CN115183777A - 一种核辐射环境路径规划方法 - Google Patents

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王振斌
杨继行
杜为安
刘成洋
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Abstract

本发明公开了一种核辐射环境路径规划方法，该方法包括以下步骤：1)将核辐射环境区域网格化，确定路径规划的起始点和终点；2)设置剂量率限值，将核辐射环境区域中遇到超过安全限值的网格，当作障碍物处理；3)以累积剂量作为实际代价，以预估剂量作为估计代价，计算过程总剂量代价，采用改进型A星算法的进行路径引导，以总剂量代价F(n)的估计最小为最终的路径规划。本发明方法不仅考虑核辐射场的剂量率和障碍物的存在对人员安全和行进的影响，而且考虑如何在设定的剂量率限值内快速找出剂量代价最小的路径，可满足人员在辐射环境下的最优路径规划需求。

Description

一种核辐射环境路径规划方法
技术领域
本发明涉及路径规划技术，尤其涉及一种核辐射环境路径规划方法。
背景技术
在核动力厂辐射控制区等典型的放射性工作环境下，工作人员存在接受放射性辐射照射的风险。由于辐射是不可见的，也不能直接被人体感知，大大增加了人员暴露于放射性环境中的风险。同时，由于工作人员不清楚辐射源的辐射分布，在辐射工作场所内活动时，只能根据以往经验进行粗略的定性路径规划，使得工作人员在设备检修、更换、清洗、退役时，造成个人受照剂量超标。
目前，基于A星算法的路径规划研究大多集中在自主移动机器人领域，且部分研究只考虑到路径最短问题。对于工作在辐射环境下人员的路径规划研究很少，且忽略放射性辐射源对工作人员的辐射危害，特别是超过职业照射剂量限值的辐射。相比于传统A星算法只考虑障碍物和最短距离的情况，本专利提出的改进型A星算法综合考虑非均匀辐射场剂量率、累积剂量、最短路径和障碍物4个因素，可满足人员在辐射环境下的最优路径规划需求。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种核辐射环境路径规划方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种核辐射环境路径规划方法，包括以下步骤：
1)将核辐射环境区域网格化，确定路径规划的起始点和终点；
2)设置剂量率限值，将核辐射环境区域中遇到超过安全限值的网格，当作障碍物处理；
3)以累积剂量作为实际代价，以预估剂量作为估计代价，计算过程总剂量代价，采用改进型A星算法的进行路径引导；
F(n)＝G(n)+H(n)
式中，F(n)是从起始节点经由候选节点最终到达目标节点的总剂量代价；G(n)是从起始节点到达候选节点的实际代价估计；H(n)是从当前预处理的候选节点到目标节点的启发式估计代价；
用任意两个网格节点之间的累积剂量表示实际代价G(n)，通过每个网格的剂量率和行进时间的乘积计算
Figure BDA0003723477250000021
式中，G(n)为起始节点S到候选节点N的实际剂量代价；Dk(x,y)、Dk+1(x,y)分别为网格节点k、k+1处的剂量率；l为每个网格单元的边长；v为人员行进速度；δk为调节系数，当网格节点k和k+1为水平或垂直位置关系时，δk取1.0；当网格节点k和k+1为对角线位置关系时，δk取1.4；
H(n)通过蒙特卡罗算法求得的辐射场平均剂量率与候选节点至总目标节点最短时间的乘积进行估计；
蒙特卡罗随机采样区域定义为拓展节点与目标节点连线所构成的矩形，(x,y)为拓展节点的坐标，其中，x＝1,2,3...M，y＝1,2,3...N；
Figure BDA0003723477250000031
其中，
Figure BDA0003723477250000032
式中，lmin为候选网格节点与目标网格节点之间的最短距离；w为候选节点与目标节点之间的水平距离，h为候选节点与目标节点之间的垂直距离，Dk(x,y)为网格节点k处的剂量率；v为人员行进速度；
4)以总剂量代价F(n)的估计最小为最终的路径规划。
本发明产生的有益效果是：
1、本发明提出一种改进型A星算法引导的核辐射环境路径规划方法，以满足人员在辐射环境下的最优路径规划需求，可以用于核电厂、海洋核动力平台的检修以及核应急救援，该方法综合考虑非均匀辐射场剂量率、累积剂量、最短路径和障碍物4个因素，在工程应用中更具有优势和参考意义；
2、本发明方法，不仅考虑核辐射场的剂量率和障碍物的存在对人员安全和行进的影响，而且考虑如何在设定的剂量率限值内快速找出剂量代价最小的路径，可满足人员在辐射环境下的最优路径规划需求。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明实施例的八方向搜索示意图；
图3是本发明实施例的蒙特卡罗随机采样区域示意图；
图4是本发明实施例的最短路径估计示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种核辐射环境路径规划方法，包括以下步骤：
1)将核辐射环境区域网格化，确定路径规划的起始点和终点；
2)设置剂量率限值，将核辐射环境区域中遇到超过安全限值的网格，当作障碍物处理；
3)以累积剂量作为实际代价，以预估剂量作为估计代价，计算过程总剂量代价，采用改进型A星算法的进行路径引导；
F(n)＝G(n)+H(n) (1)
式中，F(n)是从起始节点经由候选节点最终到达目标节点的总剂量代价；G(n)是从起始节点到达候选节点的实际代价估计；H(n)是从当前预处理的候选节点到目标节点的启发式估计代价；
本发明改进型A星算法相比传统的A星算法，同时考虑累积剂量和最短路径。
用任意两个网格节点之间的累积剂量表示实际代价G(n)，通过每个网格的剂量率和行进时间的乘积计算
