基于VR的公路隧道6DoF人员疏散试验系统构建及应用研究

2022-11-08安文娟李远哲谢耀华王少飞

隧道建设(中英文) 2022年10期

安文娟，李远哲，谢耀华，王少飞，*

(1.重庆交通大学土木工程学院，重庆 400074；2.招商局重庆交通科研设计院有限公司，重庆 400067)

0 引言

公路隧道火灾事故下的行人疏散行为模拟是一个复杂的过程，需要考虑火灾环境、隧道疏散条件、人的心理行为特征等多方面因素[1-2]。真人演练或试验不仅成本高，还受到无法保证人员安全的限制。随着计算机仿真技术的发展，具备沉浸性、交互性和构想性3种特性的虚拟现实(virtual reality，VR)技术越来越多地被应用于隧道、矿井等高风险场所的人员疏散演练、指挥培训和试验中。

VR技术早期应用于人员行为研究时，其设备主要由环形显示屏或投影组成，通过围绕参与者的视频营造虚拟场景，观察参与者的行为反应。例如：Drury等[3]通过在参与者前方和左右两侧同步投影可视化图像，研究了地下火车站火灾时行人疏散的行为。但这种方式沉浸感和交互性较差。

随后，洞穴状自动虚拟系统(cave automatic virtual environment，CAVE)被大量应用于行人行为研究中。该系统通过高分辨率三维立体视听影像使参与者获得身临其境的感觉，并借助数据手套、位置跟踪器等交互设备使参与者获得6自由度交互感受。例如：Olivier等[4]采用CAVE研究了真实参与者和虚拟角色之间的交互碰撞避免情况；Ronchi等[5]采用CAVE研究了隧道指示灯的颜色、闪光频率和光源类型对人员疏散的影响。但CAVE系统价格昂贵、占地空间大，适合大规模的交互试验。

如今，VR头戴式显示器(如Oculus Rift和HTC Vive)日益发展，因其具有沉浸感高、交互性强、价格低、易携带等特点，在隧道、地铁等建筑火灾疏散行为研究中被广泛应用，并积累了大量研究成果。例如：Kinateder等[6]利用VR头戴式显示器研究了社会因素对公路隧道火灾事故中乘客疏散行为的影响；Cosma等[7]通过VR头戴式显示器Oculus Rift，研究了虚拟铁路隧道中寻路装置对60名参与者疏散路径和疏散时间的影响；王子甲等[8]搭建城市轨道交通火灾VR疏散平台，利用HTC Vive头戴式显示器研究了隧道与站台的标识标志、广播等对参与者疏散行为的影响；王羽尘等[9]基于HTC Vive头戴式显示器、步行模拟器和ErgoLAB无线生理模块，研究了公路隧道中参与者逃生的心率变化特性和步速变化趋势。

目前，VR头戴式显示器应用于公路隧道人员疏散行为研究时，主要借助鼠标、手柄及万向走步机等设备实现参与者与虚拟场景的交互[10]。然而，这几种交互方式通常仅利用VR头戴式显示器内的6轴传感器实现视野的四周转动，不能将现实动作完全映射至虚拟场景中，导致参与者的自由度受限，从而使其在虚拟场景中的信息感知和交互能力受到限制。此外，在以上几种交互方式下，参与者在虚拟场景中的速度通常为设定值，导致在研究疏散速度方面受到限制。因此，本文提出一种基于Oculus Quest 头戴式显示器的公路隧道6DoF人员疏散试验系统。该系统借助Inside-out定位技术使参与者直接通过真实动作完成疏散试验，一方面可使参与者获得6自由度交互感受和高临场感；另一方面可测量参与者的移动速度指标，弥补现有虚拟试验方法的缺陷。

1 试验系统开发

1.1 硬件系统

基于VR的公路隧道6DoF人员疏散试验系统包含工作站、5G交换机、Oculus Quest 2一体机和摄像头等设备。为了提高VR场景逼真度，该系统采用串流模式开发，将系统部署在显示与运算能力更好的工作站上，并通过无线网络串流至Oculus Quest 2一体机上开展试验。为了确保场景流畅，避免场景跳帧、卡顿等引起参与者的眩晕感，试验时使用mesh网络解决方案，进行5G无线网络全覆盖，并以≤10 m的间距布设ASUS RT-AC86U 5G路由器作为无线mesh网络的节点，mesh网络节点之间的数据交换通过2台H3C MINI-S8G-U交换机实现。为了观察和回看参与者试验过程中的行为、姿态等特征，在试验场地还可布设摄像头。摄像头应尽量隐蔽安装，避免对参与者造成干扰。硬件系统架构如图1所示。

