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美国南加州大学Petros Ioannou教授:人群引导疏散的方法与挑战

已有 218 次阅读 2019-10-21 13:52 |系统分类:博客资讯

  本期推荐美国南加州大学先进交通技术中心主任Petros Ioannou教授等在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica发表的综述“Guided Crowd Evacuation: Approaches and Challenges ”,作者在文中分析了人群引导疏散的最新进展。根据引导方法和技术的不同将人群引导疏散进行了分类,并从单一引导模式的角度对基于标识、引导员和辅助设备的人群引导疏散进行了综合分析和比较。此外,从系统的角度对采用智能技术和方法的疏散引导系统进行了综述。同时,探讨了各种引导模式存在的优缺点,并展望了未来人群引导疏散的研究方向。


1.文章背景

  大型建筑通常具有内部结构错综复杂、空间相对密闭、人流量大等特征,当发生火灾、爆炸等突发事件时,行人极易产生紧张和恐慌的情绪,导致人群踩踏等安全事故的发生。传统的应急疏散方式存在着疏散难度大、时间长、成本高等问题,无法保证人群疏散效率和生命财产安全。以往实践和研究表明通过增加适当的引导措施能有效提高人群疏散效率。近年来人群疏散的引导手段,引导模式、引导策略等受到越来越多的安全、控制领域管理和研究人员的关注。


2.文章导读

  本文针对人群引导疏散问题综述了4种不同的引导方法/技术,分别为标识、引导员、辅助设备和疏散引导系统,如图1所示。

图1 不同类型的人群疏散引导模式

(1)标识作为一种消防工具,广泛应用于商业办公楼、地铁站、宾馆等大型建筑中,正常情况下可以为人员提供路径、出口指引等信息,紧急情况下向不熟悉建筑物结构的疏散人员提供的安全指引信息。

    标识可分为静态标识和动态标识两类,其主要区别在于前者只能传递单一和被动的信息,后者根据人员分布和事件的动态演变提供随时间变化的疏散指导。通过探讨人群对标识的感知概率发现标志的可见度受标识大小、相对位置、有无遮挡物、视距、照明条件等因素的影响。

    同时,本文综述了静态标识和动态标识下的人群疏散行为及特征,分析了标识分别对人群疏散效率的影响,通过虚拟现实技术和可控实验等方式研究了人群与标识的互动过程。如何设计标识以提高可见度和感知概率仍然是一个有挑战的课题。大型交通枢纽、航站楼、购物中心等都具有高楼层、空间结构复杂等特征,标识系统的布局和优化已成为一个迫切的研究领域。


(2)在拥挤环境下的人群管理以及突发情况下的人群疏散过程中,设置引导员也成为了一种有效的提高人群疏散效率的方法。    

    根据引导员对环境的熟悉和了解程度及自身意愿,引导员被分为未经培训的引导员和训练有素的引导员。训练有素的引导员对建筑物的布局和结构有全面的了解,并在疏散过程中能带领行人进行快速高效的疏散。未经培训的引导员是在疏散过程中由于从众等行为而自发产生的,相比一般疏散人员具有更好地抗压和寻路能力。

    加入引导员对人群疏散动力学的影响(即行人期望的运动方向和速度)引起了许多研究者的关注。提出了元胞自动机模型、社会力量模型和领导-跟随模型模拟了引导员影响下的人群疏散动力学,从理论和实证的角度,广泛研究了领导者的数量和位置对人群疏散的影响。通过仿真和经验方法优化引导员的位置和数量。在基于引导员的人群应急疏散研究中,需要更多地关注引导员数量和初始位置优化的数值方法以及多引导员合作机制。


(3)典型的人群疏散辅助设备包移动设备、移动机器人、无线传感器网络等。

    这些设备可以带领乘客进行疏散安全或为乘客提供疏散路线信息。首先,介绍了采用辅助设备引导人群疏散的基本原理和步骤。智能手机和iPad等移动设备用于显示可视化的疏散信息和指示。通常情况下,这些信息比墙上的标识或广播所提供的信息更直观和高效。

