虚拟现实系统中疏散路径规划算法的研究与应用

摘要

现代建筑的设计随着科技的发展愈加复杂化与大型化，而建筑火灾的发生往往具有突发性，由于缺乏有效的疏散指引以及疏散人员的恐慌心理导致疏散效率低下，因此如何对处在建筑火灾中的人员进行合理高效的疏散也成为了研究重点。
　　由于传统的疏散方案仅以路径最短或者时间最短这种单一目标对疏散人员的路径进行规划，而在实际建筑火灾人员疏散过程中，单一目标由于其局限性往往不能反映出实际应急疏散。为了保证安全且快速的疏散，需要对疏散人员所选择的路径上的多个目标进行决策。本文以全体疏散人员疏散时间、拥堵度，风险作为路径决策的三个目标，构建出相应的多目标应急疏散模型，并以建筑的数据模型为基础，添加相应的路径参数构建动态路径模型。由于基本粒子群算法对解决实际多目标问题效果不是很好，将粒子群算法中适应度函数进行修改;粒子的位置和速度公式进行修正以及使用线性惯性权值等方式优化。将改进后的多目标粒子群算法为每个疏散人员的K条动态路径进行决策，同时对三个目标进行优化，从疏散人员整体考虑，为疏散人员个体提供适合的疏散路径。
　　本文通过对盛京银行虚拟逃生指示系统的设计与实现，将改进的多目标粒子群算法应用于三维的逃生指示系统中的疏散路径智能优化模块，同时优化三个目标对疏散人员的路径进行分析决策，将决策后的路径以三维可视化的方式显示在终端，为决策人员以及疏散人员在火灾发生时提供一个合理的疏散方案。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究的目的和意义

1．2．1 课题研究的目的

1．2．2 课题研究的意义

1．3 国内外研究现状

1．3．1 路径规划研究现状

1．3．2 虚拟逃生系统研究现状

1．4 论文的组织结构

第2章 相关基础理论

2．1 多目标问题的基本概念

2．1．1 多目标优化数学模型

2．1．2 有关解的概念

2．1．3 Pareto最优解分布

2．2 建筑火灾中人员疏散路径决策的多目标问题

2．2．1 基于路径最短的疏散目标

2．2．2 基于时间最短的疏散目标

2．2．3 基于风险最低的疏散目标

2．2．4 基于拥堵度最低的疏散目标

2．3 离散型多目标问题优化方法

2．3．1 粒子群算法

2．3．2 蚁群算法

2．3．3 遗传算法

2．3．4 模拟退火算法

2．4 建筑数据模型构建

2．4．1 楼内走廊位置划分

2．4．2 房门位置划分

2．4．3 安全出口位置划分

2．5 动态路径构建

2．5．1 走廊通道的长度和宽度

2．5．2 人流密度

2．5．3 人流速度

2．5．4 疏散时间和延迟时间

2．6 本章小结

第3章 多目标粒子群算法的研究与改进

3．1 基本粒子群优化算法

3．1．1 基本原理

3．1．2 算法模型

3．1．3 算法流程

3．1．4 参数分析与设置

3．1．5 基本粒子群算法存在的问题

3．2 改进的多目标粒子群求解多目标问题

3．2．1 速度和位置公式的修正

3．2．2 表现共享信息机制的适应度函数

3．2．3 非劣解集更新策略

3．2．4 算法流程和算法描述

3．3 实验与分析

3．3．1 算法性能衡量标准

3．3．2 测试函数与结果分析

3．4 本章小结

第4章 建筑火灾中人员疏散路径的决策

4．1 多目标应急疏散的必要性

4．1．1 疏散目标对疏散效率的影响

4．1．2 建筑火灾中多目标应急疏散思路

4．2 建筑火灾中多目标应急疏散模型

4．3 算法设计与流程

4．4 人员疏散路径决策分析

4．5 本章小结

第5章 实验与性能分析

5．1 实验数据来源

5．2 算法性能对比

5．2．1 仿真结果分析

5．2．2 时间效率分析

5．3 本章小结

第6章 盛京银行虚拟逃生指示系统的设计与实现

6．1 系统开发平台与建模技术

6．1．1 开发平台

6．1．2 场景建模技术

6．2 系统的总体设计

6．2．1 功能概述

6．2．2 系统架构设计

6．3 主要模块设计

6．3．1 路径风险识别与处理模块

6．3．2 疏散路径智能优化模块

6．3．3 疏散方案查询模块

6．3．4 数据库设计

6．4 虚拟逃生指示系统的实现

6．4．1 楼内基本信息查询模块实现

6．4．2 传感器信息查询模块实现

6．4．3 疏散方案查询模块实现

6．5 本章小结

第7章 总结与展望

参考文献

致谢