[发明专利]基于采样路径优化的改进RRT算法在火灾环境下对船舶人员的路径规划方法、系统及装置

说明书

基于采样路径优化的改进RRT算法在火灾环境下对船舶舱室人员的路径规划方法、系统及装置，涉及船舶应急规划领域。传统船舶舱室的路径规划并未考虑火灾对环境的影响，路径规划的结果在应用于火灾危险时会不符合实际需求的问题。本发明所述的在火灾环境下对船舶舱室人员的路径规划方法，包括：根据初始障碍物的数量、分布情况构建路径地图，建立船舶舱室路径的起始点与目标点；根据建立船舶舱室路径的起始点与目标点，将火灾以及火灾衍生物在舱室中的蔓延定义为新的障碍物；根据RRT算法进行随机点选择，引入启发式函数，由起始点开始由随机状态点进行扩展，直至目标点，生成路径轨迹。本发明应用于船舶逃生领域。

技术领域

本发明涉及船舶应急规划领域，尤其涉及一种基于在火灾环境下对船舶舱室人员的路径规划方法。

背景技术

当今的船舶技术逐渐发展，现代船舶的设计与建造相较于以往越来越大型化、复杂化和智能化。同时为了满足使用需求，船舶的载重量不断增大，载客人数也随之增多，因此一旦船舶发生火灾安全危险时，将会面临巨大的生命财产损失。所以船舶上的人员如何在灾难发生时能够在尽量短时间内从复杂窄小的船体舱室内快速有序疏散有着及其重要的研究价值与意义，相应地，为了制定疏散预案所要进行的路径规划问题就是必不可少的一步。

目前应用于船舶人员的路径优化的研究相对较少，在现有的路径规划中，常采用的算法种类有很多种，主要是基于搜索的路径规划算法如A*算法，Dijkstra算法等，但是这类算法应用于火灾环境的路径规划有着很多不足。首先A*等算法需要对环境进行栅格地图的建模，这将导致路径规划的模拟是在对船舶舱室有着全局认识下进行的。但是在实际环境下，船舶上的人员无法全部做到熟悉复杂的船体结构，同时由于火灾的发生，人员会出现紧张和焦虑的现象，以及能见度也会随着火灾进程的发展而改变，人员在运动时的不确定性和随机性增加，这都会导致A*等算法得到的最优路径与实际情况有出入。同时，由于传统船舶舱室的路径规划并未考虑火灾对环境的影响，路径规划的结果在应用于火灾危险时可能会不符合实际需求。

发明内容

本发明解决了对于火灾环境下船舶上的人员无法全部做到熟悉复杂的船体结构，并且传统船舶舱室的路径规划并未考虑火灾对环境的影响，路径规划的结果在应用于火灾危险时可能会不符合实际需求的问题。

基于采样路径优化的改进RRT算法在火灾环境下对船舶舱室人员的路径规划方法，包括：

根据初始障碍物的数量、分布情况构建路径地图，建立船舶舱室路径的起始点与目标点；

根据建立船舶舱室路径的起始点与目标点，将火灾以及火灾衍生物在舱室中的蔓延定义为新的障碍物；

根据RRT算法进行随机点选择，引入启发式函数，由起始点开始由随机状态点进行扩展，直至目标点，生成路径轨迹。

所述根据建立船舶舱室路径的起始点与目标点，火灾以及火灾衍生物达到危险值时，火灾以及火灾衍生物在舱室中的蔓延定义为新的障碍物，包括：

构建目标船舶舱室的火灾模型；

考虑火灾情况对人员活动的影响，火灾及其衍生物的蔓延过程与时间；

火灾及其衍生物在某一路径中某一点上产生人员的致死危险，在该路径的该点处定义一个新的障碍物。

所述火灾及其衍生物达到危险值是指：

CO危险值大于或等于50ppm；热辐射危险值大于或等于4.7KW/m²；能见度危险值大于或等于10m；温度危险值大于或等于60℃。

所述根据RRT算法进行随机点选择，引入启发式函数，由起始点开始由随机状态点进行扩展，直至目标点，生成路径轨迹，包括：