(57)【要約】【課題】被害による危険度を導出すること。【解決手段】避難支援システムは、被害ポイントの位置情報を取得する取得部と、被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算し、被害ポイントと特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算し、方向ベクトルと重み係数との積の総和を演算する演算部と、演算部による演算結果を、特定位置における危険度として出力する出力部とを備える。【選択図】図１
2018180816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被害ポイントの位置情報を取得する取得部と、
前記被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算し、前記被害ポイントと前記特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算し、前記方向ベクトルと前記重み係数との積の総和を演算する演算部と、
前記演算部による演算結果を、前記特定位置における危険度として出力する出力部と
を備える避難支援システム。
【請求項２】
前記演算部は、前記方向ベクトルと前記重み係数との積の演算結果を合成する、請求項１に記載の避難支援システム。
【請求項３】
前記重み係数は、距離と負の相関性を有し、且つ前記被害ポイントにおける被害の度合いを含む、請求項１又は請求項２に記載の避難支援システム。
【請求項４】
前記被害の度合いは、前記特定位置の温度に基づいて決定される、請求項３に記載の避難支援システム。
【請求項５】
コンピュータ装置を用いて、被害ポイントからの避難を支援する避難支援方法であって、
被害ポイントの位置情報を取得するステップと、
前記被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算するステップと、
前記被害ポイントと前記特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算するステップと、
前記方向ベクトルと前記重み係数との積の総和を演算するステップと、
前記積の総和の演算結果を、前記特定位置における危険度として出力するステップと
を実行する、避難支援方法。
【請求項６】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の避難支援システムを備える、船舶。
【請求項７】
コンピュータ装置に、
被害ポイントの位置情報を取得するステップと、
前記被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算するステップと、
前記被害ポイントと前記特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算するステップと、
前記方向ベクトルと前記重み係数との積の総和を演算するステップと、
前記積の総和の演算結果を、前記特定位置における危険度として出力するステップと
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、避難支援システム、避難支援方法、船舶、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
火災などによって被害が発生した初期段階では、その後の被害がどのように拡大していくか、つまり何れの方向に被害が広がっていくかを予測し、より安全な経路を使って、人やモノを安全な場所へ速やかに誘導しなくてはならない。
建築物の空間特性や、建築物の用途に応じて、出火後の被害を予測し、火災リスクの定量化を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１１７２２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
被害が発生した初期段階では、被害の発生場所などの限定的な情報しか入手できない場合が多い。限定的な情報しか入手できない状況では、安全な避難経路や、避難場所を判断することは難しい。
さらに、複数の場所で被害が発生した場合には、状況の判断が複雑となる。このため、初動が極めて重要な初期段階において、迅速に適切な避難経路や、避難場所を導出することは困難となる。
本発明の目的は、被害による危険度を導出できる避難支援システム、避難支援方法、船舶、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、避難支援システムは、被害ポイントの位置情報を取得する取得部と、前記被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算し、前記被害ポイントと前記特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算し、前記方向ベクトルと前記重み係数との積の総和を演算する演算部と、前記演算部による演算結果を、前記特定位置における危険度として出力する出力部とを備える。
