基于实验数据集的船舶疏散虚拟实验环境研究

张如凯

摘 要：在我国建设海洋强国战略实施的关键时期，我们必须同时面对，航运发展与航运事故对航运业的双重影响，伴随这一些重大事故的发生，船舶事故和海员求生逐渐受到越来越多的关注。出于安全原因，IMO虽然已经引入了一系列指导方针，用于在设计阶段对大型船舶进行全面疏散分析和认证。在本文中，以危害较大，发生频率较高的船舶火灾作为研究对象，建立了火灾环境模拟;在此基础上，建立了一个基于个体的微观疏散模型，并进行了初步验证。

关键词：VR;火灾;疏散;虚拟实验

1 概述

虚拟现实（VR）已经成为研究人类火灾行为的一种流行方法，VR技术可作为案例研究，突击演练，实地研究，实验室研究和假设研究等其他成熟的补充研究方法。通过研究相关文献，分析了VR的优势，劣势等的基础上，利用虚拟环境提供最大程度的实验控制，易于复制，具有相对较高的生态效度，并允许在过于危险的情况下安全地研究人员行为的优点，建立模型，供训练和实验适用，旨在了解人类在火灾中的行为并提高消防安全性。

2 虚拟现实发展情况分析

VR被定义为“感知者体验远程呈现的真实或模拟环境”（存在于虚拟环境中）。这个非常广泛的定义意味着VR不仅限于计算机生成环境或任何特定技术。在某种程度上，现实世界的实验室也可以被视为虚拟环境。但是，本文的范围中VR仅指计算机生成的模拟。远程呈现的体验存在于VR技术所显示的地方的错觉，以及虚拟环境中发生的事件似乎合情合理的错觉。请注意，此定义并不意味着使用任何特定技术。然而，VR系统通常使用计算机生成的视觉和听觉模拟来将参与者浸入VR中。VR允许向参与者呈现高度逼真的交互式视觉和听觉刺激。还可以开发增强的多模式系统扩展VR，包括风，热或运动等。

VR已经成为其他研究领域中一种成熟的方法。如果参与者在VR和现实世界中表现出类似的行为，情感，认知和心理生理反应，则可以假设为生态有效性。对现实世界或虚拟实验室场景的情绪反应程度不一定与真实的火灾紧急情况中的预期相同。生态有效性并不要求参与者必须相信模拟的火灾场景是真实的。实际上，感知输入（例如，视觉模拟）可以引发情绪反应，例如恐惧反应，即使参与者知道他们所看到的是模拟环境。这些反应的强度可能较低，但是，未来的研究有必要在VR的背景下阐明这个问题。更重要的是，VR的设计必须使参与者行为的观察结果能够为现实世界的情景提供有效的结论。一项研究通过比较参与者在VR疏散情景中的行为与现实世界的案例研究，找到了有希望的结果。其他研究发现传统实验室和VR模拟隧道应急情景中具有可比性。请注意，两种形式的人工实验方法（VR和经典实验室研究）的相似性并不能保证生态有效性。

3 VR与火灾逃生的结合

VR已被用于火灾中人类行为的各个方面的若干研究，如建筑物疏散，公路隧道火灾中的乘员行为，消防培训，以及其他安全和安全研究领域。如果证明足够有效，VR将成为获得客观和可靠见解的有希望的途径。VR研究的结果可用于检验和验证疏散模型，并整合到VR训练措施中。

我们认为VR是研究火災的有效方法。 VR允许揭示先前在受控条件下无法研究的船员行为方面。虽然我们发现了该方法的一些弱点和局限性，但最重要的是需要进行验证研究，但似乎可以通过技术进步或结合几种不同的研究方法来克服这些问题。最先进的研究方法（包括VR）都没有能够有效地掌握火灾逃生的所有方面，而VR并不旨在取代任何其他目前已建立的研究方法。我们将其视为一种有前景的补充实验室工具。