图1 硬件系统架构图

1.2 核心软件模块

试验系统核心软件模块包括虚拟试验场景模块和参与者移动定位模块。

1.2.1 虚拟试验场景模块

1)虚拟隧道空间。根据隧道设计图纸，采用3DMax软件进行1∶1三维建模，并将三维模型加载到UE4引擎中。应用UE4物理材质编辑器制作隧道中各类部件的仿真材质，并粘贴到三维模型表面，同时添加灯光渲染、调试材质反射纹理等，达到拟真效果。

2)虚拟事故场景。在VR场景中，火灾事故主要在烟雾扩散与火焰发展方面影响参与者的沉浸感。首先，根据所研究的隧道与火灾规模，在FDS中开展火灾数值模拟，获得火灾阶段烟气扩散、火焰发展的全过程数据，即不同时刻、不同位置的消光系数，并结合热释放速率数据计算得到不同时刻、不同位置的环境透明度；然后，在UE4中调用粒子系统，通过设置粒子的大小、颜色、透明度、速度和方向等参数，实现隧道火灾烟气和火焰模型构建。

3)虚拟车与人。根据研究需要及隧道的交通组成情况，在UE4中确定小客车、大巴车、货车等虚拟车的数量和位置，在每个车辆内放置不同数量、不同类型的虚拟人，并为虚拟人设定疏散速度、疏散起点与终点，使虚拟人按照最优路径进行疏散。此外，为了获得更逼真的效果，在场景中添加爆炸声、汽车引擎声、人的尖叫声与嘈杂声等声音。

1.2.2 参与者移动定位模块

试验系统采用内嵌Inside-out tracking技术的Oculus Quest 2 VR一体机开展试验。在参与者试验过程中，通过调用UE4 Actor组件里的GetActorLocation()函数获得参与者在虚拟空间中的三维坐标(x,y,z)。参与者跟踪数据记录与处理主要步骤如下：

1)试验开始后，系统调用GetActorLocation()函数，以1 Hz的频率获取参与者的位置信息，并将其坐标(x,y,z)进行数组存储。

2)试验结束后，系统调用UE4 Spline组件的API函数SetSplinePonts()，将存储的参与者位置信息数组导入到Spline组件中，获得参与者的运动轨迹。

3)在第2步的基础上，系统调用Spline组件中的GetSplineLength()函数，获取参与者运动路线的长度，通过运动路线长度及运动起点与终点的时间差，即可计算参与者在试验期间的瞬时速度、加(减)速度、平均速度等速度指标。

4)系统将参与者在试验过程中的坐标信息及对应的时间戳导出到Excel文件中，可供其他分析使用。

1.3 试验场地

利用该试验系统开展行人疏散行为试验时，由于参与者是在1∶1的虚拟场景中通过自由移动完成疏散试验，因此必须保证试验场地足够宽广，至少保证与试验场景同样的尺寸，以避免参与者走出试验场地但仍在虚拟场景中。同时，试验场地应尽量平坦，并避免堆放杂物，以保障参与者头戴VR设备开展试验的安全性。

1.4 数据采集

试验系统采集的数据包括参与者的三维移动坐标、疏散时间、疏散轨迹。通过移动坐标与其对应的疏散时间，可计算参与者的平均疏散速度、加速度、瞬时速度。

2 试验系统应用

当VR技术应用于隧道火灾人员疏散行为试验研究时，其有效性是评价试验结果是否可靠的关键因素[11]。目前，VR技术应用有效性主要从2方面评价，一方面是对虚拟场景是否诱发参与者沉浸感和心理情绪变化进行评价，常用的评价方法包括问卷调查法(如临场感问卷调查[12]、正性负性情绪测量问卷调查[13])和心电指标分析法(如脑电指标测量[14]等)；另一方面是对参与者在真实场景与虚拟场景中的疏散轨迹、速度、时间等指标进行对比评价[15]。

为了验证基于VR的公路隧道6DoF行人疏散试验系统的有效性，利用该试验系统开展不同场景下的疏散行为对比试验，在试验过程中对参与者的临场感、眩晕感及情绪反应进行问卷调查，同时对参与者在不同虚拟场景中的疏散轨迹与速度进行对比研究。

2.1 试验参与者

2.2 试验工况设计

本次试验分为3组开展，试验工况如表1所示。

表1 试验工况设置

1)A组试验要求参与者不戴VR设备，在试验场地上正常行走，行走路线为提前采用石灰粉画好的1条走廊。该走廊长75 m，宽1.5 m。

2)B组试验要求参与者戴VR设备，在虚拟空隧道场景中正常行走。该场景仅包含隧道结构物，无虚拟车、虚拟人等，环境透明度较高，参与者视觉亮度较好，如图2所示。

图2 虚拟空隧道场景

3)C组试验要求参与者戴VR设备，在虚拟火灾事故隧道场景中疏散逃生。该场景中含虚拟车、虚拟火焰、虚拟烟雾，同时添加了爆炸声、汽车引擎声等3D音效。此外，虚拟场景中环境透明度较高，参与者视觉亮度较好，如图3所示。