【０００６】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る避難支援システムは、前記演算部は、前記方向ベクトルと前記重み係数との積を演算し、前記積の演算結果を合成するものであってよい。
【０００７】
本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る避難支援システムは、前記重み係数は、距離と負の相関性を有し、且つ前記被害ポイントにおける被害の度合いを含むものであってよい。
【０００８】
本発明の第４の態様によれば、第３の態様に係る避難支援システムは、前記被害の度合いは、前記特定位置の温度に基づいて決定されるものであってよい。
【０００９】
本発明の第５の態様によれば、避難支援方法は、コンピュータ装置を用いて、被害ポイントからの避難を支援する避難支援方法であって、被害ポイントの位置情報を取得するステップと、前記被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算するステップと、前記被害ポイントと前記特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算するステップと、前記方向ベクトルと前記重み係数との積の総和を演算するステップと、前記積の総和の演算結果を、前記特定位置における危険度として出力するステップとを実行する。
【００１０】
本発明の第６の態様によれば、船舶は、第１の態様から第４の態様のいずれか一項に記載の避難支援システムを備える。
【００１１】
本発明の第７の態様によれば、プログラムは、コンピュータ装置に、被害ポイントの位置情報を取得するステップと、前記被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算するステップと、前記被害ポイントと前記特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算するステップと、前記方向ベクトルと前記重み係数との積の総和を演算するステップと、前記積の総和の演算結果を、前記特定位置における危険度として出力するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、避難支援システムは、被害ポイントの位置情報を取得し、被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算し、被害ポイントと特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算し、方向ベクトルと重み係数との積の総和を演算する。これにより、被害による危険度を導出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態に係る避難支援システムの構成の一例を示す概略図である。
【図２】実施形態に係る避難支援システムの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図３】被害の影響の一例（その１）を示す図である。
【図４】被害の影響の一例（その２）を示す図である。
【図５】避難方向の一例を示す図である。
【図６】予測危険順位の一例を示す図である。
【図７】被害影響マップの一例を示す図である。
【図８】予測危険度グラフの一例を示す図である。
【図９】予測危険順位表の一例を示す図である。
【図１０】実施形態に係る避難支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】被害影響マップの一例を示す図である。
【図１２】予測危険度グラフの一例を示す図である。
【図１３】予測危険順位表の一例を示す図である。
【図１４】被害影響マップの一例を示す図である。
【図１５】予測危険度グラフの一例を示す図である。
【図１６】予測危険順位表の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
〈実施形態〉
以下、図面を参照しながら実施形態について詳細に説明する。
図１は、実施形態に係る避難支援システムの構成の一例を示す概略図である。
実施形態に係る避難支援システム１００は、施設１で被害が発生した場合に、その被害から避難する支援を行う。具体的には、避難支援システム１００は、被害による危険度と被害から避難するための経路とを提示する。以下、被害による危険度を予測危険度Ｄαといい、被害から避難するための経路を避難経路という。避難支援システム１００が避難支援を行う対象の施設１の一例は、ビル、マンション、劇場、船舶などであり、一又は複数の区画を含む。図１に示される例では、施設１は、区画Ｄ１−区画Ｄ１２の１２個の区画を含む。さらに、各区画の間は通路が形成され、通路によって複数の区画が区切られている。
避難支援システム１００は、インターネットなどの通信網５０を経由して、施設１の内部に設置された複数のセンサ（図示なし）の各々と通信を行う。
【００１５】
火災などによって、施設１の区画Ｄ３と区画Ｄ７との間の通路で被害Ａが発生し、区画Ｄ５と区画Ｄ９との間の通路で被害Ｂが発生したと仮定する。さらに、区画Ｄ７及び区画Ｄ８と区画Ｄ１１及び区画Ｄ１２との間の通路と、区画Ｄ７及び区画Ｄ１１と区画Ｄ８及び区画Ｄ１２との間の通路とが交差する位置に、人Ｈが位置すると仮定する。
