一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法。该方法基于多智能体技术，构建了一种虚拟矿井紧急撤离人群仿真框架，仿真框架主要由人群仿真引擎、几何场景仿真引擎、场景数据库、事件记录器、人机交互界面5部分组成。考虑到在矿难发生时生理、心理等健康因素对矿工的影响，以及不同角色的矿工在矿难发生时对矿井知识的认识不同，做出的行为决策不同，该方法面向角色理论，构建了班组长、有经验的矿工、普通矿工、救援者等不同角色的多智能体矿工人群应急撤离模型与算法。本发明提出的仿真方法能很好的模拟矿井真实情况，具有很好的通用性与逼真性，能为井下安全事故分析与预防、矿井安全培训、救援演练提供有效技术支撑。
【专利说明】一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及虚拟现实、人工智能、煤矿安全等领域，具体涉及基于多智能体的井下虚拟人群应急撤离仿真方法。
【背景技术】
[0002]煤矿工业是促进我国经济发展的重要基础产业，它直接关乎国家的经济命脉，是经济发展的基本保障，与此同时，煤炭工业又是高危险行业，据不完全统计，每年工业伤亡中六成以上来自煤矿行业。大量的事故表明在矿难发生时如果能有效的撤离人群，遇难人数会得到显著的控制。
[0003]但是由于矿难的发生具有突发性、不确定性、涌现性、灾难性等特点，以及井下特殊的地形，致使当矿难发生时对人群的疏散就显得相当困难。传统的井下人群紧急疏散培训方法是通过案例分析、进行安全培训、模拟矿难训练来完成；但是由于井下环境的复杂性，一些救援训练很难模拟真实环境，且演练本身存在较大风险，因此这种方法不易实现，或非常昂贵，很难达到理想的效果。
[0004]虚拟现实技术的发展为研究煤矿井下生产复杂系统提供了新方法，目前在矿井规划与虚拟设计、采矿作业模拟、虚拟安全培训、风险评估、事故模拟等方面得到一定应用。然而，对于如何构建井下紧急情况的矿工应急撤离过程，目前国内外尚缺少有效方法。该方面尚没有相关专利申请，一些公开发表的论文也大多着重在虚拟矿井的几何建模。
[0005]另一方面，分布式人工智能中多智能体技术通过定义个体以及个体间的交互规贝U，从而涌现系统全局行为的方法，已广泛用于问题求解、虚拟环境、群体机器人等领域，非常适合对井下虚拟人群的描述。本发明在此基础上，有机结合人工智能、虚拟现实和煤矿安全技术，创新地提出了一种基于多智能体技术的虚拟矿井人群紧急撤离的仿真方法。该方法基于角色理论，仿真井下事故应急撤离中，班组长、有经验的矿工、普通矿工、救援者等不同角色矿工的行为与决策能力，能为井下安全事故分析与预防、矿井安全培训、救援演练提供有效技术支撑，对提升煤矿安全管理水平、减少矿井安全事故具有重要的现实意义和社会价值。
【发明内容】
[0006]针对以上现有技术中的不足，本发明的目的在于提供一种模拟矿井真实情况，具有很好的通用性与逼真性的基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法。本发明的技术方案如下:一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法，其包括以下步骤:
[0007]101、建立虚拟矿井紧急撤离仿真模型，包括人群仿真引擎，几何场景仿真引擎，场景数据库，事件记录器及人机交互界面；其中所述人群仿真引擎用于生成多智能矿工群体，将矿工分为若干不同的角色，模拟矿难发生时不同角色具体反应；所述几何场景仿真引擎用于生成出3D的图像场景，实现场景的渲染、以及与人物的动态仿真；所述场景数据库包括几何场景库及物理环境参数库；所述事件记录器用于记录仿真事故模拟情况，用于进一步对矿难的分析，所捕获的事件也用于与已知事件进行比较以获得撤离方案；所述人机交互界面用于将计算机生成的图像，由3D眼镜、3D音效设备处理后生成3D环境，通过数据手套以及头盔，用户实时的与虚拟场景进行动态的交互；
[0008]102、根据步骤101建立的虚拟矿井紧急撤离仿真模型，采用面向角色理论进行仿真；
[0009]Al、在模拟环境中矿工A正常工作；
[0010]A2、矿工A检查是否有火灾或烟雾突发情况，当没有突发情况则跳转到Al，反之则跳转至步骤A3 ；
