基于深度时空Q 网络的机器人疏散人群算法
2021-06-18刘士豪陈国文胡学敏
计算机工程 2021年6期
谭 嵋,刘士豪,周 婉,陈国文,胡学敏
(湖北大学计算机与信息工程学院,武汉 430062)
0 概述
人员应急疏散安全是公共安全的一个重要环节,在人群密集的地方,如商场、医院大厅、地铁隧道等公共场所发生突发事件时,极易造成严重的拥堵,甚至是踩踏和伤亡事件。因此,高效安全地疏散人群成为保障社会安全问题的关键。
近年来,人群疏散问题得到了科研工作者的关注和重视。现有的疏散模型主要有两大类[1],一类是以人群整体为考察对象的宏观模型,如流体力学模型[2],另一类是以行人个体为考察对象的微观模型,如元胞自动机模型[3]和社会力模型[4-5]。流体力学模型将行人视为连续的流体,不考虑行人之间的作用力,忽视个体差异,因而该模型不适用于突发情形下的人群疏散。尽管元胞自动机因算法难度低而得到广泛运用,但其离散的状态和时空不连续导致模拟结果不准确,难以反映紧急情况下人群逃生时的真实状况。社会力模型考虑了行人的主观心理、行人之间的安全距离以及行人回避障碍物的行为等真实现象,有效地体现了行人在紧急情况下的运动状况。
计算机软硬件技术的快速发展使得研究人员能够利用智能设备、计算机技术等研究人群疏散问题。文献[6]提出利用智能移动终端内的传感器采集行人数据,能较为准确地疏散行人并引导至出口。文献[7]提出了利用机器人的自身运动来影响行人运动状态的方法,虽然人群疏散的效率得到有效提升,但是机器人单一的直线运动使其无法应用于其他复杂的疏散场景,灵活性较低。……
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