基于多傳感器耦合的客船應急疏散系統研究

馬全黨，劉 森，蘇 昂，譚恒濤，謝 娜

（武漢理工大學 航運學院，武漢430063）

客船旅游業是一個擁有著巨大發展潛力的新興產業，市場占有量逐年遞增，遠高于國際旅游業的整體發展水平。但近年來，由于客船事故頻發[1]，給行業的發展帶來了巨大的阻礙作用。2014年4月16日，韓國“歲月號”客輪沉沒，由于船上工作人員的錯誤引導，船上乘客未能及時逃生，造成了294人死亡、172人受傷的嚴重后果，在國際社會上造成了巨大的消極影響。

經過對近幾年多起水上交通事故的調研發現，現場秩序、人員心理和外界引導是應急疏散的關鍵因素[2]。現階段能否面對突發情況給予乘客正確的疏散引導，防止二次事故的發生，提高應急疏散效率，成為提高客船安全性與應急能力重要問題。

1 客船應急疏散系統研究

近年來，國內外學者均對疏散裝置進行了相關研究，主要有光閃爍系統、動態指示系統和消防疏散系統[3]。目前，動態疏散作為研究熱點被廣泛研究，但現有的疏散裝置無法做到實質上的動態指引，其響應速度和適用性尚待提升。幾種疏散裝置的特點及其優缺點見表1。

表1 疏散裝置方法及比較Tab.1 Evacuation devices methods and comparison

文中基于客船應急疏散的研究現狀，針對客船應對突發情況應急能力不足，難以保證船上人員疏散秩序和效率的現狀，設計了一種基于多傳感器耦合的客船應急疏散系統。信息采集模塊通過慣性傳感器、攝像頭實時監測船體空間姿態和通道內部通行狀態，并連接消防系統監測通道內煙、火態勢；改進當量長度描述疏散通道通行難度，擬合客船疏散網絡結構特點設計應急疏散單元，基于圖論思想對客船疏散網絡進行模塊化分區，針對局部節點進行實時疏散引導。系統的具體工作原理如圖1所示。

圖1 系統工作原理Fig.1 System working principle

在此基礎上，選取典型客船作為實驗船舶，構建疏散網絡簡化模型，進行模塊化分區，設置船舶姿態參數與通道障礙因素，基于Visual Studio開發平臺進行系統效果仿真試驗，以驗證系統的穩定性與實際疏散效果。

2 疏散通道通行狀態監測

2.1 多傳感器耦合的疏散通道信息監測

文中將船上的消防系統與視頻監控模塊、船舶傾斜角度監測模塊有機結合，綜合檢測多種影響因素，實時監測疏散通道信息。

2.1.1 消防聯合火勢監測

船舶發生火災事故時，易產生大量的有毒有害氣體，不僅降低疏散通道能見度，還嚴重威脅船上人員的生命安全。因此，船舶火災監測是保障后續火災處理及疏散人群的關鍵，實時監測火災勢態信息在引導乘客疏散的過程中具有重要意義。事故發生時，船上消防系統通過感煙火災探測器 （型號HIS07）、感溫火災探測器（型號SHT10）以及感光火災探測器 （型號TSL2561）監測不同位置處的光強度、煙霧和溫度等信息，通過A/D轉換器將采集到的模擬信號轉化為數字信號，并傳送到中央控制器進行處理。

2.1.2 船體姿態感知與監測

針對船舶姿態檢測，文中采用具有斜角傳感器與陀螺儀的GY9250-MPU9250姿態傳感器捕捉船體傾斜姿態，并實時輸入至單片機處理器，為判斷疏散通道的通行難度提供數據支持。為了保證判斷的精準性，在艏、舯、艉3個區域的中線面上分別安裝1個姿態傳感器，且船體傾角通過2個傳感器綜合分析得出。根據實際應用要求，盡可能采取2種傳感器的優點，將載體的運動速度作為判別依據，以更好地實現數據融合。

當測量系統單獨運行時，為了給預測模型數據提供一定的數據支撐，系統將通過采集傳感器的數據直接進行誤差補償，以輸出姿態角度。船體因碰撞擠壓而變形所導致安裝的傳感器位置扭曲、安裝位置松動、被人員或貨物碰觸等情況下，船舶沒有傾斜但個別傳感器卻捕捉到傾角，錯誤判斷船舶姿態。采用多個傳感器互相配合工作，就可以有效地避免這一誤判。姿態傳感器工作原理如圖2所示。