图3 虚拟火灾事故隧道场景

B组、C组试验中虚拟隧道长75 m、宽12.85 m，单向3车道，车道宽3.75 m，两侧各有1条宽0.8 m、高0.4 m的检修道。事故点位于虚拟隧道下游出口，试验时要求参与者在感知到火灾后，向事故上游方向疏散。

2.3 试验场地

试验在足球场上开展(见图4)，场地长约175 m，宽95 m，足够宽阔和平坦，既能满足试验设备的布置，又能保证参与者在虚拟场景内随意而安全地移动。

图4 试验场地

2.4 试验流程

试验流程包括试验告知、试验准备、问卷填写、正式试验等部分，具体流程如图5所示。其中，试验问卷包括情绪效价与情绪唤醒度量表EVEAS(emotional valence and emotional arousal scale)、虚拟环境临场感量表PQ(presence questionnaire)和眩晕感量表VRSQ(virtual reality sickness questionnaire)。

图5 试验流程图

正式试验部分，每个参与者需要依次完成A、B、C 3组试验。在B组和C组试验中，主试者帮参与者戴好VR设备后，要求参与者坐在固定位置，以模拟疏散行动前坐在车内的状态。在参与者疏散过程中，全程由1名安全员跟随，以保证参与者的安全，并禁止安全员与参与者进行交流，以避免干扰参与者的疏散行为。

嘉靖五年，《宰辅年表》将杨一清排名于费宏前，有误，理由见前文。《宰辅年表》出现错误的原因在于遗漏了费宏担任过吏部尚书兼谨身殿大学士。

2.5 试验问卷

2.5.1 EVEAS量表

采用情感自我评估法和李克特9分量表对参与者的情绪效价和情绪唤醒度2个维度进行测量。情绪效价维度用来评定参与者的正性、负性情绪体验，反映参与者情绪是否愉悦，从非常不愉悦到非常愉悦依次分为9个等级。情绪唤醒维度则评定参与者获得情绪体验的兴奋、激动的程度，反映参与者体验是否兴奋，从非常不兴奋到非常兴奋依次分为9个等级。情绪效价与情绪唤醒度测试图片如图6所示。

(a)愉悦程度量表图

2.5.2 PQ量表

PQ问卷是由G.W.Bob 和J.S.Michael等学者开发建立的，通常用于测试参与者在虚拟现实中的沉浸感量度，问卷由32个问题组成[12]。为了便于参与者理解，删减了不符合试验情况的4个问题，最终问卷由28个问题组成。参与者需根据自己的真实情况从1到7进行打分，1和7分别代表2种极端的感受，最后的总得分代表参与者在虚拟现实中的沉浸感程度高低。

2.5.3 VRSQ量表

VRSQ虚拟现实不适感量表[16]是由Kim等学者建立开发的，量表由全身不适、疲倦感、眼疲劳、难以聚焦某处、头疼、头胀、视线模糊、眼花(闭眼时)、晕眩等9种虚拟现实不适症状组成。量表使用过程中，要求参与者根据自己的感受对不适症状从0到3进行打分，0代表无不适感，3代表不适感最强。

2.6 试验结果

本次试验过程中采集的数据包括：A组参与者的移动速度va与EVEAS分数；B组参与者的移动速度vb、移动轨迹rb以及EVEAS、VRSQ分数；C组参与者的移动速度vc、移动轨迹rc以及EVEAS、VRSQ、PQ分数。

2.6.1 移动速度

A组试验参与者的移动速度为0.91～1.38 m/s，平均移动速度为1.01 m/s；B组试验参与者的移动速度为0.92～1.27 m/s，平均移动速度为1.06 m/s；C组试验参与者的移动速度为1.24～2.06 m/s，平均移动速度为1.60 m/s。各试验组参与者的移动速度分布箱型图如图7所示。

图7 各试验组参与者的移动速度分布箱型图

2.6.2 情绪效价与情绪唤醒度

各试验组参与者的EVEAS得分分布箱型图如图8所示。A组、B组、C组试验参与者主观报告的情绪效价得分主要分布区间分别为[-1，1]、[-1，2]、[-3，-1]；A组、B组、C组试验参与者主观报告的情绪唤醒度得分主要分布区间分别为[1，2]、[1，2]、[5，7]。试验结果表明：1)A组、B组试验场景给参与者带来的愉悦程度偏中性，C组试验场景给参与者带来的愉悦程度普遍较低，属于负性情绪；2)A组、B组试验场景给参与者带来的情绪唤醒程度很低，C组试验场景给参与者带来的情绪唤醒程度较强。

