CN113312694B - 一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,包括以下步骤:步骤一:根据方舱的基本坐标和舱体四面的相通性,判断舱体与舱体的相通性;步骤二:结合相通性和方舱挪动的权重,构建一个有权多边有向图;步骤三:通过Dijkstra算法求出约束条件下的各种类型的最短动线规划路径;步骤四:通过Dijkstra算法得到起点到终点最短路径所经过的舱体,映射到布局图中计算出最短路径坐标。本发明所述的一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,更针对使用需求快速输出精准、可靠的人员、物资等动线设计;能够减少目前方舱类建筑物动线规划中出现的人力和时间成本;提升方舱类建筑物快速规划的能力。
Description
技术领域
本发明涉及方舱领域,特别涉及一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法。
背景技术
方舱是一种容积固定或者可扩展的具有多种多样功能,高机动性能的厢式工作间。根据应用场景和需求的不同,给方舱相应的内外部结构设计,并且装载相关的设备和装置以便提供特定的功能。经过多年的发展,各种外形美观,功能各异的高性能方舱被广泛的应用在军事,医疗,通信,气象等领域。针对在构建具备三级甲等传染病医院救治全流程,全要素的,未来可用于不同规模的、不同环境、全系统可快速展开、机动部署的移动智能方舱医院这一需求,有必要在移动方舱医院建造过程中拓展其在不同部署规模、应用场景下的区域布局快速规划能力,其中,由于传染病医院救治流程非单一线性、需综合考虑人流、物流、信息流的支撑配合,因此内部的动线规划具有复杂度高、资源合理调配难度高的特点。
现有的方舱医院内部的人员和物资流动路线,大多是通过后期人工进行设计规划,不仅花费大量时间,人力,而且缺乏在紧急应急项目中快速规划的能力。染病舱体分为两大类:通道类型(如清洁通道和污染通道)和功能性舱体(如手术室和接诊室)。为了避免形成交叉感染,传染病医院通常分为三个区域,即清洁区域,半污染区域,污染区域。医护在进入医院的时候,要经过清洁区域中的淋浴更衣间,更换衣服进入半污染区域;从半污染区域进入污染区域接触病患要经过一级缓冲(一缓);返回到半污染区域的时候需要穿过二级缓冲(二缓)进行除菌消毒等操作;最后通过淋浴更衣间返回到清洁区。在求解过程中,需要加入这一基本原则进行优化。
为此,我们提出一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,该方法的实现基于Python3计算机语言,通过判断方舱布局图中的舱体之间的相通性,构建一个有权多边有向图,借助Dijkstra算法求出经过最短路径经过的舱体,最后映射到方舱布局图计算出动线坐标,在满足相关约束条件下的计算出起点方舱到终点方舱的最短路径,并在布局图中生成该动线。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,在满足相关约束条件下的计算出起点方舱到终点方舱的最短路径,并在布局图中生成该动线,可以有效解决背景技术中的规划设计人员物资流动路线花费大量时间、人力,而且缺乏在紧急应急项目中快速规划的能力问题。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,包括以下步骤:
步骤一:根据方舱的基本坐标和舱体四面的相通性,判断舱体与舱体的相
通性;
步骤二:结合相通性和方舱挪动的权重,构建一个有权多边有向图;
步骤三:通过Dijkstra算法求出约束条件下的各种类型的最短动线规划路径;
步骤四:通过Dijkstra算法得到起点到终点最短路径所经过的舱体,映射到布局图中计算出最短路径坐标。
进一步的,所述步骤一中的判断舱体间的相通性操作为算法遍历布局图中
的每一个舱体,并对其四条边上的相邻的其他舱体是否连通并进行记录,其算法步骤如下:(1)遍历当前布局图中的每一个方舱i;(2)得出舱体i的基本信息;(3)遍历当前布局图中的每一个方舱j;(4)得出舱体j的基本信息;(5)如果舱体j在舱体i的四边中一边有交集同时舱体接触的边都可以连通,则舱体j可以连通舱体i,否则舱体j不可以连通舱体i。
进一步的,所述步骤二中的构建一个有权多边有向图的算法步骤如下:1)初始化一个多边有向图;2)遍历布局图中每一个舱体i;3)遍历步骤一中与舱体i相通的每一个舱体j;4)在满足约束条件和不交叉感染的情况下,加入舱体i到舱体j的权重有向边到G中。
进一步的,所述步骤四中的最短路径经过的舱体,其途径坐标即为医护人员、病患和物资的动线。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