避難支援システム１００は、施設１に設置された複数のセンサの各々が送信した検知情報を受信し、検知情報に基づいて、被害が発生したか否かを判定する。避難支援システム１００は、被害が発生したと判定した場合に、被害が発生した位置を示す位置情報を取得する。ここでは、避難支援システム１００は、被害Ａが発生した被害ポイントＡの位置情報Ａと被害Ｂが発生した被害ポイントＢの位置情報Ｂとを取得する。避難支援システム１００は、被害ポイントＡの位置情報Ａと被害ポイントＢの位置情報Ｂとに基づいて、施設１の各位置における予測危険度Ｄαと避難経路とを演算する。そして、避難支援システム１００は、予測危険度Ｄαの演算結果と避難経路の演算結果とを提示する。人Ｈは、提示された予測危険度Ｄαの演算結果と避難経路の演算結果とに基づいて、避難経路として、経路（１）、経路（２）、及び経路（３）のいずれかの経路を選択できる。以下、避難支援システム１００について、詳細に説明する。
【００１６】
（避難支援システム）
図２は、実施形態に係る避難支援システムの構成の一例を示す概略ブロック図である。実施形態に係る避難支援システム１００は、施設１の内部の各位置における予測危険度Ｄαと各位置からの避難経路とを演算するコンピュータ装置である。
避難支援システム１００には、図１に示される施設１の室内空間情報とセンサ位置情報とを含む入力情報が入力される。室内空間情報は、一又は複数の区画を示す情報と区画間の通路を示す情報とを含む。センサ位置情報は、施設１の室内に設置された複数のセンサ（図示なし）の各々の識別情報とセンサが設置された位置情報とを関連付けた情報である。避難支援システム１００は、入力情報に含まれる室内空間情報とセンサ位置情報とを、記憶する。センサの一例は、温度センサである。以下、センサが温度センサである場合について説明を続ける。
【００１７】
避難支援システム１００は、施設１の内部で、火災などによって被害Ａ１と被害Ａ２とが発生した場合、被害Ａ１が発生した被害ポイントＡ１の位置情報Ａ１と被害Ａ２が発生した被害ポイントＡ２の位置情報Ａ２とを取得する。具体的には、複数のセンサの各々は、温度情報などの検知情報とセンサの識別情報とを含む検知情報を、通信網５０を経由して、避難支援システム１００へ送信する。
避難支援システム１００は、センサが送信した検知情報を受信し、受信した検知情報に含まれる温度情報に基づいて、閾値以上の温度が検知された位置を、センサ位置情報から取得する。以下、避難支援システム１００が、閾値以上の温度が検出された位置が二か所である場合について説明を続ける。以下、閾値以上の温度が検出された位置を、被害ポイントＡ１と被害ポイントＡ２という。
【００１８】
避難支援システム１００は、被害ポイントＡ１から評価点αに向かう被害ベクトルＫ１と被害ポイントＡ２から評価点αに向かう被害ベクトルＫ２とを演算する。評価点αは、被害ポイントＡ１と被害ポイントＡ２で発生した被害が及ぼす影響を評価する位置である。
また、避難支援システム１００は、被害ポイントＡ１と評価点αとの間の距離に対して、負の相関性を有する距離重み係数ｗｌ１と、被害ポイントＡ２と評価点αとの間の距離に対して、負の相関性を有する距離重み係数ｗｌ２とを演算する。
また、避難支援システム１００は、被害ベクトルＫ１と距離重み係数ｗｌ１との積Ａ１と、被害ベクトルＫ２と距離重み係数ｗｌ２との積Ａ２とを演算する。避難支援システム１００は、被害ベクトルＫ１と距離重み係数ｗｌ１との積Ａ１と、被害ベクトルＫ２と距離重み係数ｗｌ２との積Ａ２との和を演算し、積Ａ１と積Ａ２との和の演算結果を、特定位置における予測危険度Ｄαとして出力する。
また、避難支援システム１００は、被害方向ベクトルＫ１と距離重み係数ｗｌ１との積と、被害ベクトルＫ２と距離重み係数ｗｌ２との積とを合成し、被害ベクトルＫ１と距離重み係数ｗｌ１との積と、被害ベクトルＫ２と距離重み係数ｗｌ２との積とを合成して得られたベクトルの示す方向を、避難方向θαとして出力する。
【００１９】
（避難支援システムの構成）
避難支援システム１００は、通信部１０２と記憶部１０４と表示部１１２と制御部１１４と上記各構成要素を図２に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン１５２とを備える。
通信部１０２は、通信モジュールによって実現される。通信部１０２は、通信網５０を経由して、センサと通信を行う。通信部１０２は、センサが送信する検知情報を取得する。通信部１０２は、取得した検知情報を、制御部１１４へ出力する。
記憶部１０４は、不揮発性メモリなどの記憶装置によって実現される。記憶部１０４は、プログラム１０６と室内空間情報１０８とセンサ位置情報１１０とを記憶する。前述したように、室内空間情報１０８は、一又は複数の区画を示す情報と区画間の通路を示す情報とを含む。センサ位置情報１１０は、施設１の室内に設置された複数のセンサ（図示なし）の各々の識別情報とセンサが設置された位置情報とを関連付けた情報である。
表示部１１２は、例えば液晶ディスプレイなどによって構成され、後述する被害影響マップ、予測危険度グラフ、予測危険順位表などを表示する。
【００２０】
制御部１１４は、ＣＰＵなどの演算装置によって実現される。制御部１１４は、記憶部１０４に記憶されたプログラム１０６をＣＰＵが実行することによって、取得部１１６と演算部１１８と出力部１２０として機能する。
