火灾现场的救援路径智能调度技术研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.4(上)-137-生 产 与 安 全 技 术大型火灾现场具有障碍物多、情况复杂的特点,因此很难有效展开救援工作,从而降低了救援效率,影响救援效果1。在这样的情况下,实现救援目标的关键是从复杂多变的环境中合理地规划最高效的救援路径。采用智能调度技术来选择救援路径并进行优化是一种有效的策略2。大型火灾现场的地图一般分为 2 种情况,一种是全局地图信息已知,一种是全局地图信息未知、局部地图信息已知。全局地图信息已知,例如大型商场、厂房区域,因为有建设施工图纸,所以它们的区间结构和全局地图信息都是已知的3。但是,当火灾发生后,突发情况导致的未知因素、人群逃逸或疏散导致的
2、混乱,也会使全局信息大部分变为未知。因此,仅有局部地图信息已知、救援车辆边行进边更新地图信息是更常见的情况。本文以此为出发点,提出一种基于临近信息的局部环境内救援路径的调度算法,旨在更好地指导救援车辆前进完成救援工作。1 救援路径的智能调度方法设计1.1 动态窗口局部规划方法在实际情况下,救援车辆面对未知环境进行局部路径规划是非常常见的手段。动态窗口法是一种较为有效的局部路径规划方法,它以救援车辆本体为参照坐标系,并在这个坐标系下构建一个范围合适的窗口。在窗口中包括环境信息和救援车辆自身信息,通过窗口函数配置,函数优化实现局部路径规划。在动态窗口规划方法下,窗口内可供救援车辆选择的路径有多条。
3、选择不同的路径,救援车辆将形成不同的速度大小和速度方向以及不同的线速度和角速度。因此,这里构建一个评价函数,将对应不同路径的线速度和角速度作为优化评价函数的关键参数,如公式(1)所示。L(v,)=e(h(v,)+d(v,)+v(v,)(1)式中:v 为救援车辆选择路径对应的线速度;为救援车辆选择路径对应的角速度;L(v,)为路径规划所用的评价函数;h(v,)为救援车辆选择路径所对应的方向函数;d(v,)为救援车辆选择路径所对应的与障碍物关系的距离函数;v(v,)为救援车辆当前速度与最大速度之间的关系函数;、为 3 个函数的权重系数;e()为执行归一化处理。根据公式(1),可以设定评价函数的约束
4、条件解的集合,如公式(2)所示。LvvvvvS,minmaxminmax?(2)式中:vmin为救援车辆的最小线速度;vmax为救援车辆的最大线速度;min为救援车辆的最小角速度;max为救援车辆的最大角速度;v 为救援车辆选择路径对应的线速度;为救援车辆选择路径对应的角速度。根据窗口内障碍物信息,可以进一步设定评价函数的容许解的集合,如公式(3)所示。Lvvvd vvd vA,?22 (3)式中:v为救援车辆线速度对应的加速度;为救援车辆角速度对应的加速度。根据救援车辆的自身条件,其评价函数的可达解的集合,如公式(4)所示。LvvvvtvvtttDcccc,maxmaxmaxmax?(4)根
5、据上述各解集,动态窗口规划方法得到的解,需要满足下述条件,如公式(5)所示。LR(v,)=LS(v,)LA(v,)LD(v,)(5)1.2 临近信息融合方法框架设计在传统的动态窗口规划方法下,更多地考虑了救援车辆前方可能路径的相关参数,例如速度、加速度等。但实际上影响救援车辆路径规划的还有很多其他因素,例如已经走过的历史路径信息、局部地图中的固定障碍物信息、突然出现的移动障碍物信息等。救援车辆路径规划中的临近信息如图1 所示。图 1 中,黑色的粗实线为可行驶区域的边界,连通障碍物的虚线为因障碍物存在无法选择的路径,其他虚线为可供选择,并且可以行驶的路线,斜网格剖面线的圆圈为固定障碍物,竖直条纹
6、剖面线的圆圈为可移动的障碍物,黑色虚线框为路径规划方法给救援车辆配置的动态窗口。因为是局部路径规划,所以动态窗口外的信息不在考虑范围内。动态窗口内的信息是复杂多样的,这些都应该成为火灾现场的救援路径智能调度技术研究田茂刚(青岛市崂山区消防救援大队,山东 青岛 266000)摘 要:针对火灾现场救援工作情况复杂的问题,该文提出了一种基于临近信息融合的深度学习路径规划方法。从不同路径的行驶线速度和角速度出发,为救援车辆的路径调度构建评价函数。救援车辆自身坐标系下的动态窗口内信息,构建了临近信息融合的路径规划方法框架。在该框架下,6类信息经过四层卷积和五层连接的深度学习处理,生成调整评价函数的关键参
7、数。试验结果表明,该方法规划出的路径更优、救援车辆的行进效率更高,可以更好地完成救援工作。关键词:火灾现场;救援路径;智能调度;救援调度试验中图分类号:X951文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.4(上)-138-生 产 与 安 全 技 术路径规划的判据信息。显然,在传统的动态窗口规划方法的评价函数内,同时容纳这些信息是难以做到的。但是,随着深度学习网络的出现,复杂信息的计算融合以及根据复杂判据生成结论都成为可能,这也是本文构建临近信息融合路径规划方法的理论依据。综合考虑救援车辆动态窗口内含有的信息,结合深度学习网络,对公式(1)的评价函数中的关键参数进行优化,从而形成更合理的路径规
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