I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n ( I J R A)   Vo l.  6 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 1 7 ,   p p .   2 1 ~3 0   I SS N:  2 0 8 9 - 4 8 5 6 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r a. v 6 i1 . p p 2 1 - 30          21     J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JR A   Path P la nning  of  the  Fire  Es ca ping  Sys te m   U sing   Ac tive  Dete c tion M o dule         Ying - Ya o T ing 1 ,  H ua n Sheng   Wa ng 2 ,  K uo   L a n Su 3   1 P r o g ra m   in   En g in e e rin g   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   Co ll e g e   o f   En g i n e e rin g ,   Na ti o n a l   Ka o h si u n g   F irst   Un iv e rsity   o f   S c ien c e   &   T e c h n o lo g y ,   T a i w a n ,   Ch in a   2 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter an d   C o m m u n ica ti o n   En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  Ka o h siu n g   F irst  Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   &   T e c h n o lo g y ,  T a i w a n ,   Ch in a   3 De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  Y u n l in   U n iv e rsity   o f   S c ien c e   &   T e c h n o lo g y ,  T a i w a n ,   Ch in a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  1 9 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Dec   1 6 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   J an   2 ,   2 0 1 7       T h is  a rti c le  p ro p o se s  a   s e c u rit y   s y ste m   w h ich   d e tec ts  th e   f ir e   e v e n ts  a n d   p lan s  th e   m o v in g   ro u te.  Eac h   ro b o t  w it h   se v e ra l  m o d u les   o w n s  th e   sh a p e   o f  c y li n d e r  a n d   h e ig h t,   w e ig h t  a n d   d iam e ter  is  1 8   c m ,   1 . 5   k g   a n d   8   c m .   A  m a in   c o n tro ll e r  (S T C1 2 C 5 A 6 0 S 2 )   e q u ip s  ro b o ts   a s  a   m icro p ro c e ss o r.   Eac h   ro b o t   h a s  th e   c a p a b il it y   to   e sc a p e   f ro m   th e   f ire  sc e n e .   W h e n e v e r  d e tec ti n g   f ires   a n d   o b sta c les   u sin g   im a g e   se n so r  a n d   re f lec ti v e   IR  se n so rs,  ro b o ts  s e n d   th e   ID   c o d e ,   o r ien tati o n ,   a n d   p o siti o n   t o   th e   c e n tralize d   c o m p u ter  a n d   o t h e r  ro b o ts.   Af ter  o th e r  ro b o ts  h a v e   c o n f ir m e d   th e   f ire  e v e n ts,   th e   c e n tralize d   c o m p u ter   u se s  th e   G a u ss ian   p ro b a b il it y   f u n c ti o n   to   c a lcu late   th e   d a n g e r  v a lu e s  o f   th e   su rro u n d in g   p o i n ts  n e a r  th e   f ire  so u rc e .   A n d   Ba y e sia n   e sti m a ti o n   m e th o d   is   a p p li e d   t o   c o m p u te  th e   to tal  e s ti m a ted   v a lu e   o f   e a c h   p o in t  i n   p latf o rm .   F u rth e rm o re ,   th e   to tal  w e ig h ted   v a lu e s  o f   a ll   p o in ts  a re   sh o w n   in   a   p latf o r m   a n d   it s  a im   is  to   e n larg e   th e   d if fe re n c e   b e tw e e n   d a n g e r  a n d   sa f e ty   w it h o u t  a m b ig u it y .   