取得部１１６は、室内空間情報１０８とセンサ位置情報１１０とを取得し、取得した室内空間情報１０８とセンサ位置情報１１０とを、記憶部１０４に記憶する。また、取得部１１６は、通信部１０２が受信した検知情報を取得し、取得した検知情報に含まれる温度情報に基づいて、閾値以上の温度であるものが存在するか否かを判定する。取得部１１６は、閾値以上の温度であるものが存在する場合、該閾値以上の温度である温度情報を送信したセンサの位置情報を、センサ位置情報１１０から取得し、取得した位置情報を演算部１１８へ出力する。
演算部１１８は、取得部１１６が出力した位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、施設１の各位置における予測危険度Ｄαと避難経路とを演算する。施設１の各位置における予測危険度Ｄαと避難経路との演算方法については後述する。演算部１１８は、施設１の各位置における予測危険度Ｄαを示す情報と避難経路を示す情報とを、出力部１２０へ出力する。
出力部１２０は、演算部１１８が出力した施設１の各位置における予測危険度Ｄαを示す情報と避難経路を示す情報とを取得し、取得した施設１の各位置における予測危険度Ｄαを示す情報と避難経路を示す情報とに基づいて、被害影響マップを表した画面と予測危険度グラフを表した画面と予測危険順位表を表した画面とを作成する。出力部１２０は、被害影響マップを表した画面と予測危険度グラフを表した画面と予測危険順位表を表した画面を、表示部１１２へ出力する。
表示部１１２は、出力部１２０が出力した被害影響マップを表した画面と予測危険度グラフを表した画面と予測危険順位表を表した画面とを表示する。
【００２１】
（予測危険度Ｄα及び避難経路の演算例）
図３は、被害の影響の一例（その１）を示す図である。
図３において、絶対座標、被害点Ａ１座標原点（ｘ１，ｙ１）、評価点α座標原点（ｘα，ｙα）、被害点Ａ１から評価点αへの距離ベクトル、被害点Ａ１から評価点αへの単位ベクトル、被害点Ａ１が評価点αに与える被害ベクトル、及び避難方向の各々は、図３に示す記号で表される。
図３は、対象領域において、被害点Ａ１で災害などの被害が発生した場合に、該被害が評価点αに与える被害の影響の一例を示す。ここで、被害点Ａ１は、被害Ａ１が発生した位置であり、被害点Ａ１の座標原点（ｘ１，ｙ１）を表す記号で示される。被害点Ａ１の座標原点（ｘ１，ｙ１）は、ＸＡ１−ＹＡ１座標系の原点である。
評価点αは被害が及ぼす影響を評価する位置であり、評価点α座標原点（ｘα，ｙα）を表す記号で示される。評価点α座標原点（ｘα，ｙα）は、Ｘα−Ｙα座標系の原点である。ここでは、被害は被害点Ａ１から同心円状に広がると仮定する。
被害点Ａ１で発生した被害が、評価点αに与える被害の単位ベクトルを、ベクトルｕ１とする。ベクトルｕ１は式（１）で表される。ベクトルｕ１は、図３に示されるように、被害点Ａ１の座標原点（ｘ１，ｙ１）から評価点α座標原点（ｘα，ｙα）へ向いた単位ベクトルで示される。
【００２２】
【数１】
2018180816.tif 000003
【００２３】
ここで、被害点Ａ１における被害規模を表す被害規模重み係数ｗｄ１を導入する。ここでは、被害規模重み係数ｗｄ１は、定数である。被害規模重み係数は、検知情報に基づいて設定される。具体的には、検知情報に含まれる温度情報で示される温度が高くなるにしたがって、被害係数重み係数を大きな値とする。温度が高くなるにしたがって、被害の規模が大きくなると想定されるためである。
被害点Ａ１が評価点αに与える被害ベクトルを、ベクトルＫ１とする。被害規模重み係数ｗｄ１を導入した場合には、ベクトルＫ１は式（２）で表わされる。
【００２４】
ベクトルＫ１＝ｗｄ１・ベクトルｕ１      （２）
【００２５】
また、一般に、被害の影響は、被害点から離れるに従って減少する。したがって、被害の影響が離隔距離に反比例すると仮定し、評価点における被害の減衰量を表す距離重み係数ｗｌを導入する。距離重み係数ｗｌ１は、式（３）に示されるように、被害点と評価点αとの間の距離に対して、負の相関性を有する。
【００２６】
【数２】
2018180816.tif 000004
【００２７】
以上から、被害規模と被害点からの離隔距離とを考慮した場合に、評価点αにおける被害ベクトルであるベクトルＫ１は、式（２）に、距離重み係数ｗｌ１を乗算することによって得られる（式（４））。
【００２８】
ベクトルＫ１＝（Ｋｘ１，Ｋｙ１）＝ｗｄ１・ｗｌ１・ベクトルｕ１      （４）
【００２９】
ここで、被害点Ａ１の被害が拡大した場合に、被害点Ａ１の被害が、評価点αに与える影響を予測する。ここで、被害点Ａ１の被害が、評価点αに与える影響を表す定数を導入する。前述したように、被害点Ａ１の被害が、評価点αに与える影響を表す定数を、予測危険度Ｄαという。前述したように、予測危険度Ｄαは、評価点αの危険の度合いを示す。予測危険度Ｄαは、被害ベクトルであるベクトルＫ１の大きさ｜ベクトルＫ１｜と考えることができるので、式（５）に示されるように定義する。
【００３０】
Ｄα＝｜ベクトルＫ１｜＝√（Ｋｘ１＾２＋Ｋｙ１＾２）      （５）
【００３１】
また、評価点αに人Ｈがいると仮定した場合に、人Ｈが被害点Ａ１の被害の影響から避難する方向は、被害の到来方向とは逆方向、つまり、被害ベクトルであるベクトルＫ１が示す方向であると想定される。よって、Ｙ軸を基準方向とした場合の避難方向θαは式（６）で表される。
