過樓梯節(jié)點把相鄰樓層地圖相互連接起來，建立樓層內(nèi)部完整的三維路徑圖。與傳統(tǒng)的方法相比，簡化了劃分空間等分網(wǎng)格，同時也減少了特征點的提取，進而簡化了三維拓撲模型連接。建立的某樓層三維模型地圖如圖1所示。

2 A*算法改進設(shè)計

2.1 A*算法基本原理

A*算法是以Dijkstra算法（簡稱D算法）為基礎(chǔ)的典型啟發(fā)式算法，一般用于全局路徑規(guī)劃。其基本原理是在搜索路徑的過程中不停地尋找估價函數(shù)最小的節(jié)點，使得搜索過程能夠沿著最優(yōu)路徑方向行進，進而減小了搜索的節(jié)點數(shù)量。其中每個節(jié)點的估價函數(shù)f（n）如式（1）所示。f（n）=g（n）+h（n）， （1）式中：g（n）為初始節(jié)點到節(jié)點n的代價值;h（n）為當前節(jié)點n到目標節(jié)點的預(yù)估代價值，其一般表示為曼哈頓距離、對角線距離或歐幾里得距離等形式，本文使用歐式距離。

A*算法有2個列表：open列表和closed列表。open列表是用來存儲將要探索的節(jié)點，closed列表被用作存儲已經(jīng)搜索完成的節(jié)點。在運行A*算法時，初始點加入open列表中，并以f（n）為標準，從open列表中選出代價值最小的節(jié)點存入colsed列表中，同時在open列表中刪掉。對當前節(jié)點所有可以到達的節(jié)點進行判斷：如果這個節(jié)點在close列表中就跳過;否則，當這個節(jié)點不在open列表中就把他加入其中，讓其父指針指向這個節(jié)點，當這個節(jié)點存在于open列表中，就計算出其g值大小。如果比之前g值小，說明這個節(jié)點滿足條件，修改這個節(jié)點的父指針指向新節(jié)點，同時計算出新的g值和f值，把open列表中的f值重新排序。重復(fù)上述步驟，直到在close列表中探索到目標節(jié)點，搜索路徑完成，最后父指針由目標點回到起始點，得出最小成本路徑[14-16]。

2.2 改進A*算法

雖然傳統(tǒng)的A*算法已經(jīng)在路徑規(guī)劃中廣泛應(yīng)用，但其存在搜索出的路徑轉(zhuǎn)彎次數(shù)較多、路徑不夠平滑的問題。且傳統(tǒng)路徑規(guī)劃一般為單起點、單出口，而實際人員疏散時地圖中各個位置都存在疏散人員，出口不唯一，即多起點、多出口的路徑規(guī)劃。因此，本文以A*算法為基礎(chǔ)并結(jié)合火災(zāi)發(fā)生的實際情況，提出一種適合疏散路徑的改進A*算法，通過計算疏散路徑，調(diào)整各樓層導向標志，引導人員合理、快速逃生[17-19]。

2.2.1 估價函數(shù)改進

由于傳統(tǒng)A*算法規(guī)劃出的路徑轉(zhuǎn)彎次數(shù)較多，在實際計算疏散路徑時容易導致逃生者行進速度減慢，在慌亂情況下可能會迷失方向。加之發(fā)生火災(zāi)時路徑上的人員密度、有毒煙霧、環(huán)境溫度都會對逃生人員產(chǎn)生影響，因此本文對傳統(tǒng)的估價函數(shù)進行改進。改進后的估價函數(shù)見式（2）。f（n）=g（n）+h（n）+a·k（n）+b·z（n），（2）式中：g（n）為初始節(jié)點到任意節(jié)點n的代價值;h（n）為從當前節(jié)點n到目標節(jié)點與到火災(zāi)中心點歐式距離的差;k（n） 為當前節(jié)點火災(zāi)綜合信息評價函數(shù);z（n） 為當前節(jié)點路徑轉(zhuǎn)向成本評價函數(shù)。為統(tǒng)一單位，需將k（n）和z（n）轉(zhuǎn)化為g（n）和h（n）所代表的距離信息，為此，將k（n）和z（n）分別乘以懲罰系數(shù)a和b。h（n）=（xn-xg）2+（yn-yg）2-c·（xn-xj）2+（yn-yj）2，（3）式中：xg為目標點橫坐標;yg為目標點縱坐標;xn為當前節(jié)點n橫坐標;yn為當前節(jié)點n縱坐標;xj為火災(zāi)中心點橫坐標;yj為火災(zāi)中心點縱坐標;c為對應(yīng)系數(shù)。k（n）=ms（n）+ws（n）+ts（n） ， （4）式中：m（n）為當前節(jié)點人員密度;w（n）為當前節(jié)點有毒煙霧;t（n）為當前節(jié)點環(huán)境溫度;s為對應(yīng)等級。

