УДК 004
Разработка выборочной схемы эвакуации при пожаре с использованием алгоритмов адаптивной маршрутизации и наблюдения по конусу трафика RFID с методом затенения
Темирканова Эльвира Кадылбековна – PhD, доцент Алматинского университета энергетики и связи имени Г. Даукеева.
Ерланова Умит Ерланкызы – магистрант Алматинского университета энергетики и связи имени Г. Даукеева.
Аннотация: В этом исследовании применяется технология радиочастотной идентификации (RFID), она зачастую используется вместе с адаптивными маршрутными алгоритмами дабы можно было осуществить наиболее эффективный выбор и оценку путей эвакуации при пожаре и проверить уровень эффективности комплекса противопожарной безопасности зданий и составления отчётности об оценке уровня эффективности аварийной эвакуации и комплекса противопожарной защиты. Эффективное передвижение людей через все имеющиеся пути аварийной эвакуации в здании во время пожара или взрыва принято считать основным по значению фактором не только лишь для лёгкости управления комплексом противопожарной безопасности, но и для удобства сдерживания паники людей во время перегруженности, когда в кратчайшие сроки требуется эвакуировать всех людей из здания, в котором происходит аварийная ситуация. Это поможет сохранить как можно большей жизней людей. Наиболее короткий путь ко всем имеющимся путям аварийной эвакуации – это главный фактор оценки эффективности функционирования комплекса противопожарной безопасности, а второй – проверка на практике путей пожарной эвакуации на в испытываемом здании, что поможет убедиться в том, сможет ли оно гарантировать оптимальную загруженность, безопасность и доступность путей на протяжении всего времени эвакуации. Наиболее короткий путь находится по алгоритму Дейкстры, после чего вес каждого соединительного пути обрабатывается RFID-конусом трафика, который устанавливается на всех путях аварийной эвакуации. Человек с личной RFID-меткой во время эвакуации через соответствующие выходы обрабатывается системой. Станции обрабатывают RFID-конусы трафика и передают эти данные, например, ФИО, состояние человека, время выхода через аварийный выход и другие необходимые показатели, в RFID-базу данных при помощи сети Wi-Fi. Более того, в этом исследовании продемонстрирована модель затенения, дабы оценить внутреннюю локализацию с помехами в здании и эффективность обработки данной ситуации RFID-дорожными конусными станциями, которые с лёгкостью транспортируются для установки рядом со всеми имеющимися путями аварийной эвакуации из здания. Данные методы подходят для обработки сразу большого количества людей рядом RFID – станций дорожных конусов и могут охватывать сразу несколько путей аварийной эвакуации при пожаре. Всё это помогает эффективно распоряжаться временем во время аварийной ситуации в здании и сохранить максимальное количество человеческих жизней. Используя полученную информацию составляется поддержка RFID-меток на всём пути аварийного выхода из здания, также может быть включено автоматическое отображение их расположения в плане здания, который охватывает сразу все этажи. Таким образом, в исследовании демонстрируются смоделированные ситуации, которые иллюстрируют то, что методы нахождения расположения людей с помощью RFID-конусов могут быть улучшены, дабы более точно оценивать обстановку в аварийной ситуации, а выбор оптимального пути для выхода из здания уже работают на достойном уровне.
Ключевые слова:RFID, пути эвакуации, PDA, алгоритм Дейкстра.
-
Проектирование архитектуры путей эвакуации при пожаре
Аварийные выходы и приспособления, помогающие справиться с аварийной ситуацией, которые располагаются внутри здания, крайне важны для эффективного разрешения любой внештатной ситуации, это требуется учитывать во время составления карты этажа в соответствии со строительным законодательством контроля описаний пожарной безопасности. Пассивные метки RFID располагаются как на средства защиты от пожара, так и на людей, которые, в свою очередь, обрабатываются считывателем RFID–трафика [7] - [8], как показано на рис.1.
Рисунок 1. Поэтажный план архитектурного проектирования пути пожарной эвакуации.