A*   a l g o rit h m   is  u se d   in   th e   e sc a p in g   r o u tes   a re   p la n n e d   b y   a   c e n tralize d   c o m p u ter.  T h e   m o b il e   ro b o t   f o ll o w s  th e   lea d i n g   o f   th e   s u p e rv ise d   c o m p u ter  a u to n o m o u sly   to   e sc a p e   f ro m   d a n g e ro u s  a re a s.  T h e   a ir - f u e l  ra ti o   a n d   th e   ra te  o f   in c re a sin g   in   te m p e ra tu re   w it h   d istan c e   a r e   d irec tl y   p ro p o rti o n a l  t o   th e   d a n g e r  v a lu e .   A s so c iatin g   th e   in c re a sin g   te m p e ra tu re   ra te   w it h   th re e - f ire so u rc e s,  it   is  v e rif i e d   to   b e   a n   e f f icie n t  s y ste m .   K ey w o r d :   A*   al g o r ith m     A ir - f u el  m as s   r atio     P ath   p lan n i n g     Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yin g - Yao T in g ,     P r o g r am   i n   E n g i n ee r in g   Scie n ce   an d   T ec h n o lo g y ,   C o lle g e  o f   E n g i n ee r in g ,     Natio n al  Kao h s i u n g   Firs t U n i v er s it y   o f   Scie n ce   &   T ec h n o lo g y ,   No . 1 ,   Un iv er s it y   R D. ,   Ya n   C h ao   Dis t.,   Kao h s i u n g   C it y   8 2 4 ,   T aiw a n ,   C h i n a .   E m ail:  u 9 6 1 5 9 0 3 @ n k f u s t.e d u . t w       1.   I NT RO D UCT I O N     T h er e  ar e  m u lt ip le  s e n s o r s   f o r   p eo p le,   i.e . ,   to n g u e,   n o s e,   s k in ,   ea r s ,   an d   e y es,  r e s p o n s ib le  f o r   en v ir o n m e n tal   v ar iat io n   [ 1 ] .   I n s p ir ed   f r o m   m u ltis e n s o r y   u s ef u ln e s s ,   i n tel lig e n t   r o b o ts   w i th   s en s iti v e  s en s o r s   o f   ac o u s tic  s i g n al,   h ea t  an d   li g h t  w i ll  en h an ce   t h e  s tr e n g t h   o f   d etec tin g   f ir e  ev e n ts   i m m e d iatel y .   W h en e v er   a  f ir e  tak e s   p lace ,   en v ir o n m e n t al  p ar am eter s   c h a n g e,   r es u lti n g   i n   b r in g in g   e x ce s s iv e  h ea t ,   ab n o r m al  ac o u s tic   s ig n al,   s m o k e,   UV  ( u ltra v io let )   in te n s i v e  li g h t,  a n d   s o   f o r th .   L i u   et  al.   p r o p o s ed   th e  co n ce p t  o f   i n te g r atin g   t h e   f ir e  d etec tio n   s y s te m   w i th   m u lti - f u n ct io n   s e n s o r s   a n d   an   al ar m   s y s te m   w it h   w ir ele s s   tec h n o lo g y   to   n o t  o n l y   in cr ea s e  f ir e  s a f et y   b u t  also   r ed u ce   f alse  alar m s   [ 2 ] .   So n s ale  et  al.   p r o p o s ed   a  m u l ti - s en s o r   s y s te m   w i th     a  f ir e - d etec tio n   f u n ctio n   an d   a  f ir e - ex tin g u is h i n g   f u n ctio n   [ 3 ] .   Z h a n g   an d   W a n g   d esi g n e d   an   a u to m at ic  f ir e   alar m   s y s te m   b ased   o n   a  p er io d ical  w ir eles s   s en s o r   n et wo r k   b y   m ea s u r in g   t h e  s m o k e   co n ce n tr atio n   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 89 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   2 1   –   30   22   d ep lo y i n g   te m p er atu r e  i n   th e   b u ild in g   [ 4 ] .   