该方法一改之前花费大量人力和物力对传染病方舱医院动线规划的做法,采用计算机算法,实现对该类型的方舱医院动线设计方案智能生成,使医院在建成后得以快速投入高效运转;同时更针对使用需求快速输出精准、可靠的人员、物资等动线设计;能够减少目前方舱类建筑物动线规划中出现的人力和时间成本;提升方舱类建筑物快速规划的能力;同时提升移动方舱智能化和灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对本发明技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法的流程图;
图2为本发明一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法的布局图;
图3为本发明一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法的有权多边有向图;
图4为本发明一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法的最短路径图;
图5为本发明一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法的动线图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明,其中,附图仅用于示例性说明,表示的仅是示意图,而非实物图,不能理解为对本专利的限制,为了更好地说明本发明的具体实施方式,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸,对本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的,基于本发明中的具体实施方式,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他具体实施方式,都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示,一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,包括以下步骤:
步骤一:根据方舱的基本坐标和舱体四面的相通性,判断舱体与舱体的相
通性;
步骤二:结合相通性和方舱挪动的权重,构建一个有权多边有向图;
步骤三:通过Dijkstra算法求出约束条件下的各种类型的最短动线规划路径;
步骤四:通过Dijkstra算法得到起点到终点最短路径所经过的舱体,映射到布局图中计算出最短路径坐标。
步骤一中的判断舱体间的相通性操作为算法遍历布局图中的每一个舱体,并对其四条边上的相邻的其他舱体是否连通并进行记录,在对每一个方舱进行遍历时,能够得到每个方舱的左上角的坐标、每个方舱的宽和长,每个方舱在布局图中的旋转角度以及每个方舱在0度交时四边的连通性,其算法步骤如下:(1)遍历当前布局图中的每一个方舱i;(2)得出舱体i的基本信息;(3)遍历当前布局图中的每一个方舱j;(4)得出舱体j的基本信息;(5)如果舱体j在舱体i的四边中一边有交集同时舱体接触的边都可以连通,则舱体j可以连通舱体i,否则舱体j不可以连通舱体i。
一对方舱之间相通性的具体判别方法如下,已知舱体A的左上角坐标为,宽长为,角度为以及在0度角时四边的开口状态(通过在布局中的角度旋转,能够得到四边的连通状态),同理,能够得到舱体B的的基本信息,对舱体A的上下左右四个方向进行判定,是否与B相通;
判断舱体A与舱体B是否相通的方法如下:如果,同时水平方向(X轴方向)A与B之间有交集,同时B的下沿可通行和A的上沿可通行,判断舱体A和舱体B相通,则可从舱体A移动到舱体B;如果,同时水平方向A与B之间有交集,同时B的上沿可通行和A的下沿可通行,判断舱体A和舱体B相通,则可从舱体A移动到舱体B;如果,同时垂直方向(y轴方向) A与B有交集,同时B的右边可通行和A的左边可通行,判断舱体A和舱体B相通,则可从舱体A 移动到舱体B,如果,同时垂直方向A与B有交集,同时B的左边可通行和A的右边可通行,判断舱体A和舱体B相通,则可从舱体A 移动到舱体B。
为了对最短路径进行计算,需要构建一个有权多边有向图,一个舱体可能会需要和多个舱体相通,因此需要使用多边图,但是存在一个舱体能够从舱体A进入舱体B,但是不能够从舱体B返回至舱体A,例如可以从一缓(半污染区域)进入污染区域,但是不能够从污染区域进入一缓,从而避免交叉感染,因此需要有向图,最后,在此图的边上设置权重,同一个区域的连通所花费的代价小,跨区域移动所需的花费较高,使得优先在同一区域进行移动,基于上述得到的舱体连通性,将舱体看作成一个节点,与其他舱体相通则产生出一条带权重的有向边,构建一个多边有向图;