【００３２】
【数３】
2018180816.tif 000005
【００３３】
また、Ｋｘ１及びＫｙ１は、式（７）及び式（８）に示されるように表される。
【００３４】
【数４】
2018180816.tif 000006
【００３５】
（予測危険度Ｄαの演算例）
図３では、被害が一箇所である場合に、評価点αにおける被害の影響を、予測危険度Ｄαと避難方向θαとによって表す場合について説明した。ここでは、被害が二箇所の場合について検討し、さらに被害がｎ（ｎは、ｎ≧１の整数）箇所である場合に拡張する。
（予測危険度）
前述したように、被害点には、被害の発生にともない、被害規模や、被害点からの離隔距離に応じて、被害ベクトルが作用する。
図４は、被害の影響の一例（その２）を示す図である。
図４において、絶対座標、被害点Ａ１座標原点（ｘ１，ｙ１）、被害点Ａ２座標原点（ｘ２，ｙ２）、評価点α座標原点（ｘα，ｙα）、被害点Ａ１から評価点αへの距離ベクトル、被害点Ａ２から評価点αへの距離ベクトル、被害点Ａ１から評価点αへの単位ベクトル、及び被害点Ａ２から評価点αへの単位ベクトルの各々は、図４に示す記号で表される。
図４の右図は、図４の左図の評価点αの部分を拡大したものである。
図４は、対象領域において、被害点Ａ１と被害点Ａ２で、災害などの被害が発生した場合に、該被害が評価点αに与える被害の影響の一例を示す。ここで、被害点Ａ１は、被害Ａ１が発生した位置であり、被害点Ａ１の座標原点（ｘ１，ｙ１）を表す記号で示される。被害点Ａ１の座標原点（ｘ１，ｙ１）は、ＸＡ１−ＹＡ１座標系の原点である。
被害点Ａ２は、被害Ａ２が発生した位置であり、被害点Ａ２の座標原点（ｘ２，ｙ２）を表す記号で示される。被害点Ａ２の座標原点（ｘ２，ｙ２）は、ＸＡ２−ＹＡ２座標系の原点である。
評価点αは、被害が及ぼす影響を評価する位置であり、区画を表す記号で示される。評価点α座標原点（ｘα，ｙα）は、Ｘα−Ｙα座標系の原点である。ここでは、被害は被害点Ａ１及び被害点Ａ２の各々から同心円状に広がると仮定する。
【００３６】
被害点Ａ１で発生した被害が、評価点αに与える被害を表す単位ベクトルを、ベクトルｕ１とする。また、被害点Ａ２で発生した被害が、評価点αに与える被害を表す単位ベクトルを、ベクトルｕ２とする。
被害点Ａ１と被害点Ａ２の両方で被害が発生した場合、ベクトルＫ１とベクトルＫ２の両方の被害ベクトルが評価点αに作用する。被害による予測危険度Ｄαを、被害ベクトルの大きさで表すと、複数の被害が発生した場合には、危険度は加算されると想定される。このため、評価点αの予測危険度Ｄαを、被害ベクトルの大きさの総和と定義する。この場合、評価点αの予測危険度Ｄαは、式（９）で表される。予測危険度Ｄαを、図４の右図に示す。
【００３７】
Ｄα＝｜ベクトルＫ１｜＋｜ベクトルＫ２｜      （９）
【００３８】
ベクトルＫ１＝（Ｋｘ１，Ｋｙ１）であり，ベクトルＫ２＝（Ｋｘ２，Ｋｙ２）であるため、式（９）を変形することによって、式（１０）が得られる。
【００３９】
Ｄα＝√（Ｋｘ１＾２＋Ｋｙ１＾２）＋√（Ｋｘ２＾２＋Ｋｙ２＾２）      （１０）
【００４０】
よって、二箇所の被害点Ａ１と被害点Ａ２で発生した被害による評価点αの予測危険度Ｄαは、式（１０）によって表される。
さらに、ｎ箇所の被害点Ａｉ（ｉ＝１〜ｎ）による評価点αの予測危険度Ｄαは、ｎ個の被害点によって生じるｎ個の被害ベクトルの大きさの総和で表される。したがって、予測危険度Ｄαは、式（１１）のとおり一般化することができる。
【００４１】
【数５】
2018180816.tif 000007
【００４２】
（避難方向θαを示す情報の演算例）
複数の被害が発生した場合には、複数の被害ベクトルの各々のベクトル和が示す方向が、総合的に見て被害点から離れる方向であることから、複数の被害ベクトルの各々のベクトル和を避難方向θαとする。
図５は、避難方向の一例を示す図である。図５には、図４に示される被害点Ａ１と被害点Ａ２の二箇所で被害が発生した場合に、評価点αの位置にいる人Ｈの避難経路の一例が示される。被害点Ａ１による被害ベクトルＫ１と被害点Ａ２によるベクトルＫ２とのベクトル和によって、避難方向θαが示される。
具体的には、ベクトルＫ１とベクトルＫ２とを、評価点α座標原点（ｘα，ｙα）を起点として描き、被害ベクトルＫ１とベクトルＫ２とのベクトル和によって、避難方向θαを示す。ベクトル和は式（１２）によって得られ、避難方向θαは式（１３）によって得られる。
【００４３】
【数６】
2018180816.tif 000008
【００４４】
以上より、二箇所の被害点Ａ１と被害点Ａ２で被害が発生した場合に、評価点αにおける避難方向θαは、式（１３）によって表される。
さらに、ｎ箇所の被害点Ａｉ（ｉ＝１〜ｎ）による評価点αにおける避難方向θαは、ｎ箇所の被害点Ａｉで発生した被害に、評価点αにおける被害ベクトルのベクトル和で表される。したがって、避難方向θαは、一般化すると、式（１４）のように表わされる。
【００４５】
【数７】
2018180816.tif 000009
【００４６】
なお、式（１１）及び式（１３）において、Ｋｘｉ、Ｋｙｉに関して、式（１５）が成り立つ。
【００４７】
【数８】
2018180816.tif 000010