(a)情绪效价

2.6.3 眩晕感与虚拟现实临场感

B组与C组试验前后参与者的眩晕感VRSQ得分变化值及C组参与者的虚拟现实临场感PQ得分见表2。B组、C组试验前后参与者的VRSQ得分变化值分别为1.81±4.33、1.94±8.32，变化较小。C组参与者的临场感得分为170.5±16.23，得分较高。

表2 眩晕感VRSQ得分变化值及虚拟现实临场感PQ得分

2.6.4 移动轨迹

B组与C组试验中部分参与者的移动轨迹见图9。B组试验参与者在空隧道场景中基本沿直线移动；C组试验参与者在火灾事故隧道场景中绕开障碍物进行移动。

(a)B组

3 试验系统应用有效性评价

3.1 移动速度和情绪反应对比

采用SPSS软件对A组、B组和C组试验参与者的移动速度和情绪反应进行配对T检验，检验结果见表3。由表3可知：A组与B组试验中参与者的移动速度与情绪水平无明显差异(p>0.05)；而B组与C组试验中参与者的移动速度与情绪水平有显著性差异(p<0.05)。这表明：在试验场景基本一致的情况下(A组与B组)，试验时参与者是否头戴VR设备对其移动速度与情绪反应基本无影响，即VR设备本身并未引起参与者的行为差别；当试验所用的虚拟场景发生根本改变时(B组与C组)，参与者的行为随之发生显著变化，在虚拟隧道事故场景中，参与者倾向于获得更强的负性情绪和更快的移动速度，这与真实场景中的疏散行为较为一致，即人在危险场景中倾向于获得紧张、恐慌等负性情绪，并且表现出快速逃离危险的行为。

表3 配对T检验结果

此外，与国内外已公开发表的公路隧道火灾疏散行为非虚拟试验研究中的疏散速度结果(如表4所示)相比，C组试验测得的参与者移动速度为1.24～2.06 m/s，与类似有烟环境下非虚拟试验中参与者的移动速度基本一致，同时低于无烟环境下非虚拟试验中参与者的移动速度。这表明利用该试验系统测量参与者在隧道火灾环境下的疏散速度，具有较好的适用性。

表4 C组试验和其他试验中的移动速度对比

3.2 移动轨迹对比

由图9可知：B组试验中参与者的移动轨迹基本为直线，与真实场景中人的行走轨迹基本一致，说明在虚拟空隧道中，参与者头戴VR设备并未对参与者的移动造成干扰，即当场景一致时，参与者的移动轨迹与是否头戴VR设备基本无关；C组试验中参与者的移动轨迹具有明显的“绕障”特征，与真实场景中人绕开车辆进行移动的行为相符。

3.3 眩晕感与临场感

眩晕感与VR系统中虚拟场景的推进速度、转变角度等多种因素相关。若虚拟场景是动态的，视觉系统将营造出人体在虚拟世界中移动的假象，然而大脑前庭系统知道实际上人体并未移动，或移动速度、方向与视觉不匹配，继而使人产生眩晕感。文中试验系统使参与者通过真实动作与虚拟场景交互，参与者的身体运动与视觉运动完全一致，极大降低了参与者的眩晕感。此外，该试验系统应用串流技术，将场景渲染与场景展示分开处理，解决了现有VR设备因硬件算力和显卡配置不足导致高仿真场景渲染与显示的卡顿进而引发眩晕感的问题。由表2可知，B组试验前后的VRSQ变化平均值为1.81分，C组试验前后的VRSQ变化平均值为1.94分，2组试验前后的VRSQ变化值均较小，说明头戴VR设备并未引起参与者的眩晕感。

临场感不仅取决于虚拟场景的逼真程度，还与参与者的沉浸感有关。该试验系统采用UE4数字再现真实场景，使虚拟场景具有极高的逼真度。同时，可从视觉上还原参与者所有的复杂动作，从听觉上精准推送空间音频，从而实现参与者与虚拟场景的6DoF交互，最大限度保证参与者的沉浸感。由表2可知，参与者的PQ平均分为170.5，为最高评分(196分)的87%，说明参与者在虚拟场景中的临场感较强。

综上，基于VR的6DoF人员疏散试验系统应用于人员疏散试验时，可以使参与者获得较强的沉浸感、临场感，并表现出与真实场景中一致的行为特性，获得的试验数据具有较高的效度，证明该试验系统具有较好的适用性和有效性，可为后续公路隧道人员疏散试验提供基础。