[0011]A3、矿工A通知其他矿工到指定点集合，获取逃跑线路，并判断道路是否畅通，若道路畅通则跳转到A6，反之跳转到步骤A4;
[0012]A4、判断矿工A是否为领导者，若不是领导者则跳转到A6，反之跳转到步骤A5 ；
[0013]A5、矿工A搜索矿井框架路线，获得新的逃跑路线，并将路线传达给其他矿工；
[0014]A6、跟随领导者，跳转至步骤A7;
[0015]A7、判断所有矿工是否健康，若矿工B身体健康值低于规定值，则在原地等待救援，反之跳转至步骤AS;
[0016]AS、领导者判断撤离路线环境是否安全，若不安全则跳转到A4，反之跳转
[0017]至步骤A9 ；
[0018]A9、安全完成撤离。
[0019]进一步的，步骤101中的多智能体矿工包括感知模块、运动模块、认知模块、行为模块及内部属性模块，其中，所述感知模块获取虚拟环境中的各种信息；所述运动模块用于对虚拟矿工的运动合成和控制；所述认知模块实现任务规划与路径规划；所述行为模块用于规划一个任务完成；所述内部属性模块用于反应井下矿工的生理、心理状态。
[0020]进一步的，步骤101中场景数据库中的几何场景库包含有虚拟矿井环境的主要数据信息，几何场景库将虚拟矿井处理为一种分层模型，包括高层拓扑图与底层网格地图，在撤离时，领导者矿工根据高层拓扑图由Dijkstra算法寻找出粗略的逃生路径，进行全局路径导航；如果遇到障碍则进行精确路径规划，虚拟矿工应用几何场景网格图，由A*算法实现局部路径规划。
[0021]进一步的，步骤101中场景数据库中的物理环境参数库存储有虚拟场景中的温度、湿度、瓦斯浓度及烟雾值环境参数。
[0022]本发明的优点及有益效果如下:
[0023]本发明创新地提出了一种基于多智能体技术的虚拟矿井人群紧急撤离的仿真方法。该方法基于角色理论，仿真井下事故应急撤离中，班组长、有经验的矿工、普通矿工、救援者等不同角色矿工的行为与决策能力，能为井下安全事故分析与预防、矿井安全培训、救援演练提供有效技术支撑，对提升煤矿安全管理水平、减少矿井安全事故具有重要的现实意义和社会价值。通过虚拟现实仿真的方法来研究井下人群应急撤离，不仅能重现井下事故发生过程，还能通过虚拟现实的交互性，仿真井下应急撤离人群的行为决策过程，为井下安全事故分析与预防、矿井安全培训、救援演练提供有效技术支撑。
【专利附图】
【附图说明】[0024]图1为本发明优选实施例仿真框架结构；
[0025]图2为多智能体的虚拟矿工模型结构；
[0026]图3为虚拟矿工群体紧急撤离方案。
【具体实施方式】
[0027]下面结合附图给出一个非限定性的实施例对本发明作进一步的阐述。
[0028]首先是系统仿真框架，仿真框架由几何场景仿真引擎、人群仿真引擎，事件记录器，场景数据库，人机交互界面等5部分组成，各部分相互协调完成整个仿真系统工作，在仿真进行时，各部分具体实现功能如下:
[0029]几何场景仿真引擎部分主要是生成出3D的图像场景，比如整个井下环境、障碍物、出口、出口标志等等，然后通过仿真软件实现场景的渲染、以及与人物的动态仿真。我们对场景中的物体3D建模是通过Multigen Creator实现的,仿真软件使用的是VegaPrime。
[0030]在仿真框架中，场景数据库包括几何场景库、物理环境参数库。几何场景库主要包含虚拟矿井环境的主要数据信息。根据《煤矿安全规程》，以及矿井的实际情况，我们添加了一些主要信息到虚拟矿井的知识模型中，比如:集合点、主要逃生路线、辅助逃生路线、最短路径等，矿工根据角色的不同对矿井信息具有不同的访问权限，如领班、有经验的矿工、以及救援者等在矿难发生时具有矿井全部知识模型，他们对逃生路线都很清楚，知道各种逃跑预案，且能根据这些知识，重新构建撤离路线。然而普通的矿工在矿难发生时只具有矿井局部知识模型，大多数时候只能选择跟随领导者进行紧急撤离。
[0031]几何场景库将虚拟矿井处理为一种分层模型，它包括高层的拓扑图与底层网格地图。撤离中，领导者矿工根据拓扑图由Dijkstra算法寻找出粗略的逃生路径，进行全局路径导航；如果遇到障碍，需要进行精确路径规划，虚拟矿工应用几何场景网格图，由A*算法实现局部路径规划。
[0032]物理环境参数库中主要存贮虚拟场景中的温度、湿度、瓦斯浓度、烟雾值等环境参数。考虑到虚拟现实仿真的实时性，目前这些物理参数主要根据通风网络理论，进行网络解算离线生成。这些参数主要用于构建事故场景下虚拟人群的生理模型和心理模型，真实模拟撤离过程。