【００４８】
（対象領域の予測危険順位の決定）
これまで、被害点以外の評価点αの予測危険度Ｄαの演算例について説明した。ここでは、被害点も含めた対象領域全体での予測危険度Ｄαを決定する。
図６は、予測危険順位の一例を示す図である。
対象範囲の予測危険順位は、被害点（被害区画）を、被害規模が大きな順に設定し、続いて、被害点以外（評価点α）を、予測危険度Ｄαが大きな順に設定する。図６に示される予測危険順位の一例では、被害点については、被害規模重み係数ｗｄが大きな順に設定され、評価点αについては、予測危険度Ｄαが大きな順に設定されている。
【００４９】
次に、複数の被害が任意の位置（評価点）に与える影響について説明する。ここでは、施設１の領域が、格子状に分割されることによって、施設１の領域が、複数の対象領域に分割される場合について説明する。さらに、複数の対象領域で被害が発生した場合に、各評価点の予測危険度Ｄαと避難経路θαについて説明する。具体的には、施設１の領域が、縦方向に１０個、横方向に７個に分割されることによって、複数の対象領域が形成され、複数の対象領域のうち、被害点Ａ１と被害点Ａ２の二か所の対象領域で、被害が発生した場合の各評価点αｉｊ（ｉ＝１〜１０，ｊ＝１〜７）の予測危険度Ｄαと避難経路θαについて説明する。
【００５０】
図７は、被害影響マップの一例を示す図である。被害影響マップは、各評価点αｉｊにおける被害の影響をベクトルで表したものである。被害の影響には、予測危険度Ｄαと避難経路θαとが含まれる。図７の左上には、対象領域の詳細が示される。各対象領域に、ベクトルが示され、ベクトルの大きさが予測危険度Ｄαを示し、ベクトルの向きが避難方向θαを示す。
図７には、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（−４，−２３）の二箇所で被害が発生した場合の例が示される。図７には、評価点α１１（−６，−７）、評価点α１２（−４，−７）、評価点α１３（−２，−７）、評価点α１４（０，−７）、評価点α２１（−６，−９）、評価点α２２（−４，−９）、評価点α２３（−２，−９）、評価点α２４（０，−９）、評価点α３１（−６，−１１）、評価点α３２（−４，−１１）、評価点α３３（−２，−１１）、及び評価点α３４（０，−１１）における被害の影響を示すベクトルが示される。
被害影響マップにより、施設１に含まれる複数の対象領域の各々について、予測危険度Ｄαと避難経路θαとを表すことができる。
【００５１】
図８は、予測危険度グラフの一例を示す図である。予測危険度グラフは、施設１に含まれる複数の対象領域の各々について、予測危険度Ｄαを棒グラフで示したものである。図８によれば、被害点Ａ１と被害点Ａ２の予測危険度Ｄαが高く、被害点Ａ１と被害点Ａ２から離れるにしたがって、予測危険度Ｄαが低くなっていることが分かる。
予測危険度グラフにより、施設１に含まれる複数の対象領域の各々について、予測危険度Ｄαを表すことができる。
【００５２】
図９は、予測危険順位表の一例を示す図である。予測危険順位表は、施設１に含まれる複数の対象領域の各々について、予測危険の順位を示したものである。予測危険順位表は、被害点を、被害規模が大きな順に設定し、続いて、評価点αを、予測危険度Ｄαが大きな順に設定する。
予測危険順位表の施設１に含まれる複数の対象領域の各々について、危険である順位を表すことができる。
【００５３】
（避難支援システムの動作）
図１０は、実施形態に係る避難支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。図１０に示される例では、避難支援システム１００に、入力情報が入力され、避難支援システム１００が、入力情報に含まれる室内空間情報とセンサ位置情報とを記憶した後の動作について説明する。
（ステップＳ１０１）  避難支援システム１００の取得部１１６は、被害ポイント（被害点）Ａの位置情報を取得する。具体的には、施設１に設置された複数のセンサの各々が送信した検知情報は、通信部１０２で受信される。取得部１１６は、通信部１０２が受信した検知情報を取得し、取得した検知情報に基づいて、被害が発生したか否かを判定する。取得部１１６は、被害が発生したと判定した場合に、被害が発生した被害ポイントＡの位置情報を、センサ位置情報１１０から取得する。取得部１１６は、被害ポイントＡの位置情報を、演算部１１８へ出力する。
（ステップＳ１０２）  避難支援システム１００の演算部１１８は、取得部１１６が出力した被害ポイントＡの位置情報を取得し、取得した被害ポイントＡから評価点αに向かう被害ベクトルＫを演算する。
【００５４】
（ステップＳ１０３）  避難支援システム１００の演算部１１８は、被害ポイントＡと評価点αとの間の距離に対して、負の相関性を有する距離重み係数ｗｌを演算する。
（ステップＳ１０４）  避難支援システム１００の演算部１１８は、ステップＳ１０２で求めた被害ベクトルＫとステップＳ１０３で求めた距離重み係数ｗｌとの積を演算する。
（ステップＳ１０５）  避難支援システム１００の演算部１１８は、ステップＳ１０４で求めた被害ベクトルＫと距離重み係数ｗｌとの積の総和を演算する。演算部１１８は、被害ベクトルＫと距離重み係数ｗｌとの積の総和の演算結果を、出力部１２０へ出力する。
