VR + AI 应急疏散引导冲突模型研究

文摘   科学   2024-11-25 07:30   中国香港  

张予馨 黄鑫炎 香港理工大
Max Kinateder 卡尔顿大学
William H. Warren 布朗大学
在紧急情况下,快速有效地进行疏散对确保人员安全至关重要。特别是在一些复杂且不熟悉的建筑,如大型公共建筑或地下空间,疏散路径的引导尤为关键。常见的疏散指引设计包括吸引人们沿疏散路线前进的出口标识和音频提示(称之为“吸引信息”),或防止人们进入危险区域的警示标志和物理屏障(称之为“排斥信息”),如图1所示 [1]。
1:不同类型的路径引导因素:吸引信息 (左图);排斥信息 (右图)

紧急疏散系统在帮助人员快速决策方面发挥关键作用,但效果不仅取决于指引信息的传递,还取决于人们对信息的理解以及决策时间的长短 [2]。例如,有些指引虽然有效,但由于传递、理解、或行动所需时间较长,可能不适合紧急疏散场景。尽管已有研究通过现场实验验证了各类疏散指引的效果,但其成本高、难以控制,且数据有限。虚拟现实(VR)实验则成为一种可行的替代方案,能够在控制不同条件的前提下呈现复杂逼真的情境,从而收集详细的行为数据 [3]。

本项研究与卡尔顿大学和布朗大学合作,过VR实验模拟隧道疏散场景,要求参与者在7s的倒计时内从两个出口中做出选择 [4]。实验中,我们引入了“吸引信息”“排斥信息”两种指引类型,并研究在不同排列情况下参与者的选择情况,同时记录参与者的移动时间。本次实验有20个参与者,每位参与者均进行了25组排列的实验,每种排列情况均随机出现5次。实验VR场景和一些排列情况如图2所示,实验视频资料如图3所示

图2:VR实验环境及不同出口状况排列组合示意图

基于上述收集到的实验数据,我们进一步通过随机森林模型建立了出口指引类型出口选择的分类模型。通过训练,该随机森林的预测准确率可达75%,远高于标准逻辑回归的4.6%。

图3:VR实验视频资料

同时,通过可视化训练后的模型Gini系数(如图4),可以发现排斥因素比吸引因素更能影响参与者的选择,这表明在压力下,人们对负面信息比正面信息更敏感。

图4:不同类型引导标志的Gini系数
目前,相关研究成果已发表在《Expert Systems with Applications》。未来我们将进一步考虑在虚拟实验引入更真实的环境刺激,例如与火灾和烟雾相结合等。同时增加样本量以及应用更先进的机器学习模型来提高模型的可解释性和通用性。
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相关链接文献

[1] Abdelghany et al. (2014). Modeling framework for optimal evacuation of large-scale crowded pedestrian facilities. European Journal of Operational Research, 237(3), 1105-1118.

[2] Kuligowski et al. (2017). Guidance for the model user on representing human behavior in egress models. Fire technology, 53, 649-672.

[3] Duarte et al. (2014). Behavioral compliance for dynamic versus static signs in an immersive virtual environment. Applied ergonomics, 45(5), 1367-1375.

[4] Zhang Y, Kinateder M, Huang X, Warren WH (2024) Modeling competing guidance on evacuation choices under time pressure using virtual reality and machine learning, Expert Systems with Applications, 125582. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125582


主要作者简介

张予馨香港理工大学研究助理教授,博士生导师,研究方向专注人员决策与行为相关的火灾疏散和应急管理。

 

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黄鑫炎:香港理工大学副教授、博士生导师,研究领域包括基础燃烧科学和火灾安全应用。

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图文 | 张予馨

编辑 | 陆   童

审核 | 黄鑫炎


理大火灾安全科学
香港理工大学火灾安全科学实验室(黄鑫炎教授课题组),致力于消防安全领域的科普,火灾科学与技术的分享。
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