C alav ia  et  al.   p r o p o s ed   a  s y s te m   d esig n ed   to   m in i m ize  v id eo   p r o ce s s in g   an d   tr a n s m is s io n ,   w h ic h   ca n   d etec t  ab n o r m al   o b j ec ts   an d   alar m i n g   s it u atio n s   b y   a n al y zi n g   o b j ec t  m o v e m e n t   [ 5 ] .   I n   p ar ticu lar ,   W an g   et  al.   p r o p o s ed   th e  m u lt is en s o r y   s y s te m   i n   li n e  w it h   th e  n ex t  g en er atio n   o f   f ir e  d etec tio n   tec h n o lo g y   [ 6 ] .   R ec en t l y ,   Yan g   a n d   Z h u a n g   p r o p o s ed   a  b eh av io r   co n tr o l  o f   r o b o t  to   en h a n ce   th e  ca p ac it y   o f   r o b o t  esp ec iall y   to   a v o id   o b s tacle s   w h ic h   i m p r o v ed   th e   ef f icie n c y   o f   p ath   p lan n i n g   f o r   s ec u r it y   s y s te m   [ 7 ] .   A p ar t f r o m   I C   tec h n o lo g y ,   w ir eles s   co m m u n icatio n   is   ad o p ted   as a n o th er   tr en d .   As  f o r   th e  an a l y s is   al g o r ith m   o f   m ea s u r ed   d ata,   d ata  f u s io n   is   o f ten   u s ed   in   t h ese  ap p licatio n s .   Fo r   d ata  f u s io n   alg o r it h m s ,   t h er e  ar e  th e  De m p s ter - S h af er   ev id en ce   m e t h o d   [ 8 ] ,   lo g ic  f ilter   [ 9 ] ,   B ay esia n   esti m atio n   m et h o d   [ 1 0 ] ,   Neu r o   n et w o r k ,   f u zz y   co n tr o ller ,   an d   s o   o n .   Fu r th er ,   Neu r o   f u zz y   i n f er en ce   s y s te m   [ 1 1 ]   w as  w id el y   u s ed   to   s h o w   t h e  ef f icie n c y   i n   th e  r elate d   f ield s   o f   r o b o tics .   I n   th is   ar ticle,   th e  ce n tr alize d   c o m p u ter   k ee p in g   tr ac k i n g   o f   m o b ile   r o b o ts   is   a   h ea v y   lo ad in g .   R ad io   Fre q u en c y   I d en t if i ca tio n   ( R FID )   [ 1 2 ]   p r o v id ed   th e  p o w er f u l  tec h n iq u e  as  a  r e m ed y   to   d ea l  w it h   lo ca tio n   d eter m in a tio n   o f   m o b il e  r o b o ts .   Gu o   et  al.   u s ed   th e  B a y e s ia n   esti m atio n   m eth o d   to   co m p u te  th e  e s ti m ated   v al u e  o f   i n ter ac tin g   p o in ts   s ta n d i n g   f o r   d if f er e n t  le v el s   o f   d an g er ,   f o u n d   t h e  s h o r test   escap in g   p ath ,   an d   g u id ed   p eo p le  to   escap e  f r o m   th e   f ir e   s ce n e   [ 1 0 ] .   B u t  in   r ea l  ca s es,  s u ch   1 - D  r is k   v al u es  ar e  n o t  s u f f icie n t  to   d eter m i n e  th e  d is t r ib u tio n   o f   h ea t  o f   t h e  f ir e,   b ec au s e  th e  h ea t  d ec r ea s es  f r o m   f ir e  ce n ter   to   th e  s u r r o u n d in g   u n i f o r m l y .   A s   a  r e m ed y ,   th e  Gau s s ia n   2 D  d is cr ete  m a s s   f u n ctio n   is   u s e f u l  to   p r o v id e  e n o u g h   i n f o r m a tio n   ab o u t   th e   h ea t - d i s tr ib u tio n   p h e n o m en o n .   I n   lig h t  o f   t h is ,   t h is   ar tic le  d ev elo p s   th e  h ea t - d is tr ib u tio n   m o d el  ad o p tin g   t h e  Gau s s ia n   2 D  d is cr ete  m ass   f u n ctio n   i n   o u r   s y s te m .   