（ステップＳ１０６）  避難支援システム１００の出力部１２０は、演算部１１８が出力した被害ベクトルＫと距離重み係数ｗｌとの積の総和の演算結果を表した画面を作成し、評価点αの予測危険度Ｄαとして、表示部１１２へ出力する。
（ステップＳ１０７）  避難支援システム１００の演算部１１８は、ステップＳ１０４で求めた被害ベクトルＫと距離重み係数ｗｌとの積を合成する。演算部１１８は、被害ベクトルＫと距離重み係数ｗｌとの積の合成結果を、出力部１２０へ出力する。
（ステップＳ１０８）  避難支援システム１００の出力部１２０は、演算部１１８が出力した被害ベクトルＫと距離重み係数ｗｌとの積の合成結果を表した画面を作成し、避難経路として、表示部１１２へ出力する。
【００５５】
（評価点の予測危険度と避難経路の出力例）
実施形態に係る避難支援システム１００が出力する被害影響マップと予測危険度グラフと予測危険順位表の一例について説明する。
ここでは、被害点が二箇所の場合と、三箇所の場合について示す。
図１１は、被害影響マップの一例（その１）を示す図である。図１１に示される例では、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（−４，−２３）の二箇所で被害が発生した場合について示される。図１１において、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（４，−２３）には、ハッチングが表されている。ここで、被害点Ａ１の被害規模重み係数ｗｄ１は１であり、被害点Ａ２の被害規模重み係数ｗｄ２は２である。
図１１によれば、被害点Ａ１及び被害点Ａ２の各々の近傍の評価点の予測危険度Ｄαが高いことが分かる。さらに、被害点Ａ１の近傍に比べて、被害点Ａ２の近傍の方が、予測危険度Ｄαが高いことかわかる。
また、避難方向θαは、矢印で示されるように、被害点Ａ１及び被害点Ａ２の両方から離れるように示される。
【００５６】
図１２は、予測危険度グラフの一例（その１）を示す図である。図１２に示される例では、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（−４，−２３）の二箇所で被害が発生した場合について示される。ここで、被害点Ａ１の被害規模重み係数ｗｄ１は１であり、被害点Ａ２の被害規模重み係数ｗｄ２は２である。
図１２によれば、被害点Ａ１及び被害点Ａ２の各々の近傍の評価点の予測危険度Ｄαが高いことが分かる。さらに、被害点Ａ１の近傍に比べて、被害点Ａ２の近傍の方が、予測危険度が高いことかわかる。
【００５７】
図１３は、予測危険順位表の一例（その１）を示す図である。予測危険順位表は、被害点については、被害規模重み係数ｗｄが大きな順に設定され、評価点αについては、予測危険度Ｄαが大きな順に設定されている。図１３によれば、被害点Ａ２の方が、被害点Ａ１よりも被害規模が大きいため、予測危険順位が１位に被害点Ａ２が設定され、予測危険順位が２位に被害点Ａ１が設定される。さらに、予測危険順位が３位−７０位は、予測危険度が大きい順に設定される。
【００５８】
図１４は、被害影響マップの一例（その２）を示す図である。図１４に示される例では、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（−４，−２３）と被害点Ａ３（−４，−９）の三箇所で被害が発生した場合について示される。図１４において、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（４，−２３）と被害点Ａ３（−４，−９）には、ハッチングが表されている。ここで、被害点Ａ１の被害規模重み係数ｗｄ１は１であり、被害点Ａ２の被害規模重み係数ｗｄ２は２であり、被害点Ａ３の被害規模重み係数ｗｄ２は３である。
図１４によれば、被害点Ａ１、被害点Ａ２、及び被害点Ａ３の各々の近傍の評価点の予測危険度が高いことが分かる。さらに、被害点Ａ１の近傍、被害点Ａ２の近傍、被害点Ａ３の近傍の順に、予測危険度が高いことかわかる。
また、避難方向θαは、矢印で示されるように、被害点Ａ１、被害点Ａ２、及び被害点Ａ３のそれぞれから離れるように示される。
図１５は、予測危険度グラフの一例（その２）を示す図である。図１５に示される例では、被害点Ａ１（４，−１１）と被害点Ａ２（−４，−２３）と被害点Ａ３（−４，−９）の三箇所で被害が発生した場合について示される。ここで、被害点Ａ１の被害規模重み係数ｗｄ１は１であり、被害点Ａ２の被害規模重み係数ｗｄ２は２であり、被害点Ａ３の被害規模重み係数ｗｄ２は３である。
図１５によれば、被害点Ａ１、被害点Ａ２、及び被害点Ａ３の各々の近傍の評価点の予測危険度が高いことが分かる。さらに、被害点Ａ１の近傍、被害点Ａ２の近傍、被害点Ａ３の近傍の順に、予測危険度が高いことかわかる。
【００５９】
図１６は、予測危険順位表の一例（その２）を示す図である。予測危険順位表は、被害点については、被害規模重み係数が大きな順に設定され、評価点αについては、予測危険度Ｄαが大きな順に設定されている。図１６によれば、被害点Ａ１、被害点Ａ２、被害点Ａ３の順に、被害規模が大きいため、予測危険順位が１位に被害点Ａ３が設定され、予測危険順位が２位に被害点Ａ２が設定され、予測危険順位が３位に被害点Ａ１が設定される。さらに、予測危険順位が４位−７０位は、予測危険度が大きい順に設定される。
【００６０】
