[发明专利]一种灾害救援环境下的多目标优先级评估方法

说明书

本发明提供一种灾害救援环境下的多目标优先级评估方法，包括：对救援目标进行聚类：根据实际救援情况，将救援目标区分为受灾人员或着火点两大类，并根据各目标点实测值，分别建立其任务特征向量；在同类目标点中，计算目标点的影响因素实测值对相应评价等级的隶属度矩阵；在同类目标点中，根据实测值计算各个影响因素的权重值；根据隶属度矩阵和权重值计算目标点的评价向量；根据最大隶属度原则，得出目标点的评价值。本发明主要解决救援背景下救援机器人的多目标优先级评估问题，有助于提高救援机器人对于救援目标的辨识度，从而大大提高救援效果和救援效率。

技术领域

本发明属于目标优先级评估领域，具体涉及一种灾害救援环境下的多目标优先级评估方法。

背景技术

我国幅员辽阔，地形复杂多变，自然灾害频发，给人民群众的生命财产带来巨大威胁。在灾害发生后，快速、高效的灾后救援是降低灾害损失的最有效方法，仅靠救援人员的搜救往往显得力不从心，这就催生了对救援机器人的研究进展。

1995年的日本神户-大阪大地震及其之后发生在美国俄克拉荷马州的阿尔福德联邦大楼爆炸案拉开了救援机器人技术研究的序幕，而2001年美国的911事件则是救援机器人第一次进行实战演练，随后，我国的救援机器人也进入了快速发展时期。随着救援机器人的智能化、自主化发展，对机器人的智能评估系统提出了更高的要求。在灾后救援中，如何快速、准确地评估已获得的救援目标信息，成为救援机器人发展过程中面临的关键问题。

发明内容

本发明提供一种至少部分解决上述技术问题的多救援目标优先级确定方法，对灾害救援活动中的主要救援目标进行准确的优先级评价，大大提高了救援活动的质量和效率。

为了达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

S1：对救援目标进行聚类：根据实际救援情况，将救援目标分为受灾人员和着火点两大类，并根据各目标点实测值，分别建立其任务特征向量。

S2：在同类目标点中，计算每个目标点的影响因素实测值对相应评价等级的隶属度矩阵。

S3：在同类目标点中，根据实测值计算各个影响因素的权重值。

S4：根据最大隶属度原则，计算每个目标点的评价值。

进一步地，对救援目标进行聚类，则S1包括：

S11：建立受灾人员特征向量，具体特征包括环境氧气浓度、有害气体浓度、受灾人员心跳频率、受灾人员体温，如下：

U_i＝{p_i,e_i,h_i,t_i}

其中，m_i表示第i个受灾人员，其中1≤i≤m，m为接受评价的受灾人员数量；p_i为第i个受灾人员所处环境的氧气浓度；e_i为第i个受灾人员所处环境的有害气体浓度；h_i为第i个受灾人员的心跳频率；t_i为第i个受灾人员的体温。

S12：建立着火点特征向量，具体特征包括人口密度、财产价值、燃烧物危险等级和对周围环境污染程度，如下：

f_j＝{d_j,w_j,c_j,l_j}

其中，f_j表示第j个着火点，其中1≤j≤n，n为接受评价的着火点数量；d_j为第j个着火点所在地区的人口密度；w_j为第j个着火点的燃烧物价值；c_j为第j个着火点的燃烧物危险等级；l_j为第j个着火点对周围环境的污染程度。