步骤二中的构建一个有权多边有向图的算法步骤如下:1)初始化一个多边有向图;2)遍历布局图中每一个舱体i;3)遍历步骤一中与舱体i相通的每一个舱体j;4)在满足约束条件和不交叉感染的情况下,加入舱体i到舱体j的权重有向边到G中。
实施例2
如图1所示,一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,包括以下步骤:步骤一:根据方舱的基本坐标和舱体四面的相通性,判断舱体与舱体的相
通性;
步骤一中的判断舱体间的相通性操作为算法遍历布局图中的每一个舱体,并对其四条边上的相邻的其他舱体是否连通并进行记录,其算法步骤如下:(1)遍历当前布局图中的每一个方舱i;(2)得出舱体i的基本信息;(3)遍历当前布局图中的每一个方舱j;(4)得出舱体j的基本信息;(5)如果舱体j在舱体i的四边中一边有交集同时舱体接触的边都可以连通,则舱体j可以连通舱体i,否则舱体j不可以连通舱体i。
步骤二:结合相通性和方舱挪动的权重,构建一个有权多边有向图;
步骤二中的构建有权一个有权多边有向图的算法步骤如下:1)初始化一个多边有向图;2)遍历布局图中每一个舱体i;3)遍历步骤一中与舱体i相通的每一个舱体j;4)在满足约束条件和不交叉感染的情况下,加入舱体i到舱体j的权重有向边到G中。
步骤三:通过Dijkstra算法求出约束条件下的各种类型的最短动线规划路径;
通过该算法对为人员和物流最短路径问题进行求解,该算法将有向图G的顶点集合分为两组:
第一组为已求出最短路径的顶点集合S;
第二组为其余未确定最短路径的顶点集合U,
3.1):集合S中只有一个起点舱体s,而集合U包括了除了起点S以外的其他顶点,且U中的顶点距离为“起点s到该顶点的权重距离”,若顶点之间无相连,则他们之间的距离无限大;
3.2)从U中选出距离最近的点p,将顶点p加入集合S中,同时从U中移除顶点p;
3.3)由于选出了新的顶点p,更新U中各个顶点到起点s的最短距离以及每个最短距离所经过的顶点;
3.4)重复步骤3.3)和步骤3.2),直到遍历完所有顶点。
步骤四:通过Dijkstra算法得到起点到终点最短路径所经过的舱体,映射到布局图中计算出最短路径坐标;
结合已知条件,对路径每个舱体的中心坐标进行计算,并表示为,即为所求得的最短路径所经过的坐标,将所有坐标按照步骤三中所求得的最短路线舱体顺序进行排列。
步骤四中的最短路径经过的舱体,其途径坐标即为医护人员、病患和物资的动线。
实施例3
如图2所示,为一种方舱内部的布局图以及舱体基本信息,图中,灰度为A的区域为受到污染的区域;灰度为B的区域为半污染区域;灰度为C的区域为清洁区域,假设起点为区域C中的更衣淋浴室,终点为区域C的检验室,根据上述步骤计算出合理的最短路线步骤如下;
步骤一:根据图2所示,能够得到布局图和舱体的基本信息,判断舱体之间的相通性;
步骤二:根据步骤一的方舱之间的相通性,构建一个有权多边有向图,如图3所示;
步骤三:在给出的起点s和方舱终点t,在满足条件的约束下,运用Dijkstra算法求出最短路径,最短路径用图4中有圆点的圆中心的连线表示;
步骤四:根据最短路径所经过的舱体,计算出途径坐标,形成方舱医院动线,最后形成的动线如图5所示。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (2)
1.一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:根据方舱的基本坐标和方舱四面的相通性,判断方舱与方舱的相通性;
步骤二:结合相通性和方舱挪动的权重,构建一个有权多边有向图;
步骤三:通过Dijkstra算法求出约束条件下的各种类型的最短动线规划路径;
通过该算法对为人员和物流最短路径问题进行求解,该算法将有向图G的顶点集合分为两组:
第一组为已求出最短路径的顶点集合S;
第二组为其余未确定最短路径的顶点集合U,
3.1):集合S中只有一个起点方舱s,而集合U包括了除了起点S以外的其他顶点,且U中的顶点距离为“起点s到该顶点的权重距离”,若顶点之间无相连,则他们之间的距离无限大;
3.2)从U中选出距离最近的点p,将顶点p加入集合S中,同时从U中移除顶点p;
3.3)由于选出了新的顶点p,更新U中各个顶点到起点s的最短距离以及每个最短距离所经过的顶点;
3.4)重复步骤3.3)和步骤3.2),直到遍历完所有顶点;
步骤四:通过Dijkstra算法得到起点到终点最短路径所经过的方舱,映射到布局图中计算出最短路径坐标;
所述步骤一中的判断方舱间的相通性操作为算法遍历布局图中的每一个方舱,并对其四条边上的相邻的其他方舱是否连通并进行记录,其算法步骤如下:(1)遍历当前布局图中的每一个方舱i;(2)得出方舱i的基本信息;(3)遍历当前布局图中的每一个方舱j;(4)得出方舱j的基本信息;(5)如果方舱j在方舱i的四边中一边有交集同时方舱接触的边都能够连通,则方舱j连通方舱i,否则方舱j不连通方舱i;