圖2 姿態傳感器工作原理Fig.2 Attitude sensor working principle

2.1.3 通行狀態監控反饋

通過在通道和交通節點等處布置一定數量的紅外攝像頭，可實時監測通道內的通行狀態。文中采用“背景前景差分法”對監控中出現的運動物體進行監測，即在監控視頻中的相鄰兩幀畫面，通過比較畫面中對應區域，對明顯差異部分進行數量識別和位置標注，并作為視頻中檢測得到的運動物體。同時，考慮到船上的主要運動監控對象是乘客人群，故有必要在識別算法中標注一定的相對輪廓面積，以進一步提高識別的準確性。

文中還采用經人工標注的樣本訓練過的神經網絡算法，利用監控對象的區域特征和監控對象的實際個數之間的對應關系，對監控對象種類和數量進行較為準確的計算機自動識別，從而計算得出該處的人群密度，實時監測通道內通行狀態，進行信息反饋修正。

2.2 改進當量長度模型

由于客船工作環境特殊，影響因素較多，文中典型的通行障礙因素包括船體傾斜、人群擁堵及火災。

當客船船體傾斜時，傾斜角度的大小往往會影響人群的移動速度[4]，具體如下：

當通道內人群密度到達一定程度時，極易發生擁堵、停滯，使人群移動速度下降[4]，其函數表達為

v=-0.052μ3+0.396μ2-1.074μ+1.311 （6）式中：μ為通道內人群密度，基于紅外攝像頭捕捉。

減光系數對人員速度的影響系數[5]為

式中：Kc為減光系數，1/m。

CO對人員速度的影響系數[6]為

式中：ρCO為CO的體積分數，%；t為人接觸CO的時間。f2（ρCO）=0時表示人員出現生命危險，通道禁行。

文獻[7]認為煙氣溫度對人員速度的影響系數為

式中：Ts為火場溫度；v0為初始移動速度。

采用改進的當量長度來描述通道通行難度的大小，具體為

式中：Li為任一通道當量長度；Lij為任一通道實際長度。

3 模塊化疏散指示

3.1 模塊化疏散引導

結合圖論思想，將客船的疏散網絡簡化成通道結構圖，同時以通道節點為基本單元將客船通道結構圖進行模塊化分區，將整個船舶的疏散網絡分割為相接的模塊，引入當量長度描述通道通行難度大小，實時監測節點處通道狀態進行分級顯示并指示當前推薦路線，對船上各區域人員實行分區逐步疏散引導。

在人員應急疏過程中，當人員到達任一節點時，系統由信息采集模塊評估節點附近的火災態勢、擁擠程度和船舶姿態等因素對通道安全的影響，分別計算整合該節點處各通道當量長度，并指示推薦方向；當人員到達下一節點時，重復此程序；以此類推，人員每到一節點，系統將基于實際情況進行指示，直至疏散人員到達安全區域。具體疏散流程如圖3所示。

圖3 疏散流程Fig.3 Evacuation flow chart

為避免各模塊獨立工作、缺乏溝通從而導致提供的最優路徑局部安全而整體危險，系統設計了中央控制器，以進行整體調控，且系統在節點處的通道選擇過程中必須遵循以下2個原則：

避險原則避開前方有危險因素無法通行的通道；

最優原則選擇當前滿足避險原則的當量長度最小的通道。

以典型客船為例，將客船通道結構簡化為圖4模型（可以拓展到任意數量的房間和通道），模擬船上人員緊急疏散流程。當客船遭遇突發情況需要進行應急疏散時，船上人員陸續從房間內進入通道，到達推薦最近節點。以（3.1）為例，可在疏散裝置的引導下到達下一節點 （3.3），該點有3條通道可選擇，分別通往節點（3.2），（3.4），（3.5）。 其中，至（3.2）存在危險因素，至（3.4）及（3.5）通道安全，但（3.5）通往下一個唯一節點（3.7）存在危險因素，則當前推薦路線指向（3.4）；以此類推，直到人員到達救生艇所在點。

圖4 客船結構簡化模型Fig.4 Simplified model of passenger ship structure

3.2 多元分級指示

基于以上研究，文中提出了一種智能疏散單元，該單元由疏散誘導屏、語音播報器和變向指示燈聯動構建而成（如圖5所示），布設于船內交通節點并輻射周圍幾個通道，與逃生路徑中的節點對應，顯示各通道內的通行狀態并在各節點指示出推薦路線。