通過以上改進，引入了火災(zāi)綜合信息和轉(zhuǎn)彎次數(shù)2個評價函數(shù)，有效減少了路徑的轉(zhuǎn)彎次數(shù)，保證了路徑與火災(zāi)中心的安全距離，同時避開了受火災(zāi)影響的路徑，保證人員快速、安全地進行疏散。

2.2.2 最優(yōu)路徑篩選

疏散時樓層中各個位置都存在疏散人員，且出口不唯一，屬于多起點、多出口的路徑規(guī)劃，因此，本文首先將樓層各個路口處放置疏散導向標志，然后分別以每個導向標志為起點，所在樓層各個出口為終點，使用本文算法進行多出口路徑規(guī)劃，最后對規(guī)劃出的各個路徑進行篩選，選取最優(yōu)路徑作為疏散路徑[20-21]。

2.3 導向標志方向選擇

設(shè)定導向標志可以顯示4個方向，如圖2所示，由所選路徑得出導向標志方向，如圖3所示。以導向標志所在節(jié)點n為起點，所行進至的下一節(jié)點n+1為終點，黑色區(qū)域為障礙物，陰影區(qū)域為算法規(guī)劃出的最優(yōu)路徑，黑色箭頭方向為行進方向。示例中得出的導向標志顯示方向為S。

2.4 改進A*算法的流程圖

改進A*算法結(jié)合火災(zāi)實時信息計算出各個疏散位置對應(yīng)不同出口的疏散路徑，然后對不同疏散路徑進行篩選以選出最優(yōu)路徑，根據(jù)最優(yōu)路徑計算導向標志方向，從而引導樓層各個位置的人員安全、快速逃生。具體改進A*算法流程圖如圖4所示。

3 仿真與分析

3.1 算法仿真

為驗證改進算法，使用Matlab2016為實驗平臺對其進行仿真實驗。在二維柵格地圖內(nèi)分別在未發(fā)生火災(zāi)和發(fā)生火災(zāi)時對D算法、A*算法與改進算法進行仿真對比。設(shè)定柵格地圖大小為50*50，其中白色為可行區(qū)域，黑色為障礙物區(qū)域，深灰色為搜索區(qū)域，淺灰色線為算法計算出的最優(yōu)路徑（從起點至出口的灰線），圓圈代表著火位置，加號代表此處存在有毒煙霧或溫度異常情況，三角表示此路徑上人員密度過高。未發(fā)生火災(zāi)時3種算法搜索出的疏散路徑如圖5—圖7所示，發(fā)生火災(zāi)時3種算法計算出的疏散路徑如圖8—圖10所示。

由圖5—圖7可知，當未發(fā)生火災(zāi)時，傳統(tǒng)D算法和A*算法雖然搜索出的最優(yōu)路徑相同，但是D算法的搜索區(qū)域明顯多于A*算法，因此導致其搜索速度慢于A*算法。而改進后的A*算法雖然搜索出的最優(yōu)路徑與傳統(tǒng)的D算法和A*算法相比長了一點，但其搜索區(qū)域比前兩者小很多，搜索速度更快，搜索出的最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)彎次數(shù)也更少，使得人員尋找逃生路徑時更為容易，提高了逃生成功率。

由圖8—圖10可知，當發(fā)生火災(zāi)時，改進后的A*算法搜索區(qū)域減少，搜索速度快，得出的最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)彎次數(shù)少，同時會繞過有毒煙霧、溫度異常和人員密集區(qū)域，并與著火位置保持一定安全距離，在提高了逃生效率的同時保證了逃生人員的安全性。

