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.

1. 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.

2. 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.

3. 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 (P_r) d)) может быть найден из уравнения

   (1)

Где d-средний диапазон расстояний между двумя точками беспроводного доступа, P_t-сигнал мощности передачи, G_t-коэффициент усиления контура мощности передающей части, G_r-коэффициент усиления контура мощности приемной части, λ-длина волны и L равна 0,0054. Сигнал приемной мощности

(P_r)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 X_dB-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 P_t, равном 18 дБм, G_t, равном 1, G_r, 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

4. 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.

5. 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

1. Klaus Finkenzeller. RFID Handbook: “Radio-Frequency Identification Fundamentals and Application”s. Wiley, New York, 2000.
2. Brassart, C. Pegard,and M. Mouaddib, “Localization using infrared beacons”, Robotica, vol. 18, no.2, pp. 153-161, 2000.
3. 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.
4. Bahl and V. N. Padmanabhan, “Radar: An in-building rf-based user location and tracking system”, in Proc. of IEEE INFOCOM, 2000.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. –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.
10. 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.