-
Конструкция механизма конуса движения RFID
Принято считать, что коммерческие транспортные конусы делятся на два типа. Одни состоят из прочного материала, другие – из эластичного. Твердые конусы легче использовать, но они быстро ломаются и не могут быть заменены, эластичные же конусы могут быть более эффективными, но их применение достаточно сложно на практике. Становится понятно, что решение вопроса о том, какой тип конусов использовать может стать решающим для максимизации эффективности разрешения внештатных ситуаций в здании. Модель транспортного конуса, которая предложена в исследовании, отражает положительные стороны обоих типов, описывающихся здесь, наглядно демонстрируя его динамическое изменение формы, упругость, сопротивление ударам, возможность удалённого управления с RFID-зондирующим модулем. Вся система механизма RFID-дорожного конуса состоит из пластика с скользящими отражающими стержнями в количестве от 5 до 7 штук, которые раздвигаются на 75-86 см. высота и ширина круглого основания составляет 38 сантиметров. RFID-метки, ПЗС-камера, маленький генератор постоянного тока и модуль беспроводного управления установлены на этой модели, как показано на рис. 2, и эти RFID-дорожные располагаются около всех аварийных выходов в здании так, как показано на рис.3.
Рисунок 2. Конструкция механизма конуса движения RFID.
Рисунок 3. Установка RFID-конуса движения на пути пожарной эвакуации в ситуации, когда основное электричество периодически включается и выключается.
-
Методы локализации конуса движения RFID
Один из главных вопросов, которые рассматриваются в данной работе заключается в системе внутреннего расположения [9]-[10] суть его в том, чтобы выявить наиболее универсальное решения для всех возможных аварийных ситуаций. Модель распространения в свободном пространстве и модель затенения анализируются для составления карт местоположения внутри зданий RFID-обнаружения противопожарной безопасности, которое упомянуто в этой статье.
A. Модель Распространения в Свободном Пространстве
Модель распространения в свободном пространстве чаще всего используется для обширных пространств без препятствий, например для улиц или районов города. Прием сигнала мощности в соответствии с его расстоянием (Pr) d)) может быть найден из уравнения
(1)
Где d-средний диапазон расстояний между двумя точками беспроводного доступа, Pt-сигнал мощности передачи, Gt-коэффициент усиления контура мощности передающей части, Gr-коэффициент усиления контура мощности приемной части, λ-длина волны и L равна 0,0054. Сигнал приемной мощности
(Pr)d)) значительно затухает с 1/r2 с увеличением расстояния распространения, как показано на рис.4. Таким образом, в данной работе для поиска локализации применяются три беспроводные точки доступа с сетью Wi-Fi.
Рисунок 4. Модель распространения сигнала приема мощности в свободном пространстве и три положения датчиков.
Таблица 1. Показатели потерь пути для различных сред.
Окружающая среда |
Показатели потерь пути, β |
|
Наружное здание |
Свободное пространство |
2 |
Городская сотовая связь |
От 2,7 до 3,5 |
|
городское радио |
От 1,6 до 1,8 |
|
Крытое здание |
Строительное препятствие |
От 4 до 6 |
Офисное здание (одноэтажное) |
От 1,6 до 3,5 |
|
Офисное здание (несколько этажей) |
От 2 до 6 |
|
Заводское препятствие |
От 2 до 3 |
B. Затененная модель
Для модели внутреннего распространения с отражениями и препятствиями, показанной на рис. 5, сигнал мощности может затухать еще быстрее с расстоянием распространения сигнала, поэтому затенение доминирует за счет затухания от блокирующих объектов, но это моделирование заметно усложняет прогнозирование точного местоположения.
Рисунок 5. Затенение может привести к большим отклонениям от прогноза потерь пути.
В потерях на трассе преобладают отражения, поэтому самый важный параметр - показатель потерь на трассе (β)определяется эмпирически. Для повышения эффективности модели распространения в свободном пространстве уравнение затенения можно упростить ниже.
(2)
(3)
Где β может быть подходящим регулировочным значением экспериментальной площади помещения здания, а XdB-компенсирующим или начальным значением.
C. Вычисление Треугольного Расстояния
Пользователю с его телефоном, который оснащён RFID-дорожным конусом, было предложено отправить свои идентификационные данные (ID) в близлежащую точку доступа Wi-Fi и принять соединительный сигнал от канала Wi-Fi в одно и то же время, и этот процесс связи автоматически осуществлялся до тех пор, пока пользователь не выключил свой телефон и не перезагрузил его. Положение телефона непрерывно контролировалось главным компьютером по сети Wi-Fi.
