基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法及装置、系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，该方法包括：建立实际建筑物的空间场景模型，并进行初始化处理；寻找建筑物内最短疏散路径；当发生突发事件时，接收事件信息，建立事件区域模拟模型进行突发事件模拟，得到事件模拟结果；根据模拟结果进行疏散路径重新规划；将路径重新规划后的路线数据向引导设备进行传输，即通过广播进行语音疏散；通过灯光开启关闭来进行指导疏散。

Path Replanning Method, Device and System Based on Emergency Fire Events in Buildings

The invention discloses a path reprogramming method based on fire emergencies in buildings. The method includes: establishing a space scene model of an actual building and initializing it; searching for the shortest evacuation path in a building; receiving incident information when an emergency occurs, establishing an event area simulation model to simulate the emergency and obtaining the simulation results; According to the simulation results, the evacuation path is re-planned; the route data after the re-planning is transmitted to the guidance equipment, that is, voice evacuation through broadcasting; and the light is turned on and off to guide the evacuation.

【技术实现步骤摘要】
基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法及装置、系统
本公开属于路径规划的
，涉及一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法及装置、系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。随着城市发展已经进入了快速增长的时期，人口规模的不断扩大，具有城市人口集中的特点，城市遭受灾害和重大突发性事件的威胁越来越严重。人群疏散问题直接影响到城市遭受灾害和重大突发性事件发生时人员的迅速安全转移。现有的人群疏散方式都是建立在恒定事件场景下，忽略了场景事件的易变、突发、不确定性，局势会因为事件源的不同和事件影响范围导致环境局势的变化，在火灾局势不明的情况下，人群不能自己做出正确的判断，只能依据原路径规划路线，而其路线又不能满足事件场景的切实需求，这会造成对人群疏散时的错误引导，随即而来的是更大的人员伤亡情况。在实际应用中，常见的路径规划算法有：Dijkstra算法、Floyed算法、A*算法、D*算法、遗传算法、元胞自动机、模拟退火、人工神经网络、蚁群算法、粒子群算法、强化学习算法等等。随着科学技术的快速发展，路径规划技术所面对的环境也更为复杂多变，这就要求路径规划算法要具有快速响应复杂环境变化的能力，而传统的路径规划算法在此方面还有所欠缺。
技术实现思路
针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法及装置、系统，在突发情况下对原路径进行重新规划，通过与环境动态交互,不断尝试不同的行为策略并加以改进,最终获得最优行为策略，得到全局最优路径，实时更新路径，从而为人群选择一条最合适的逃生路径。根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法。一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，该方法包括：建立实际建筑物的空间场景模型，并进行初始化处理；寻找建筑物内最短疏散路径；当发生突发事件时，接收事件信息，建立事件区域模拟模型进行突发事件模拟，得到事件模拟结果；根据模拟结果进行疏散路径重新规划。进一步地，在该方法中，对所述空间场景模型进行初始化处理包括：初始化空间场景模型中出入口的个数及位置信息，初始化空间场景模型中预先安装于建筑物内合适位置的安全疏散相关装置的个数及位置信息，初始化空间场景模型中人物的个体数量及位置信息，以及初始化空间场景模型中障碍物的数量及位置信息。进一步地，在该方法中，采用A*算法寻找建筑物内最短疏散路径。进一步地，在该方法中，当发生突发事件时，接收安全疏散相关装置采集的事件信息，建立事件区域模拟模型进行突发事件模拟；所述事件信息包括火灾位置信息、火灾范围信息和火灾温度信息。进一步地，在该方法中，采用强化学习中的Q-learning算法进行疏散路径重新规划。进一步地，该方法还包括，将重新规划后的疏散路径输出区引导设备进行指导疏散。根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法。根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种终端设备。一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法。根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划系统。一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划系统，该系统包括：安全疏散相关装置，安装于建筑物内合适位置，用于当发生突发事件时采集的事件信息，并发送至终端设备；终端设备，用于执行所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，并将重新规划的疏散路径发送至引导设备；引导设备，用于接收重新规划的疏散路径进行指导疏散。进一步地，所述安全疏散相关装置包括温度传感器、烟雾传感器、视频传感器、红外传感器；各个安全疏散相关装置分区标号安装；所述温度传感器和烟雾传感器用于检测紧急事件火灾的发生；所述视频传感器用于采集紧急事件火灾的发生范围；所述红外传感器用于检测危险地带是否有人存在。进一步地，所述引导设备包括火灾报警联动控制端口，所述火灾报警联动控制端口分别与所述终端设备、存储器、应急广播设备和照明系统连接；所述火灾报警联动控制端口接收所述终端设备传输的疏散路径，调取存储器中的应急广播信息发送至应急广播设备进行语音指导疏散；并控制照明系统开启疏散路径上的灯光，关闭非疏散路径上的灯光。本公开的有益效果：本公开所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法及装置、系统，在建筑物中的合适位置分区标号安装安全疏散相关装置以获取突发事件的位置、范围、大小等信息；对实际建筑物进行抽象化场景模型建立，并对得到空间场景模型进行初始化处理；前期采用A*算法寻找建筑物内最短疏散路径；当发生突发事件时，根据安全疏散传感装置采集到的事件发生的位置、范围、大小等信息，建立事件区域模拟模型，得出事件模拟结果；然后根据模拟结果使用强化学习算法进行疏散路径重新规划；将路径重新规划后的路线数据向引导设备进行传输。本公开在突发情况下对原路径进行重新规划的方法，采用了强化学习中的Q-Learning算法来应对突发事件进行路径规划控制，它不需要获得环境的模型,学习者通过与环境动态交互,不断尝试不同的行为策略并加以改进,最终获得最优行为策略，从而得到全局最优路径，实时更新路径，从而为人群选择一条最合适的逃生路径。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1是根据一个或多个实施例的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法流程图；图2是根据一个或多个实施例的具体方法流程图；图3是根据一个或多个实施例的A*算法流程示意图；图4是根据一个或多个实施例的强化学习流程示意图；图5是根据一个或多个实施例的位置点路径关系示意图；图6是根据一个或多个实施例的位置点路径关系矩阵示意图；图7是根据一个或多个实施例的Q矩阵表初始化示意图。具体实施方式：下面将结合本公开的一个或多个实施例中的附图，对本公开的一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开的一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，其特征在于，该方法包括：建立实际建筑物的空间场景模型，并进行初始化处理；寻找建筑物内最短疏散路径；当发生突发事件时，接收事件信息，建立事件区域模拟模型进行突发事件模拟，得到事件模拟结果；根据模拟结果进行疏散路径重新规划。