Fu r t h er m o r e,   ex p er i m en ta l  r esu lt s   ar e  s h o w n   to   v alid ate  t h e  s y s te m   w it h   b etter   r eliab ilit y   an d   e f f icien c y .       2.   SYST E M   ARCH I T E CT U R E   T h e  s y s te m   ar c h i tect u r e  is   illu s tr ated   in   Fi g u r e  1 ,   w h ich   i s   co m p o s ed   o f   a  ce n tr alize d   co m p u ter ,   th r ee   m o b ile   r o b o ts   w it h   m o d u les.  T h e  co m m u n icat io n   tec h n o lo g y   b et w ee n   t h e  ce n tr alize d   co m p u ter   a n d   t h e   r o b o ts   is   R F  tr an s m is s io n   te ch n o lo g y ,   eli m i n ati n g   th e  n e ed   o f   cu m b er s o m e  ca b le  lin e s .   R o b o ts   A   a n d   B   ac tiv el y   p atr o l  f o r   f ir e  s o u r c es  au to n o m o u s l y ,   a n d   r o b o t   C   f o llo w s   t h e  co m m a n d   f r o m   th e  ce n tr alize d   co m p u ter   to   lea v e  t h e  f ir e  s ce n e.   R o b o t  A   d etec ts   th e  lef t   h alf   o f   th e   p latf o r m   an d   r o b o t  B   is   r esp o n s ib le  f o r   th e  r ig h t  h alf   at  t h e  s a m e  ti m e           Fig u r e  1 .   S y s te m   ar ch itect u r e       A ll  r o b o ts   w it h   m u ltip le  m o d u les  w h ic h   ar e  I R ,   f la m e  s e n s o r ,   R F  an d   en co d er   m o d u le  i s   s h o w n   in   Fig u r e  2 .   I n   I R   m o d u le,   th er e  ar e  f iv e  C NY7 0   an d   th r ee   I R   s en s o r s   e m b ed d ed   in   m o b ile  r o b o ts   to   d etec t   o b s tacle s .   T o   m a k e  s u r e  it’s  co llis io n - f r ee   in   s y s te m ,   w e  p u t  t h e  t h r ee   r ef lec tiv e   I R   s e n s o r s   w i th   ef f ec t iv e   d etec tin g   le n g t h   b et w ee n   1 0 cm   an d   4 0 c m   o n   t h e  r ig h t  s id e ,   f r o n t  s id e  an d   le f t  s id e  to   d ete ct  o b s tacle s .   T h e  i m a g e  s e n s o r ,   R 2 8 6 8 ,   is   u s ed   to   d etec t  f ir e  s o u r ce   in   f la m e  s e n s o r   m o d u le.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     P a th   P la n n in g   o f th e  F ir e  E s ca p in g   S ystem   u s in g   A ctive   Dete ctio n   Mo d u le  ( Yin g - Ya o Tin g )   23       Fig u r e  2 .   B lo ck   d iag r a m   o f   r o b o t       T h e  m o v in g   d is ta n ce   o n   t h e  e x p er i m e n tal  p lat f o r m   is   ca lc u l ated   b y   t h e  en co d er   m o d u le  o f   th e  DC   s er v o   m o to r .   A l l  t h e  r o b o ts   p atr o l  th e  p lat f o r m   a u to n o m o u s l y .   A s   s o o n   a s   a   f ir e  e v e n t  o r   o b s tacle   is   d etec ted ,   th e  r o b o t  s en d s   r ea l  ti m e  s ig n als  o f   I D  co d e,   lo ca tio n ,   an d   o r ien tatio n   to   t h e  s u p er v is ed   co m p u ter   an d   o t h er   r o b o ts .   W h en ev er   t h e  s u p er v i s ed   co m p u ter   r ec ei v es  a  f ir e  alar m   s i g n al  f r o m   t h e  r o b o ts ,   it  d e m a n d s   o th er   r o b o ts   to   p er f o r m   th e  r ec h ec k   task   an d   d eter m i n e  w h et h er   th e  f ir e  ev en t  is   h ap p en in g   o r   n o t.  