3D火灾逃生模拟系统设计与实践

3D火灾逃生模拟系统是基于3D虚拟技术的互动式教育游戏系统,给使用者提供了一个模拟火灾发生后进行逃生自救行为的数字化平台。在火灾中有很多人因为对火灾环境不熟悉、恐慌等原因没有选择正确的逃生自救方法而受伤甚至丧生。因此需要一种安全、真实、有效的火灾逃生自救训练方法来解决这些问题。本系统利用虚拟现实技术,通过参数控制,建置完整的火灾环境,以3D互动方式仿真火灾发生和发展的过程,采用游戏导向的学习方法,对系统的使用者在虚拟的火灾灾场的反应、行为进行系统的评价和指导。不仅提供了安全、真实、有效的火灾逃生自救训练平台,同时宣传消防知识、推广消防经验,对社会以及人民的生活产生积极影响。

基于Unity 3D的火灾逃生模拟系统的实现

火灾是威胁公共安全以及人民生命、财产安全的灾害之一,传统火灾逃生安全教育方式大部分采用观看视频,图片等方式。针对传统的教育方式缺乏交互性和真实体验感的问题,提出在火灾逃生模拟系统中使用嗅觉交互和动作捕捉的交互方式,以Unity3D游戏引擎作为开发工具,运用虚拟现实技术优化用户的体验,以达到增强安全教育效果的目的。

VR火灾模拟逃生仿真系统

火灾逃生与自救教育学习有重要的科普意义,在现实生活中,面向公众的火灾逃生演练一般要耗费很大的人力物力。本文利用3Ds Max与UE4创建三维火灾逃生场景的虚拟现实技术,在3Ds Max中构建三维场景模型和角色模型,在UE4中布置场景,模拟生动逼真的火灾发生场景,使人有身临其境的虚拟体验。应用于实现虚拟状态下快速逃生、自救等防控仿真训练。

基于Unreal Engine 4虚拟引擎模拟高校火灾逃生系统

高校火灾逃生具有很重要的教育意义,在现实中我们很难在真实的火灾现场中进行逃生演练。所以本项目使用虚拟现实技术,利用了Unreal Engine 4引擎与3Ds Max系统创建了火灾场景与场景中的虚拟人物,用于模仿真实地火灾发生场景,让人们有真实的体验感觉。本项目应用于模拟火灾逃生的训练。

基于VR的公共建筑火灾逃生训练系统研究

对公共建筑虚拟现实火灾逃生训练系统的建立方法进行了研究。以X3D语言的几何节点为基础,结合3DS Max软件建立了虚拟公共建筑模型;提出了有限细胞法在虚拟空间中呈现FDS模拟的火灾发展和烟气蔓延结果;利用X3D语言的位置和方向差值器节点将Pathfinder疏散模拟结果展现出来;使用碰撞检测节点和脚本节点建立了虚拟受控人员模型。以典型的高铁站为例,建立了高铁站虚拟现实火灾人员逃生训练系统。研究表明:有限细胞法可以准确地呈现虚拟火灾场景;X3D语言的差值器节点、碰撞检测节点和脚本节点可以建立沉浸感强的多角色人员疏散模型。建立的高铁站虚拟现实火灾人员逃生训练系统可以达到训练目的,同时可以为建筑的消防设计提出改进措施。

基于VR技术的火灾逃生系统设计与实现

火灾是威胁人民生命、财产安全的灾害之一,掌握正确的火灾逃生技巧可大大降低火灾引发的人员伤亡.传统的火灾逃生教育大多采用火灾逃生演练、专题讲座等形式展开,虽从一定程度上起到了教育效果,却不能为人们构建一个既安全又可体验的互动平台.鉴于此,提出了基于VR技术的火灾逃生系统的设计方案,同时给出了该系统的流程及框架;讨论并研究了该平台中的关键技术;详细阐述了在Unity 3D中采用C#语言实现交互功能的逻辑思路及实现方法.

三维儿童火灾逃生教育系统的开发

火灾逃生教育对普及消防知识、增强火灾时儿童的自救能力有极大的现实意义。传统的安全教育方式内容死板僵化,难以激发儿童的参与兴趣。为了引导儿童学习火灾逃生知识,本文通过3D建模和人机交互等技术开发出一套三维儿童火灾逃生教育系统,让儿童在三维火灾场景中自由操控角色模型,进行火灾逃生自救演练。本系统开发设计了场景浏览、物品选择高亮显示、逃生导航、题目测试等功能,以玩游戏的方式很好地吸引儿童注意力,让儿童在场景互动中学习火灾逃生的基本知识。

轻量级Web3D地铁火灾逃生在线规划关键技术

基于移动互联网浏览器实现地铁站逃生模拟训练是一种高效率的火灾逃生训练方式.然而,由于地铁站规模庞大且火灾情景复杂,在线逃生路径规划仿真平台模型因数据规模大,其在基于有限网络带宽传输以及渲染能力较弱的浏览器上运行时,速度将非常缓慢甚至无法运行.为解决此问题,本文针对轻量级Web3D地铁火灾逃生路径在线规划平台实时在线关键技术进行了研究.首先,针对大规模地铁站BIM静态场景数据,通过语义和体素化成分检验的轻量化方法对其进行了轻量化处理.同时,针对大规模虚拟化身的在线渲染,基于数据拆分并灵活组合思想,通过对虚拟化身的几何体信息和虚拟化身的动画数据进行数据管理,实现了大规模虚拟化身在线渲染的轻量化处理,进而实现了轻量级人群可视化;其次,针对动态烟气数据,提出了基于烟气冗余消除和归一化的轻量化处理方法,并基于精灵纹理粒子系统构建了轻量级烟气场景,实现了轻量级烟气可视化;最后,基于上述一系列轻量化处理的Web3D地铁场景中的逃生路径规划问题研究,本文提出了基于虚拟足迹聚类的蚁群优化算法eAACO (evacuation based on adaptive ant colony optimization),该算法通过VR设备获取真实人群逃生路径,实现对路径数据筛选和聚类以形成骨干路径,并与蚁群算法(ACO,ant colony optimization)相结合,设计了逃生路径规划的最优方案.实验表明,上述关键技术的实现较好解决了大规模地铁站火灾逃生路径规划Web3D模拟平台的实时在线处理问题.