[论文解读] A Review of Augmented Reality Applications for Building Evacuation

Ruggiero Lovreglio|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2018

Evacuation and Crowd Dynamics参考文献 19被引用 15

一句话总结

本文综述了增强现实（AR）在建筑疏散中的应用，分析其在不同灾害类型、建筑类型及疏散阶段中的使用情况。研究表明，AR可通过实时虚拟引导显著提升疏散表现，同时指出了未来发展中硬件集成、用户体验和可扩展性方面的关键挑战。

ABSTRACT

Evacuation is one of the main disaster management solutions to reduce the impact of man-made and natural threats on building occupants. To date, several modern technologies and gamification concepts, e.g. immersive virtual reality and serious games, have been used to enhance building evacuation preparedness and effectiveness. Those tools have been used both to investigate human behavior during building emergencies and to train building occupants on how to cope with building evacuations. Augmented Reality (AR) is novel technology that can enhance this process providing building occupants with virtual contents to improve their evacuation performance. This work aims at reviewing existing AR applications developed for building evacuation. This review identifies the disasters and types of building those tools have been applied for. Moreover, the application goals, hardware and evacuation stages affected by AR are also investigated in the review. Finally, this review aims at identifying the challenges to face for further development of AR evacuation tools.

研究动机与目标

• 分析现有AR应用在不同灾害类型和建筑环境中的疏散设计。
• 识别AR工具在疏散场景中的主要目标，如改善导航指引和缩短疏散时间。
• 考察当前应用中使用的硬件平台和AR实现技术。
• 评估AR干预对疏散过程各阶段（如检测、决策、行动）的影响程度。
• 识别阻碍AR疏散系统广泛采用和有效性的关键挑战。

提出的方法

• 对建筑疏散中AR应用的同行评审文献和技术报告进行系统性综述。
• 根据灾害类型（如火灾、地震）、建筑类型（如学校、办公楼）和疏散阶段对AR应用进行分类。
• 分析AR系统组件，包括显示硬件（如智能眼镜、移动设备）、跟踪系统及虚拟内容生成技术。
• 评估应用目标，如缩短疏散时间、改善决策能力以及提升人员警觉性。
• 通过主题合成法识别报告中反复出现的技术、可用性和部署挑战。
• 采用结构化框架将AR功能与疏散过程阶段及用户表现结果进行映射。

实验结果

研究问题

• RQ1 AR疏散应用主要针对哪些类型的灾害和建筑环境开发？
• RQ2 AR应用在建筑疏散场景中的主要目标是什么？
• RQ3 AR技术最有效支持疏散过程的哪些阶段？
• RQ4 现有应用中最常使用的硬件平台和AR实现技术是什么？
• RQ5 在开发和部署有效的AR疏散工具方面，仍存在哪些关键挑战？

主要发现

• AR应用主要针对学校和办公楼等公共建筑中的火灾和地震场景开发。
• AR应用最常见的目标是改善导航指引、缩短疏散时间，并在紧急情况下提升人员警觉性。
• 智能眼镜和移动设备是AR疏散系统中最主要的硬件平台。
• AR干预在疏散的行动和决策阶段最为有效，尤其在引导人员选择最优出口路径方面表现突出。
• 主要挑战包括AR设备视场有限、缺乏可靠的实时跟踪能力，以及在真实紧急条件下用户测试不足。
• 在大规模真实场景中对AR疏散工具的评估仍存在显著空白，多数研究依赖模拟或受控实验。