[0033]在仿真框架中人群仿真引擎的主要作用是:生成多智能矿工群体，将矿工分为不同的角色，模拟矿难发生时不同角色具体反应以及其撤离方法。
[0034]矿工模型结构具体如图2所示，虚拟矿工模型主要由感知模块、运动模块、认知模块、行为模块、内部属性模块等五部分组成。虚拟矿工的运动合成和控制，主要是由运动模块通过运动控制接口调用D1-Guy程序指令实现；虚拟矿工将通过感知获取虚拟环境中的各种信息(包括用户发布的控制指令)；认知模块实现任务规划与路径规划；虚拟矿工通过认知模块规划得到一个任务时，要完成这个任务就需要行为模块来完成；内部属性是虚拟矿工行为建模与仿真的关键，主要反应事故场景下井下矿工特殊的生理、心理状态。内部属性能影响虚拟矿工的感知、认知和行为功能，同时感知、认知、行为也将直接或间接影响、改变其内部属性，例如:疲劳是一种情绪反应，当虚拟矿工采取过多的行动后，可能增加疲劳度，产生休息愿望，当虚拟矿工休息后，其疲劳度又将降低。
[0035]各个矿工既能与环境相互作用，也能与其它矿工相互作用。在紧急情况发生时，领导者能够知道具体逃跑路线并且找到相应路线，与其它矿工进行通信，最后做出相应的决策。跟随者主要做的一些反应是观察周围情况、躲避、以及跟随等等。我们考虑到生理或心理对矿工的影响，矿工健康值与逃跑速度成正比，我们设定健康值最高为100，当健康值越低，其逃跑速度越慢，当跟随者健康值低于最低设定值(40)的时候，将不在进行逃跑，只能在原地等待救援，当领导者的健康值低于最低设定值(60)的时候，领导者就会自动变为跟随者，这个时候在跟随者中受过逃离训练的有经验的健康矿工就会自动变为领导者，不管是领导者还是跟随者的行为都是受到相应逃离算法的控制。
[0036]事件记录器主要是记录仿真事故模拟情况，用于进一步对矿难的分析，比如获得疏散路径以及统计信息等，所捕获的事件也可以用于与已知事件进行比较，以获得更好的撤离方案。
[0037]人机交互界面是用户与虚拟环境交互的接口，它主要由显示图像的计算机、手势跟踪的数据手套、头部跟踪器的头盔、3D眼镜、3D音效设备构成。通过计算机生成的图像，由3D眼镜、3D音效设备处理后生成3D环境，通过数据手套以及头盔，用户能实时的与虚拟场景进行动态的交互。
[0038]下面结合图3具体的说明人群紧急撤离的仿真算法:
[0039]根据矿井的复杂地形，本专利提出了如图3所示的撤离方法，当正常情况下，矿井中没有危险的事件触发，此时矿工在正常工作，然而当危险事件例如爆炸、火灾触发时，矿工马上会离开危险地方并与与其他矿工进行通信，并向指定的逃离集合点行进。
[0040]如果逃生路线是畅通的，则跟随者类矿工在领导者类矿工的带领下按照指定路线安全撤离，在健康值正常的情况下矿工最后完成撤离，如果在撤离过程中健康值低于最低健康值，则矿工会倒下，等待救援。
[0041]然而当逃跑路线受阻时，不同的矿工，对待突发情况的反应是不同的。比如领导者，其中主要包括领班，救援人员，以及经验丰富的矿工，他们有完整的逃跑方案，比如当主撤离道路受阻时，能马上寻找出新的路径，能够通过寻找新的道路去营救其他受困人员。然而普通的跟随者矿工，当矿难发生时内心是很恐慌的，当主逃跑路线被阻隔的时候只能选择跟随领导者，进而跟随后者完成撤离。在撤离过程中如果健康值低于设定值，矿工就会倒下，并在原地等待救援，如果健康值正常则跟随领导者完成撤离。
[0042]具体撤离算法步骤如下:
[0043]Stepl:矿工正常工作。
[0044]St印2:检查是否有突发情况(火灾、烟雾等)，没有突发情况
[0045]则跳转到St印1，反之继续执行程序。
[0046]Step3:与其他矿工通信，到指定点集合，获取逃跑线路，并判断道路是否畅通，若道路畅通则跳转到Step6，反之继续执行程序。
[0047]Step4:判断矿工是否为领导者，若不是领导者则跳转到Step6，反之继续执行程序。
[0048]Step5:搜索矿井框架路线，获得新的逃跑路线，并将路线传达给其他矿工。
[0049]St印6:跟随领导者。
[0050]Step7:判断矿工是否健康，若矿工身体健康值低于规定值，则在原地等待救援，反之继续执行程序。[0051]StepS:判断撤离路线环境是否安全，若不安全则跳转到Step4，反之继续执行程序。