所述步骤二中的构建一个有权多边有向图的算法步骤如下:1)初始化一个多边有向图;2)遍历布局图中每一个方舱i;3)遍历步骤一中与方舱i相通的每一个方舱j;4)在满足约束条件和不交叉感染的情况下,加入方舱i到方舱j的权重有向边到G中;
一对方舱之间相通性的具体判别方法如下,已知方舱A的左上角坐标为,宽长为,角度为以及在0度角时四边的开口状态,同理,能够得到方舱B的的基本信息,对方舱A的上下左右四个方向进行判定,是否与B相通;判断方舱A与方舱B是否相通的方法如下:如果,同时水平方向A与B之间有交集,同时B的下沿通行和A的上沿通行,判断方舱A和方舱B相通,则从方舱A移动到方舱B;如果,同时水平方向A与B之间有交集,同时B的上沿通行和A的下沿通行,判断方舱A和方舱B相通,则从方舱A移动到方舱B;如果,同时垂直方向A与B有交集,同时B的右边通行和A的左边通行,判断方舱A和方舱B相通,则从方舱A 移动到方舱B,如果,同时垂直方向A与B有交集,同时B的左边通行和A的右边通行,判断方舱A和方舱B相通,则从方舱A移动到方舱B。
2.根据权利要求1所述的一种在方舱类建筑中生成动线规划的方法,其特征在于,所述步骤四中的最短路径经过的方舱,其途径坐标即为医护人员、病患和物资的动线。
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112184174A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-05 | 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院 | 一种自动生成方舱类建筑物施工方案的方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3289240B2 (ja) * | 1991-07-30 | 2002-06-04 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | グラフ探索方法及び装置 |
JP2003233768A (ja) * | 2002-02-12 | 2003-08-22 | Univ Tokyo | 複数経路探索のためのデュアルダイキストラ法 |
CN101788999A (zh) * | 2009-12-30 | 2010-07-28 | 安徽大学 | 一种网络图中最短路径的二分查找追踪方法 |
CN104914866B (zh) * | 2015-05-29 | 2018-06-05 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 基于拓扑点分类的巡检机器人全局路径规划方法及系统 |
CN108614554A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-10-02 | 南京理工大学 | 一种基于区域限制的机器人多源最短路径规划方法 |
US11360220B2 (en) * | 2019-08-08 | 2022-06-14 | United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | System and methods for planning routes over large areas |
CN112035921B (zh) * | 2020-08-25 | 2021-06-29 | 中船文化科技(北京)有限公司 | 一种方舱动线规划方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN112035922B (zh) * | 2020-08-25 | 2021-08-20 | 中船文化科技(北京)有限公司 | 智能方舱布局规划系统、方法、电子设备及存储介质 |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112184174A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-05 | 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院 | 一种自动生成方舱类建筑物施工方案的方法 |
Also Published As
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