    移动机器人的使用可为管理人员提供了一种在火灾、核泄漏等应急事故中替代的引导方法,在这些事故中,由于安全原因,无法指派训练有素的人类引导员来指导疏散人员。

无线传感器网络(WAN)与导航算法相结合,从网络的角度引导人群避开危险区域,沿指定路径到达安全出口。然而,带辅助设备的人群导引的性能往往受到无线信号强度、场景结构和设备数量的影响。除了引导设备外,疏散系统还需要其他辅助设备来实现人群疏散的引导,这可能导致高昂的经济成本和对应用场景的限制。虽然辅助设备的采用解决了人群引导疏散中的一些问题,但单一的引导方式难以满足复杂环境下人群疏散的需要。未来的研究应侧重于探索基于混合引导方法/设备的人群疏散。


(4)疏散引导系统提供了一种能克服单一引导模式下人群疏散中存在不足。

    通过采用先进的智能监控技术、人工智能技术、计算机技术和智能诱导算法等高科技手段,为人群疏散提供合适的疏散引导信息。疏散引导系统能够根据人群分布信息、事件信息和场景信息不断优化疏散路线,通过视觉、听觉或触觉的方式向乘客提供疏散路线和出口指引。

    然而,在大多数情况下,疏散引导系统只能应用于单一场景,通用性较差。如何将大数据方法和人工智能技术应用于环境感知、行为检测和演化模拟中,对于开发高效的智能疏散引导系统至关重要。应重视地铁车站、停车场等地下建筑智能疏散引导系统的设计,开发事故监测技术和寻路算法,提高系统的适应性。


    在现实生活中,火灾、爆炸、恐怖袭击等突发事件频繁发生,对人们的生命和财产构成极大的威胁。对紧急情况下的行人和疏散动力学进行分析和建模是一个具有挑战性的问题,具有深刻的理论和现实意义。

    作者基于人工系统、计算实验和并行执行(ACP)方法,提出了一种适用于复杂系统控制和管理的平行系统理论,可为人群应急疏散提供了另一种可行的方法。未来,平行疏散引导系统将在人群引导疏散领域发挥重要作用。基于简单一致性原理,采用基于代理的建模方法对人工疏散引导系统进行“生长和“培育”。行人的恐慌和紧张等情绪可以注入到模型中。计算实验为解决实际系统中难以进行真实实验或重复实验的困境提供了一种可行的方法。在具有不同模型参数和场景设置的人工系统中进行计算实验,可以生成人群运动和疏散数据。本文所提及的仿真实验都可以通过计算实验在人工疏散导引系统上实现。最终,通过并行机制生成优化的指导策略,并将其应用到实际系统的应急管理中。


3.文章信息

Min Zhou, Hairong Dong, Petros A. Ioannou, Yanbo Zhao and Fei-Yue Wang, "Guided Crowd Evacuation: Approaches and Challenges," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 5, pp. 1081-1094, Sept. 2019.


4.作者简介

周敏,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室博士后。2019年获得北京交通大学交通信息工程及控制博士学位,2016年11月-2017年11月期间作为访问学者访问南加州大学一年。主要研究方向为行人与疏散动力学和平行管理。

董海荣,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室教授,轨道交通运行控制系统国家工程研究中心副主任。主要研究方向为复杂系统的稳定性和鲁棒性、行人动力学、列车运行智能控制以及高速铁路系统的平行控制和管理。

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Petros A. Ioannou,美国南加州大学Ming Hsieh 电气工程系A.V. ‘Bal’ Balakrishnan教授,先进交通技术中心主任和Metrans交通中心副主任。主要研究方向为自适应控制、神经网络、车辆动力学和控制、航空航天控制、货运和智能交通系统。

赵彦博,美国南加州大学Metrans交通中心博士后,2017年获得南加州大学电气工程博士学位。主要研究方向是复杂系统建模、控制、机器学习和非线性优化的交叉。研究课题包括网络物理交通系统、网联和自主车辆的交通控制系统以及基于城市数据分析的城市政策研究。

王飞跃,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任,国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心主任, 中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任,青岛智能产业技术研究院院长。主要研究方向为平行系统的方法与应用, 社会计算,平行智能以及知识自动化。





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