T h e  r o b o t  s ea r ch   th e  en tire   p latf o r m   a s   s h o w n   i n   Fig u r e  3   ( a)   f o r   all  th e  f ir e  s o u r ce s ,   w h ic h   is   th e n   u s ed   to   d is p la y   th e  r ea l  ti m e   s tatu s   o f   t h e  s h o r test   escap i n g   p ath   w ith   1 3   X1 3   g r id s .   T h e  f o r m at  o f   ea ch   g r id   is   s h o w n   i n   Fig u r e  3   ( b ) .               ( a)   P latf o r m   d iag r a m   ( b )   C ell  d iag r a m   Fig u r e  3 .   2 D  E x p er im e n tal  p la tf o r m       3.   AL G O RI T H M   ANALYSI S   3 . 1 .     G a us s ia n 2 D  Dis cr et e  P ro ba bil it y   F un ct io n   T h e  Gau s s ia n   f u n ctio n   is   n o r m al  d is tr ib u tio n   a n d   p r esen ts   n ea r   b ell - s h ap ed   g r ap h .   T h e  Gau s s ia n   f u n ctio n   is   a  s m o o th in g   o p er ato r   an d   b elo n g s   to   a  s y m m etr i c  f u n ctio n .   I n   t h e  2   d i m en s io n al  s p ac e,   Gau s s ia n   p r o b a b ilit y   f u n ctio n   i s   d ef i n ed   as b elo w   ( 1 ) :     2 2 2 2   2   2 1 ) , (  y x e y x g               ( 1 )     w h er e   :   x : th e  d i s p lace m e n t  f r o m   th e  o r ig in   i n   h o r izo n tal  d ir ec tio n      y : t h e  d is p lace m e n t f r o m   t h e  o r ig in   i n   v er tical  d ir ec tio n      σ : stan d ar d   d ev iatio n   T h e  Gau s s ia n   2 - D  f i lter in g   o f   k er n el  co ef f icie n ts   ar e  s a m p l ed   f r o m   t h e  Gau s s ia n   2 - D  d is cr ete  m a s s   f u n ctio n .   T h e  Gau s s ia n   co n v o lu tio n   co e f f ic ien t s   ar e  s a m p l ed   f r o m   th e  2 - D  Ga u s s ian   f u n ctio n   a s   s h o w n   i n   E q u atio n   1 .   T h e  5   X  5   k er n e l  co ef f icien ts   o f   d is cr ete  ap p r o x i m at io n   to   Ga u s s ian   f i lter   i s   lis ted   i n   T ab le. 1   w h ic h   th e  v al u e  L 1   o f   ce n ter   is   th e  lar g est  o n e,   L 2   is   t h e  s ec o n d ,   L 3 ,   L 4 …  an d   s o   o n .   T h e  d an g er   v alu e   d ec r ea s es f r o m   t h e  ce n ter   to   o u ts id e  s u r r o u n d in g   g r ad u al l y .   T h e  Gau s s ia n   f ilter   f ( x ,   y )   i s   p ar t  o f   t h e  s p atial  f ilter s   an d   is   also   ca lled   s p atia l  co n v o l u tio n .   Ass u m in g   t h e  s o u r ce   i n f o r m a tio n   to   b e  I ( x ,   y ) ,   af ter   co n v o lu tin g ,   w e  ca n   g et  t h e  co n v o lu ted   in f o r m atio n     g ( x ,   y ) .   