二维网格平面中，两个相邻网格节点之间累积剂量模型如图1所示。图2中中心节点为候选网格节点，1、2、3、4、5、6、7、8为候选网格节点的八个方向拓展节点，则从起始节点S到候选节点N的实际剂量代价可通过(2)式进行估计。
Figure BDA0003723477250000051
式中：G(n)为起始节点S到候选节点N的实际剂量代价(mSv)；Dk(x,y)、Dk+1(x,y)分别为网格节点k、k+1处的剂量率(mSv/h)；l为每个网格单元的边长(m)；v为人员行进速度(m/h)；当两个相邻网格节点为水平或垂直位置关系时，如图2中1、3、5、7网格所示方位，δk取1.0；当两个相邻网格节点为对角线位置关系时，如图2中2、4、6、8网格所示方位，δk取1.4。
H(n)通过蒙特卡罗算法求得的辐射场平均剂量率与候选节点至总目标节点最短时间的乘积进行估计；
蒙特卡罗随机采样区域被定义为拓展节点与目标节点连线所构成的矩形，如图3蓝色阴影区域所示。图中N为候选节点，G为目标节点，m1、m2、m3为拓展节点。假设人员行进速度恒定，则最短时间可等效为最短路径，最短路径估计示意图如图4所示，w和h分别为候选节点与目标节点之间的水平、垂直距离，min(h,w)函数的主要功能是提取h、w中的最小值，最短路径公式如(3)式所示。对于M×N的网格，其预估剂量代价H(n)可以根据(4)式进行估计，(x,y)为拓展节点的坐标，(x＝1,2,3...M,y＝1,2,3...N)，坐标(x，y)为以采样区域边界为x，y轴的坐标系。
Figure BDA0003723477250000061
Figure BDA0003723477250000062
4)以总剂量代价F(n)的估计最小为最终的路径规划。
Figure BDA0003723477250000071
式中，F(n)为从起始节点S至目标节点G的人员总剂量代价估计(mSv)。
5)平均剂量代价计算。路径规划完成后，必要的是进行路径回溯并计算出全过程最大剂量率、最小剂量率、所走过的路径长度，进而求出行进时间、总剂量代价和平均剂量代价，以精确比较改进型A星算法与传统A星算法规划出的路径优劣。针对存在障碍物的二维平面中的两个点，欧氏距离(即两点之间直线最短)可代表实际情况中两点间的距离。
本专利采用欧式距离表示人员实际走过的路径长度，根据(2)式计算出从起点S到终点G全过程的总剂量代价，再结合行进时间，可以计算出全过程人员的平均剂量代价
Figure BDA0003723477250000072
如(6)式所示。
Figure BDA0003723477250000073
式中：(xk,yk)和(xk+1,yk+1)为所走过的路径中任意两个相邻的网格节点坐标。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种核辐射环境路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将核辐射环境区域网格化，确定路径规划的起始点和终点；
2)设置剂量率限值，将核辐射环境区域中遇到超过安全限值的网格，当作障碍物处理；
3)以累积剂量作为实际代价，以预估剂量作为估计代价，计算过程总剂量代价，采用改进型A星算法的进行路径引导，以总剂量代价F(n)的估计最小为最终的路径规划；
F(n)＝G(n)+H(n)
式中，F(n)是从起始节点经由候选节点最终到达目标节点的总剂量代价；G(n)是从起始节点到达候选节点的实际代价估计；H(n)是从当前预处理的候选节点到目标节点的启发式估计代价；
实际代价G(n)通过每个网格的剂量率和行进时间的乘积计算；
H(n)通过蒙特卡罗算法求得的辐射场平均剂量率与候选节点至总目标节点最短时间的乘积进行估计；
蒙特卡罗随机采样区域定义为拓展节点与目标节点连线所构成的矩形，(x,y)为拓展节点的坐标，其中，x＝1,2,3...M，y＝1,2,3...N；
Figure FDA0003723477240000021
其中，
Figure FDA0003723477240000022
式中，lmin为候选网格节点与目标网格节点之间的最短距离；w为候选节点与目标节点之间的水平距离，h为候选节点与目标节点之间的垂直距离，Dk(x,y)为网格节点k处的剂量率；v为人员行进速度。
2.根据权利要求1所述的核辐射环境路径规划方法，其特征在于，所述步骤3)中，实际代价G(n)通过每个网格的剂量率和行进时间的乘积计算，具体如下：
Figure FDA0003723477240000023
式中，G(n)为起始节点S到候选节点N的实际剂量代价；Dk(x,y)、Dk+1(x,y)分别为网格节点k、k+1处的剂量率；l为每个网格单元的边长；v为人员行进速度；δk为调节系数，当网格节点k和k+1为水平或垂直位置关系时，δk取1.0；当网格节点k和k+1为对角线位置关系时，δk取1.4；n为行进过程通过节点的总数量。
3.根据权利要求1所述的核辐射环境路径规划方法，其特征在于，所述步骤3)中，H(n)通过蒙特卡罗算法求得的辐射场平均剂量率与候选节点至总目标节点最短时间的乘积进行估计；具体如下：
蒙特卡罗随机采样区域定义为拓展节点与目标节点连线所构成的矩形，(x,y)为拓展节点的坐标，其中，x＝1,2,3...M，y＝1,2,3...N；
Figure FDA0003723477240000031
其中，
Figure FDA0003723477240000032
式中，lmin为候选网格节点与目标网格节点之间的最短距离；w为候选节点与目标节点之间的水平距离，h为候选节点与目标节点之间的垂直距离，Dk(x,y)为网格节点k处的剂量率；v为人员行进速度。
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