Рисунок 6. Беспроводное соединение между КПК и точкой доступа Wi-Fi.
Когда расстояние пользователя с его телефоном и точками доступа Wi-Fi известно из соотношения их модели распространения, описанного в уравнениях (1) - (2), каждое значение расстояния используется для вычисления по следующей формуле
(4)
Где x и y-декартовы координаты осей каждой точки доступа Wi-Fi (WPs), радиус которой равен r с (k,h) положением центра с тремя пересечениями круговой области (отражено на рис.9).
Рисунок 7. Условие (а) отсутствие точки пересечения (б) одиночная точка пересечения и (c) целевая точка трех окружностей WP.
D. Метод локализации конуса движения RFID
Сектор, в котором происходит испытание имеет квадратный размер 40 м х 40 м и разделён субквадратным блоком, как показано на рис. 10. Точки доступа Wi-Fi располагаются по оси x-y вдоль этой области, а RFID-защита, которая определяет уровень защиты от возгорания, находится с помощью уравнения распространения свободного пространства. Беспроводные точки доступа (WP1, WP2 и WP3) принимают сигнал, который поступает от человека с его телефоном. После этого расстояние каждой беспроводной точки и телефона находится для непрерывного определения расположения мобильного аппарата. Свободное уравнение модели пространственного распространения, как показано в (1) находится по следующей формуле, при Pt, равном 18 дБм, Gt, равном 1, Gr, равном 1, λ, равном 720 нм и L, равном 0,0054, что может быть преобразовано в мощность в дБм в мВт следующим образом:
(5)
Диапазоны расстояний d(m) найдены в соответствии с моделью распространения свободного пространства, приведенной в таблице 2.
Рисунок 8. RFID-дорожный конус в зоне тестирования модели распространения свободного пространства.
Таблица 2. Диапазон расстояний для расчета различных трех точек беспроводного доступа по модели распространения свободного пространства.
No |
Беспроводные точки доступа (БТД) |
|||||
WP1 |
WP2 |
WP3 |
||||
d(m) |
Pr(дБм) |
d(m) |
Pr(дБм) |
d(m) |
Pr(дБм) |
|
1 |
24,34 |
-52 |
30,65 |
-54 |
76,98 |
-62 |
2 |
34,39 |
-55 |
30,65 |
-54 |
38,58 |
-56 |
3 |
54,5 |
-59 |
43,29 |
-57 |
27,31 |
-53 |
-
RFID-дорожный конус для алгоритма выбора пути эвакуации при пожаре
Алгоритм Дейкстры чаще всего используется для определения наиболее короткого пути выхода из здания во время пожара. Во-первых, определяются исходные узлы RFID-конуса трафика (i=1,2,…n). Во-вторых, находится стоимость связи l(i,j) между двумя узлами как вес соединительного пути. В-третьих, определяются D(v) как значение расстояния между исходными узлами RFID-конуса и всеми соединительными узлами. В-четвертых, находится узел w, который не входит в N{1,..n} и находится самое малое значение веса для всех подключенных узлов. В-пятых, обновляется D(v) всего расстояние между последним узлом предыдущего набора и всеми соединяющимися узлами, как D(v)=min{D(v),D(w)+l(w,v)} и повторяются действия с третьего по пятые шаги до тех пор, пока не будут покрыты все узлы RFID-конуса трафика и, наконец, результат наиболее короткого пути может быть представлен с помощью этого алгоритма и использован в реальной аварийной ситуации.
-
Результаты эксперимента
Для определения уровня эффективности RFID - систем противопожарной безопасности была использована система со следующими характеристиками: Pentium(R) 4 CPU 3.01 GHz, notebook Compact Presario 2000, Microsoft SQL Server 2005 и КПК с беспроводным подключением.
Таблица 3. Результат расчета расстояния по модели распространения в свободном пространстве (результаты комнатного эксперимента).