【技术特征摘要】
1.一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，其特征在于，该方法包括：建立实际建筑物的空间场景模型，并进行初始化处理；寻找建筑物内最短疏散路径；当发生突发事件时，接收事件信息，建立事件区域模拟模型进行突发事件模拟，得到事件模拟结果；根据模拟结果进行疏散路径重新规划。2.如权利要求1所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，其特征在于，在该方法中，对所述空间场景模型进行初始化处理包括：初始化空间场景模型中出入口的个数及位置信息，初始化空间场景模型中预先安装于建筑物内合适位置的安全疏散相关装置的个数及位置信息，初始化空间场景模型中人物的个体数量及位置信息，以及初始化空间场景模型中障碍物的数量及位置信息。3.如权利要求1所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，其特征在于，在该方法中，采用A*算法寻找建筑物内最短疏散路径。4.如权利要求1所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，其特征在于，在该方法中，当发生突发事件时，接收预先安装于建筑物内合适位置的安全疏散相关装置采集的事件信息，建立事件区域模拟模型进行突发事件模拟；所述事件信息包括火灾位置信息、火灾范围信息和火灾温度信息。进一步地，在该方法中，采用强化学习中的Q-learning算法进行疏散路径重新规划。5.如权利要求1所述的一种基于建筑物中突发火灾事件的路径重规划方法，其特征在于，该方法还包括，将重新规划后的疏散路径输出区引导设备进行指导疏散。6.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕蕾，周丽美，赵修凯，吕晨，张桂娟，刘弘，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：山东,37