T h is   o p er atio n   is   t h e  co n v o l u tio n   p r esen ted   in   E q u at io n   ( 2 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 89 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   2 1   –   30   24   T ab le. 1   C o n v o lu tio n   C o e f f icie n ts   o f   Dis cr ete   A p p r o x i m a tio n   to   Gau s s ia n   Fi lter   L6   L5   L4   L5   L6   L5   L3   L2   L3   L5   L4   L2   L1   L2   L4   L5   L3   L2   L3   L5   L6   L5   L4   L5   L6       22 22 ( ) ( , ) ( , ) ( , ) MM MM mn p d g i j I m n f i m j n              ( 2 )     I n   s tead i n g   o f   p r o b ab ilit y   d en s it y   f u n ct io n s ,   t h ese   d is cr ete  v ar iab les  ar e  t h e  p r o b ab ilit y   m a s s   f u n ctio n   w h ich   i s   th e  p r o b ab ilit y   to   r ep r esen t th e  d a n g er o u s   v alu e  s atis f y i n g   t h e  p r o p er ties   o f   0     p ( d )             a n d 11 () nn ji pd   = 1 .       B ay e s ian   esti m atio n   m eth o d   p r o v id es  a  r u le  o f   f o r m a lis m   to   m er g e  s en s o r y   i n f o r m atio n   o f   m u l tip le   s en s o r s   ac co r d in g   t h e  p r o b ab i lit y   t h eo r y .   T h e  co n d itio n al   p r o b ab ilit y ,   P ( Y | X) ,   e x is t s   i n   th e  r an g e  o f   0   an d   1 .   B ay e s ’   r u le  is   t h e  b asis   o f   B a y esian   al g o r ith m   ( 3 ) :     ( | ) ( ) ( | ) () P X Y P Y P Y X PX                 ( 3 )     w h er e  X   is   th e   g iv e n   in f o r m at io n ,   h y p o th e s is   Y  a n d   w e   ca lc u late  th e   p o s ter io r   p r o b ab ilit y ,   P   ( Y | X)   ac co r d in g   to   th e  X  an d   Y.   T h e  p o s ter io r   p r o b a b ilit y   is   co m p u ted   b y   m u ltip l y i n g   t h e  p r io r   p r o b a b ilit y   ass o ciate d   w it h   Y,   P ( Y) ,   b y   t h e  li k elih o o d   f o r   P ( X | Y)   s h o w n   i n   E q u atio n   ( 4 )   u s in g   X  an d   Y .   T h e  r ed u n d an t  in f o r m atio n   ca n   b e  m er g ed   u s i n g   lik eli h o o d   r atio   f o r m u latio n   an d   th e  o d d s   o f   B ay es ’   r u le.   T h e  i n f o r m atio n   d en o te d   as  X i  r elati n g   Y   f r o m   S i   i s   ch ar ac ter ized   b y   P   ( X i | Y)   an d   t h e  li k eli h o o d     P ( X i   | - Y)   g i v e n   th e  n eg at io n   o f   Y,   o r   b y   t h e  li k elih o o d   r atio   ( 4 ) :     ( | ) ( | ) ( | ) i i i P X Y L X Y P X Y                 ( 4 )     Def i n i n g   t h e  p r io r   o d d s   o n   Y  a s   b elo w   ( 5 ) :     () () ( Y ) PY OY P                   ( 5 )     E ac h   s e n s o r   is   in d ep en d e n t  m u tu al l y   to   t h e  o t h er   s en s o r s .   Fro m   t h e  i n f o r m atio n   X1 ,   X2 …. Xn   o f   t h e  n   s en s o r s ,   th e  p o s ter io r   o d d s   o n   Y  g i v en   b y   t h e  p r o d u ct  o f   lik e lih o o d   s h o w n   a s   b elo w   ( 6 ) :     12 1 ( | , . . . ) ( ) ( | ) n ni i O Y X X X O Y L X Y             ( 6 )     T h e  p o s ter io r   o d d s   ar e  r elate d   to   th e  p o s ter io r   p r o b ab ilit y   b y   ( 7 ) :       12 12 12 ( | , X . . . ) P ( Y | X , . . . . . ) 1 ( | X , . . . ) n n n O Y X X XX O Y X X             ( 7 )     W e  tak e  an   ex a m p le  to   co m p u te  th e  d an g er   v a lu e  o f   all  p o in t  f o r   f ir e  ev e n t  Y.   T h e  f i r e  ev en t  i s   h ap p en ed   as  t w o   f ir e  s o u r ce s   d ef in ed   X 1   an d   X 2 .   