圖5 疏散單元工作原理Fig.5 Working principle of evacuation unit

疏散誘導屏為LED顯示屏，用于顯示疏散通道的實時路況，布設在各節點通道路口，面向不同方向的4個顯示屏可全方位地向乘客指示逃生路徑。LED點陣指示燈可排列成綠、黃、紅等3種圖標：綠色圖標指示安全通暢的通道；黃色圖標指示有阻礙因素或擁堵的通道；紅色圖標指示無法通行的通道。該疏散誘導屏可實時顯示該節點區域內通道的通行情況，有效安撫人員的恐慌心理，保證人群的疏散秩序和效率。

變向指示燈由處理器、路由器、指示燈、應急電源組成。路由器接收各通道實時信息，處理器控制指示燈的箭頭指向及分級指示屏的顯示。當危險情況發生時，變向指示燈根據實時接收到的信息變換箭頭，指向安全通道，與疏散誘導屏有機聯動。

語音播報器安裝在疏散誘導屏、變向指示燈和通道高處，可在危急時刻提示乘客最優路徑，在安撫人群恐慌心理的同時為無法獲取視覺指示信息的乘客提供引導。

在人群緊急逃生的情況下，疏散誘導屏實時顯示通道內的通行情況，變向指示燈以箭頭的形式指向系統判定的最佳逃生方向，兩者相互配合，合理分配疏散通道，再結合語音播報器的協同工作，為船上人員實時提供安全可靠的逃生途徑，最大化提高逃生效率。各部分裝置布設如圖6所示。

圖6 疏散單元裝置的布設Fig.6 Evacuation unit device layout

4 系統效果仿真驗證

選取一艘典型中型客船作為實驗船型。基于該船具體參數，簡化船上疏散網絡，建立點—線路徑模型，模擬設置一小傾角，并在通道上布設若干障礙因素，進行仿真試驗分析。

采用Visual Studio對系統的疏散逃生效果進行分析，選擇實驗船舶第3層為典型案例對該層人員分布和移動進行網格化建模分析。所選用實驗船舶的具體參數如下：

上層建筑長79 m，寬15.5 m；橫向走廊寬1.5 m，縱向走廊寬1.5 m，中廳為12 m×16 m，在通道中設置若干危險因素與障礙因素；設置各房間為4 m×7 m，三等艙每個房間4人，二等艙每個房間3人，人員所占網格面積為0.5 m×0.5 m。人員的移動均視為橫向—縱向移動，移動過程中所占網格不重疊。初始狀態如圖7所示。

基于仿真結果及過程的分析，優化算法結構并調整系統參數，最終仿真疏散過程如圖8所示。

圖7 仿真初始狀態Fig.7 Simulation initial state

圖8 各區域人數變化趨勢Fig.8 Trends in the number of people in each region

疏散開始8.8～32.2 s，房間內人員分批依次跑出，進入橫向—縱向通道；在約37.6 s，橫向通道出現明顯人群擁堵滯留，進入縱向通道的人明顯減小，系統自動進行局部引導和資源調控，約77.2 s人群擁堵得到了較好的疏通引導，后續人員疏散逐漸趨于平緩，人群整體的疏散過程穩定有序的進行；452.7 s時，左側人員全部疏散完畢，約461.6 s時右側人員全部疏散，隨即排隊準備登艇。最終疏散效果如圖9所示。

圖9 逃生人數變化趨勢Fig.9 Trends in the number of escape students

從仿真試驗開始到人員全部疏散完畢，共用時461.6 s，考慮到船上人員的個體差異及相互之間的影響，取25%的時間富余量，即船上人員疏散過程所需時間為576.25 s。此外，再加上系統的反應以及啟動的時間2 min和救生艇釋放所需時間8 min，從檢測到事故發生，到該層人員全部疏散撤離至安全范圍共需20 min，與現階段的研究成果及演習疏散的效率相比（見表2），明顯提高了客船人員應急疏散的效率。

表2 系統仿真疏散效果對比Tab.2 Comparison of system simulation evacuation effect

5 結語

利用多傳感器信息耦合和視頻監控反饋技術實時監測疏散通道的通行狀態，基于圖論思想簡化客船疏散網絡并進行模塊化處理，改進當量長度模型優化節點路徑評估選擇，對船上人員進行實時動態疏散引導。在Visual Studio開發平臺上搭建仿真模型進行疏散模擬試驗，試驗結果證明該系統可有效保證船上人員疏散秩序并進行局部疏散資源調控，可以顯著提高客船人員應急疏散效率并防止二次事故的發生，有力地保障船上人員的生命安全。針對客船應急疏散所提出的全新模塊化疏散理念，對于提高客船應急能力和安全性具有重要的參考意義。所設計的系統可有效消除客船事故帶給民眾的心理陰影，提高業界與相關人員的安全意識，促進客船旅游業的健康發展。