4 VR火灾模型分析

鉴于重大海上灾害造成的巨大损失以及大容量游轮数量的增加，有关海上乘客和船员疏散的问题日益受到关注。弃船演习被认为是证明船舶符合疏散要求的最可靠方式，但通常昂贵且难以组织。另一方面，建模和仿真工具提供了一种有效的方法来帮助改善船舶设计，以便于在海上疏散。模拟工具的开发已经引起了人们的极大兴趣，到目前为止已经开发了许多计算机模拟软件包。然而，船舶撤离仍然是一个非常初级的研究课题，只能找到有限的出版物。据称，由于特殊的环境因素，包括船舶的运动， 横倾和横摇以及船舶的复杂几何形状，船舶上的疏散过程可能会有很大不同。

关于船舶疏散模型的研究，现阶段主要表现为： 目前尚不清楚如何处理路径选择行为以及所提到的智能人类行为将如何影响模拟中人员的移动。 船舶疏散模型应该是一种多智能体直观模型，其中各个单元根据非常简单的本地规则在船舶地图的拓扑图表中向目标移动以避免冲突。 模型建设的重点是将火灾动力学模拟结果纳入疏散模型，但在局部运动模型中没有充分探索人类行为。软件中使用了先进的虚拟现实技术，通过将“化身”纳入模拟场景，实现多个用户沉浸和积极参与疏散过程。代理人的本地运动是通过计算机游戏行业普遍存在的“转向行为”方法建模的。

为了完成训练，需进行船舶建模，模拟中使用的诸如移动速度之类的参数是均匀的，表明不考虑人的区域和人口统计差异。并且根据试验数据确定响应时间分布，初始位置以及乘客的最终目的地。从最初的位置接近最终装配站时，船员理论上可以选择不同的路线。由于在这种情况下每个乘客的详细路线信息是未知的，因此本研究采用距离最短的路线。为了获得更精确的结果，我们在模拟案例中添加了250标记点，这250个代理的起始位置是根据船上标记的人口分配的。

该模型分为两个层次：宏观层面的战略层面行为和微观层面的操作行为。宏观层面主要处理长期路线选择和地图导航任务，以决定路线并获得区域感知目标。微观层面决定了每个时间步的代理的局部运动，包括以下两个模块。路线选择和地图导航模块识别临时期望的区域移动目标，并且基于代理的个体移动模块使用目标来控制实际移动，然后基于详细的计算下一时间步中的实际移动方向和距离环境信息和一套规则。

5 模拟结果与实验结果的比较

从理论上讲，该跟踪数据集非常适合于验证目的，因为重要的模拟输入信息，例如乘客的响应时间，起始位置以及终点是已知的。然而，实验数据存在一些不确定性，这可能导致我们模拟中的上述差异。如前所述，在这种情况下，我们没有将乘客的移动速度与不同性别和年龄组以及船上的不同区域分开，这可能导致模拟结果的某些偏差。其次，这条路上的大量未标记的人最终参加了疏散演习。在整个撤离过程中，它们的存在会影响其他标记的乘客，特别是在高度拥挤的区域，如楼梯和狭窄的走廊。然而，实际未标记的乘客人数，他们的起始位置以及他们的装配时间未包括在整体装配数据中。

此外，數据集中给出的响应时间是基于区域的，换句话说，我们无法为仿真模型中的每个观测点分配精确的响应时间。考虑到上述所有不确定性，模拟和实验结果之间的装配时间变化似乎是可以接受的。

6 结论

通过参考船舶撤离的文献和国际海事组织（IMO）的指导原则，本文通过仿真研究了船舶疏散问题。引入了基于个体的微观疏散模拟模型，并通过海上模拟验证了船舶疏散情况。模拟结果与实验测量数据合理一致。该模型还可以进一步发展，我们将通过优化疏散路线分配方法以及添加新参数来模拟特殊情况下的个体行为，从而对其进行改进。

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