Расчет расстояния от точек беспроводного доступа: d(m) |
||||
WP1 |
Позиция |
Модель свободного пространства |
Фактическое расстояние (m) |
Ошибка % |
1 |
24,34 |
20,00 |
21,70 |
|
2 |
34,39 |
30,00 |
14,63 |
|
3 |
54,50 |
38,50 |
41,56 |
|
WP2 |
Позиция |
Модель свободного пространства |
Фактическое расстояние (m) |
Ошибка % |
1 |
30.65 |
21.00 |
45.95 |
|
2 |
30.65 |
25.00 |
22.60 |
|
3 |
43.29 |
30.00 |
44.30 |
|
WP3 |
Позиция |
Модель свободного пространства |
Фактическое расстояние (m) |
Ошибка % |
1 |
76.98 |
48.00 |
60.37 |
|
2 |
38.58 |
28.50 |
35.36 |
|
3 |
27.31 |
22.50 |
21.14 |
Таблица 4. Результат расчета расстояния от модели затенения (экспериментальные результаты внутреннего помещения).
Расстояние d(m) расчет от точек беспроводного доступа при β = 8 |
||||
WP1 |
Позиция |
Модель затенения |
Фактическое расстояние (m) |
Ошибка % |
1 |
5 |
5 |
0,00 |
|
2 |
11,5 |
10 |
15,00 |
|
3 |
18,5 |
15 |
23,33 |
|
WP2 |
Позиция |
Модель затенения |
Фактическое расстояние (m) |
Ошибка % |
1 |
5 |
5 |
0,00 |
|
2 |
12 |
10 |
20,00 |
|
3 |
24 |
15 |
60,00 |
|
WP2 |
Позиция |
Модель затенения |
Фактическое расстояние (m) |
Ошибка % |
1 |
5 |
5 |
0,00 |
|
2 |
11 |
10 |
10,00 |
|
3 |
18 |
15 |
20,00 |
Теперь мы понимаем, что местоположение, рассчитанное по модели затенения, более точно, чем по модели свободного пространства, даже если беспроводные точки доступа и RFID-дорожные конусы с телефоном были заблокированы в здании в результате потери пути затенения. Моделирование RFID-контура пожарной эвакуации на 1-м этаже модели здания, как показано на рис. 3, продемонстрировало, что алгоритм Дейкстры с RFID-дорожными конусами может найти наиболее короткий путь из всех путей аварийной эвакуации, даже если начало узла RFID-конуса движения (один из четырнадцати узлов) дифференциально произошло в каждой из пожарно-взрывных ситуаций как узел 12→13→1→14, 11→9→8→7, 2→1→14.
Список литературы
- Klaus Finkenzeller. RFID Handbook: “Radio-Frequency Identification Fundamentals and Application”s. Wiley, New York, 2000.
- Brassart, C. Pegard,and M. Mouaddib, “Localization using infrared beacons”, Robotica, vol. 18, no.2, pp. 153-161, 2000.
- B, Priyantha, A. Chakraborty, and H. Balakrishnan, “The cricket localization-support system”, in Proc. of ACM Int’l Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom), 2000.
- Bahl and V. N. Padmanabhan, “Radar: An in-building rf-based user location and tracking system”, in Proc. of IEEE INFOCOM, 2000.
- Brusey, M.Harrison, Ch. Floerkemeier, and M. Fletcher. Reasoning about uncertainty in location identification with RFID. In IJCAI-2003 Workshop on Reasoning with Uncertainty in Robotics, 2003.
- Dissanayake, H. Durrant-Whyte, and T. Bailey. A computationally efficient solution to the simultaneous localization and map building (SLAM) problem. In ICRA’ 2000 Workshop on Mobile Robot Navigation and Mapping, 2000.
- Chattaraj, S. Chakrabarti, S. Bansal, S.Halder and A.Chandra, “Intelligent Traffic Control System using RFID”, National Conference on Device, Intelligent System and Communication & Networking (AECDISC 2008), 10-13, 2008.
- Penttila K, Sydanheimo L, and Kivikoski M (2004) Performance development of a high-speed automatic object identification using passive RFID technology, Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Robotics & Automation, 4864-4868.
- –S. Choi, J. –W. Lee, and J. –J. Lee, “An improved localization system with rfid technology for a mobile robot”, in Proc. of Conference of IEEE Industrial Electronics (IECON), 2008.
- Lim, B. Choi, and J. Lee, “An efficient localization algorithm for mobile robot based on rfid system”, in Proc. of Int’l Joint Conference on SICE-ICASE, 2006.