前述した実施形態では、センサが温度センサである場合について説明したが、この例に限られない。例えば、センサが、ガスセンサ、地震センサなどの被害が発生したことを検知できるセンサであってもよい。
前述した実施形態では、避難支援システム１００が、通信網５０を経由して、センサが送信した検知情報を受信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、避難支援システム１００が、センサと有線で接続され、センサが送信した検知情報を受信するようにしてもよい。
前述した実施形態では、被害規模重み係数ｗｄが検知情報に基づいて設定される場合について説明したが、この例に限られない。例えば、危険の度合いを相対的に示すものであればよいため、被害規模重み係数ｗｄが、複数の被害が発生した場合には被害の規模比で設定するなどの主観的な値に設定されてもよい。このように構成することによって、相対比較を行うことができる。
前述した実施形態では、避難支援システム１００が、施設１で被害が発生した場合に、その被害から避難する支援を行う場合について説明したが、この例に限られない。例えば、避難支援システム１００が、船舶で被害が発生した場合に、その被害から避難する支援を行うようにしてもよい。このように構成することによって、船舶の船室や通路で被害が発生した場合に、その災害から、人やモノを避難させることができる。
【００６１】
（作用・効果）
実施形態に係る避難支援システム１００によれば、被害ポイントの位置情報を取得し、被害ポイントから特定位置に向かう方向ベクトルを演算し、被害ポイントと特定位置との間の距離に対して、負の相関性を有する重み係数を演算し、方向ベクトルと重み係数との積の総和を演算する。このように構成することによって、被害が発生した場合に、その被害の初期段階で得られる限定的な情報に基づいて、発生した被害が、対象領域に与える危険の度合いを定量化できる。このため、対象領域の危険の度合いを比較することができるため、比較した結果に基づいて、安全な避難経路や、避難場所を判断できる。
また、実施形態に係る避難支援システム１００によれば、方向ベクトルと重み係数との積の演算結果を合成する。このように構成することによって、避難経路を演算できる。
また、実施形態に係る避難支援システム１００によれば、重み係数は、距離と負の相関性を有し、且つ被害ポイントにおける被害の度合いを含む。このように構成することによって、被害ポイントにおける被害の度合いを考慮して、発生した被害が、対象領域に与える危険の度合いを定量化できる。
また、実施形態に係る避難支援システム１００によれば、被害の度合いは、特定位置の温度に基づいて決定される。このように構成することによって、特定位置の温度に基づいて、重み係数を求めることができる。
【００６２】
以上、実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
なお、前述した避難支援システム１００は、前述したように、コンピュータで実現される。この場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器などのハードウェアを含むものとする。
【００６３】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置を含む。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。
また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
【００６４】
なお、前述の避難支援システム１００は内部にコンピュータを有している。そして、前述した避難支援システム１００の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどをいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１  施設
Ｄ１−Ｄ１２  区画
５０  通信網
１００  避難支援システム
１０２  通信部
１０４  記憶部
１０６  プログラム
１０８  室内空間情報
１１０  センサ位置情報
１１２  表示部
１１４  制御部
１１６  取得部
１１８  演算部
１２０  出力部
１５２  バスライン
【図１】
2018180816.tif 000011
【図２】
2018180816.tif 000012
【図３】
2018180816.tif 000013
【図４】
2018180816.tif 000014
【図５】
2018180816.tif 000015
【図６】
2018180816.tif 000016
【図７】
2018180816.tif 000017
【図８】
2018180816.tif 000018
【図９】
2018180816.tif 000019
【図１０】
2018180816.tif 000020
【図１１】
2018180816.tif 000021
【図１２】
2018180816.tif 000022
【図１３】
2018180816.tif 000023
【図１４】
2018180816.tif 000024
【図１５】
2018180816.tif 000025
【図１６】
2018180816.tif 000026