根據(jù)改進算法計算出的最優(yōu)路徑控制導向標志的方向。未發(fā)生火災(zāi)時，各樓層導向標志顯示和三維樓層導向標志顯示如圖11—圖14所示。樓層中白色區(qū)域為可行區(qū)域，三角為所在位置導向標志的方向指示，每個樓層有4個出口，各導向標志根據(jù)自身位置指向最近出口，指引人員安全疏散。

設(shè)定三樓有兩處地點發(fā)生火災(zāi)，黑球體代表著火位置，加號代表此處存在有毒煙霧或溫度異常情況，三角表示此路徑上人員密度過高。使用改進算法控制著火時三樓導向標志的顯示和整體三維樓層導向標志顯示，如圖15、圖16所示。由于一層和二層并未發(fā)生火災(zāi)，因此其導向標志方向不變。

3.2 人群疏散仿真

為驗證使用動態(tài)疏散導向標志對人員疏散時的作用，使用Pathfinder軟件對發(fā)生火災(zāi)的樓層進行人群疏散仿真。Pathfinder由美國Thunderhead engineering公司研發(fā)，是基于進、出和人員運動的仿真模擬器。其可提供三維可視化分析結(jié)果和用戶界面模擬設(shè)計，能計算每名疏散人員的獨立運動。樓層結(jié)構(gòu)模型與之前建立的樓層三維模型相同，尺寸為100 m×100 m，每層隨機分布300人，火災(zāi)發(fā)生地點同樣在三樓。三樓仿真地圖和整體三維樓層仿真地圖如圖17、圖18所示。

當三樓發(fā)生火災(zāi)時，設(shè)定樓內(nèi)人員撤離速度為3 m/s，人員在靜態(tài)標志引導下疏散路徑和人員撤離時間如圖19、圖20所示。其中箭頭表示了靜態(tài)標志顯示方向，擁擠區(qū)域已標出，著火位置與之前Matlab仿真時相同。

由圖19可知，由于靜態(tài)導向標志不能實時更新火災(zāi)信息，使得部分逃生者跟隨導向標志的錯誤引導，在出口2火災(zāi)區(qū)域附近出現(xiàn)大面積路徑折返和擁堵，同時，因逃生通道較窄，距離火源較近，逃生人員在出口4附近出現(xiàn)等待、擁堵等情況，這大大降低了逃生效率和逃生人員安全性。圖20顯示樓內(nèi)人員完全疏散時間為118 s。

基于動態(tài)逃生系統(tǒng)，使用改進算法計算出的導向標志引導人員疏散，其他參數(shù)不變，人員疏散路徑和撤離時間如圖21、圖22所示。

由仿真可知，在其余參數(shù)不變的情況下，改進算法結(jié)合火災(zāi)實時信息和路徑擁堵情況，計算出樓內(nèi)各個疏散導向標志的方向，引導人員快速、安全撤離到安全區(qū)域。從圖21可知，人員在疏散時并沒有出現(xiàn)路徑折返和人員等待、擁堵的情況。由圖22可知，樓內(nèi)人員完全疏散時間為101 s，與圖20相比疏散時間更快、效率更高。疏散路徑避開了火災(zāi)區(qū)域，保證了與火災(zāi)中心的距離，使人員在疏散時更加安全。

4 結(jié) 語

本文使用Matlab軟件對大型綜合建筑智能疏散系統(tǒng)中的導向標志方向判斷進行了仿真研究，將火災(zāi)發(fā)生位置等實時信息和路徑轉(zhuǎn)向成本引入A*算法的估價函數(shù)，從而對算法進行了改進。改進算法降低了搜索時間和路徑轉(zhuǎn)彎次數(shù)，與傳統(tǒng)D算法和A*算法相比，運算速度更快，搜索路徑更合理。通過使用模擬疏散軟件Pathfinder對火災(zāi)情況下靜態(tài)導向標志和動態(tài)導向標志引導人員疏散的情況進行模擬分析和對比，可知改進算法計算出的動態(tài)導向標志引導人員疏散使得逃生時間更短、效率更高，同時逃生路徑避開了火災(zāi)區(qū)域，使人員在疏散時更加安全。本文僅通過仿真軟件對導向標志和人員疏散情況進行了模擬，未來還需在實際環(huán)境中進一步驗證和改進本文算法。

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