[0052]St印9:安全完成撤离。
[0053]我们通过一个火灾实例，演示了井下人群应急撤离，虚拟矿工在火灾发生时，通过矿井分层模型及相应的路径算法，能正确规划出由起点到目的地的逃跑路径；火灾放生时，虚拟矿工撤离火灾现场；虚拟矿工在指点集合点集合；跟随者在领导者的带领下进行紧急撤离。
[0054]通过火灾实例显示出本发明提出的仿真方法，能很好的模拟真实情况，通过对虚拟矿工撤离情况的分析，能为井下紧急撤离提供有力的技术支持。
[0055]以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明井下应急撤离虚拟人群仿真方法权利要求所限定的范围。
【权利要求】
1.一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法，其特征在于，包括以下步骤: 101、建立虚拟矿井紧急撤离仿真模型，包括人群仿真引擎，几何场景仿真引擎，场景数据库，事件记录器及人机交互界面；其中所述人群仿真引擎用于生成多智能矿工群体，将矿工分为若干不同的角色，模拟矿难发生时不同角色具体反应；所述几何场景仿真引擎用于生成出3D的图像场景，实现场景的渲染、以及与人物的动态仿真；所述场景数据库包括几何场景库及物理环境参数库；所述事件记录器用于记录仿真事故模拟情况，用于进一步对矿难的分析，所捕获的事件也用于与已知事件进行比较以获得撤离方案；所述人机交互界面用于将计算机生成的图像，由3D眼镜、3D音效设备处理后生成3D环境，通过数据手套以及头盔，用户实时的与虚拟场景进行动态的交互； 102、根据步骤101建立的虚拟矿井紧急撤离仿真模型，采用面向角色理论进行仿真； Al、在模拟环境中矿工A正常工作； A2、矿工A检查是否有火灾或烟雾突发情况，当没有突发情况则跳转到Al，反之则跳转至步骤A3 ； A3、矿工A通知其他矿工到指定点集合，获取逃跑线路，并判断道路是否畅通，若道路畅通则跳转到A6，反之跳转到步骤A4; A4、判断矿工A是否为领导者，若不是领导者则跳转到A6，反之跳转到步骤A5 ； A5、矿工A搜索矿井框架路线，获得新的逃跑路线，并将路线传达给其他矿工； A6、跟随领导者，跳转至步骤A7; A7、判断所有矿工是否健康，若矿工B身体健康值低于规定值，则在原地等 待救援，反之跳转至步骤AS; AS、领导者判断撤离路线环境是否安全，若不安全则跳转到A4，反之跳转 至步骤A9 ； A9、安全完成撤离。
2.根据权利要求1所述的基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法，其特征在于:步骤101中的多智能体矿工包括感知模块、运动模块、认知模块、行为模块及内部属性模块，其中，所述感知模块获取虚拟环境中的各种信息；所述运动模块用于对虚拟矿工的运动合成和控制；所述认知模块实现任务规划与路径规划；所述行为模块用于规划一个任务完成；所述内部属性模块用于反应井下矿工的生理、心理状态。
3.根据权利要求1所述的基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法，其特征在于:步骤101中场景数据库中的几何场景库包含有虚拟矿井环境的主要数据信息，几何场景库将虚拟矿井处理为一种分层模型，包括高层拓扑图与底层网格地图，在撤离时，领导者矿工根据高层拓扑图由Dijkstra算法寻找出粗略的逃生路径，进行全局路径导航；如果遇到障碍则进行精确路径规划，虚拟矿工应用几何场景网格图，由A*算法实现局部路径规划。
4.根据权利要求1所述的基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法，其特征在于:步骤101中场景数据库中的物理环境参数库存储有虚拟场景中的温度、湿度、瓦斯浓度及烟雾值环境参数。
【文档编号】G09B19/00GK103810741SQ201410056652
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月19日 优先权日:2014年2月19日
【发明者】蔡林沁, 杨卓, 虞继敏, 张建荣, 刘彬彬 申请人:重庆邮电大学