基于多传感器的消防疏散路径规划方法、装置、设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种基于多传感器的消防疏散路径规划方法，包括：对待疏散建筑的深度三维点云数据进行滤波得到标准三维点云数据，对所述待疏散建筑的激光雷达数据转换为点云数据格式，得到标准雷达点云数据；将标准雷达点云数据和标准三维点云数据进行数据融合并对数据融合后的结果进行地图构建处理，得到全局栅格地图；利用对基础蚁群算法进行算法优化得到的改进蚁群算法对全局栅格地图中识别出的多个位置节点进行路径规划，得到疏散路径规划方案。本发明专利技术还提出一种基于多传感器的消防疏散路径规划装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以解决基于多传感器的消防疏散路径规划的效率较低的问题。传感器的消防疏散路径规划的效率较低的问题。传感器的消防疏散路径规划的效率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器的消防疏散路径规划方法、装置、设备


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于多传感器的消防疏散路径规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在消防应急疏散研究领域中，路径规划一直都是研究的重中之重，在火灾事故发生时，在短时间内对撤离人员进行安全高效的疏散和转移是现代城市消防救援的关键问题。路径优化在疏散中起着重要作用，并且是影响和衡量疏散计划是否可行的标准。
[0003]现有的消防疏散路径方法通常是采用可视图法、栅格法、人工势场法以及包括人工神经网络算法、遗传算法、蚁群算法等一些智能算法进行路径规划，但是这些智能算法在解决大规模路径规划问题时容易陷入局部最优，收敛速度过慢等问题，进而导致消防疏散路径规划的效率较低，因此亟待提出一种效率更高的消防疏散路径规划方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于多传感器的消防疏散路径规划方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决消防疏散路径规划的效率较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的消防疏散路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于激光雷达和点云设备分别扫描预先设定的待疏散建筑得到的激光雷达数据及深度三维点云数据；对所述深度三维点云数据进行滤波处理，得到标准三维点云数据，及将所述激光雷达数据的数据格式转换为点云数据格式，得到标准雷达点云数据；将所述标准雷达点云数据和所述标准三维点云数据进行数据融合，并将数据融合后的结果输入至预设的建图算法中进行地图构建处理，得到全局栅格地图；获取量子比特并构建量子旋转门更新公式，以所述量子比特作为预设基础蚁群算法中的信息素，以所述量子旋转门更新公式作为所述预设基础蚁群算法中的更新公式对所述预设基础蚁群算法进行算法优化，得到改进蚁群算法；识别出所述全局栅格地图中的多个位置节点，利用所述改进蚁群算法对多个所述位置节点进行路径规划，得到疏散路径规划方案。2.如权利要求1所述的基于多传感器的消防疏散路径规划方法，其特征在于，所述将所述标准雷达点云数据和所述标准三维点云数据进行数据融合，包括：基于预设的坐标转换公式将所述标准雷达点云数据进行坐标转换，得到转换三维点云数据；将所述转换三维点云数据和所述标准三维点云数据输入至预先建立及训练好的图像融合模型中，输出数据融合后的融合特征图。3.如权利要求2所述的基于多传感器的消防疏散路径规划方法，其特征在于，所述坐标转换公式为：其中，(,,)为所述标准雷达点云数据，为所述标准雷达点云数据的旋转矩阵，为所述标准雷达点云数据的平移矩阵，(,,)为所述转换三维点云数据。4.如权利要求1所述的基于多传感器的消防疏散路径规划方法，其特征在于，所述利用所述改进蚁群算法对多个所述位置节点进行路径规划，得到疏散路径规划方案，包括：对所述改进蚁群算法中的量子蚁群进行初始化处理，得到初始量子蚁群；基于多个所述位置节点和预设的生成要求构建生成多条参考路径；将所述初始量子蚁群中的多个蚂蚁随机放入多条参考路径中，并利用所述量子旋转门更新公式对在所述参考路径中的初始量子蚁群进行变换更新；当所述量子旋转门更新公式中的循环次数小于预设的参考循环次数时，则重新构建参考路径，直至所述循环次数大于或者等于所述参考循环次数时，将所述参考路径输出为最优疏散路径；将所述最优疏散路径作为疏散路径规划方案。5.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂智慧，
申请(专利权)人：深圳市新天泽消防工程有限公司，
类型：发明
国别省市：