W e  co m p u te  th e  d an g er   p r o b ab ilit y   v a l u es  o f   p o in t  f o r   t w o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     P a th   P la n n in g   o f th e  F ir e  E s ca p in g   S ystem   u s in g   A ctive   Dete ctio n   Mo d u le  ( Yin g - Ya o Tin g )   25   f ir es  s o u r ce s   as   P   ( X 1 | Y)   =  0 . 7 5   an d   P   (X 2 | Y) =0 . 2 5 .   W e  ca lc u late  th e  p o s ter io r   o d d s   an d   p o s ter io r   p r o b ab ilit y   o f   th e  p o in t   (8 - 9) ,      12 12 12 ( | ) ( | ) ( | , ) ( | ) ( | ) P X Y P X Y O Y X X P X Y P X Y              ( 8 )              =   ( 0 . 7 5 /0 . 2 5 )   ( 0 . 2 5 /0 . 7 5 ) =1     12 12 12 ( | , X ) P ( Y | X , ) 1 ( | X , ) O Y X X O Y X               ( 9 )              1 0 . 5 11      T h e  p o s ter io r   p r o b ab ilit y   v al u e  is   0 . 5   f o r   th e  p o in t.  A n d   w e  n ee d   to   ca lc u late  t h e  v alu es  o f   p o s ter io r   p r o b a b ilit y   f o r   th e  r e s t  p o in t s   o f   p latf o r m . T h e   i n cr ea s i n g   te m p er at u r e  ( △ T )   w ith   d is ta n ce   v ar ian ce   ( △ X) ,             ,  an d   th e   air - f u el  m as s   r atio   ar e  d ir ec tl y   p r o p o r tio n al  to   th e  d an g er   v alu e s .   T h e  lo w er   th e   v al u e  o f             is ,   t h e   s af er   it   is .   An   i n cr ea s e  in   th e  v alu e   o f   △ T ,   ch an g e  i n   te m p e r atu r e,   m ea n s   it  is   clo s i n g   in   o n   t h e  f ir e  s o u r ce .   I f             <  0   it is   s af e,   o th er w i s e,   it is   d an g er o u s - clo s i n g   i n   o n   t h e  f ir e  s o u r ce .     3 . 2 .   J o int  P ro ba bil it y   I n   a  r ea l  ca s e  s ce n ar io ,   it  is   p o s s ib le  f o r   s e v er al  f ir e  e v e n ts   to   h ap p en   s i m u l tan eo u s l y .   W e  u s e  j o in t  p r o b a b ilit y   to   r ep r esen t  th e  d an g er   v a lu e s   o f   p o in ts   w it h i n   t h e  in ter ac ti n g   ar ea   f o r   s ev er al   f ir e  ev en ts .   Fo r   all  f ir e  ev e n t s ,   th e y   ar e  m u t u al l y   i n d ep en d en t  to   ea c h   o th e r .   T h u s ,   w h e n   t w o   f ir es  s o u r ce s   i n ter ac t,  th e   p r o b a b ilit y   o f   t h e  d an g er   v al u es  ch a n g e.   F 1   a n d   F 2   s ta n d   f o r   f ir e  s o u r ce   1   an d   f ir e  s o u r c e  2 .   A n d   th e  P ( F 1 )  r ep r esen ts   t h e  p r o b ab ilit y   o f   th e  d an g er   v alu e   f o r   F 1 .   A f te r   in ter ac ti n g ,   th e  f i n al  p r o b ab ilit y   o f   t h e  d an g er   v alu e  i s   ca lc u lated   u s in g   E q u a tio n   ( 10 ) .     2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 F P F P F P F P F F P F P F P F F P           ( 1 0 )     Fig u r e  4   s h o w s   th e   d is tr ib u ti o n   o f   th e   n o n ze r o   d an g er   v al u es  f o r   ea c h   p o in t  in   th e   p lat f o r m   w h ile   o th er s   s ta n d   f o r   ze r o   if   it  d o es   n o t  s h o w   a n y t h in g .   A ll  t h e  p r o b a b ilit y   v al u es  s h o w n   i n   Fig u r e  4   s h o u ld   b e   d iv id ed   b y   2 7 3 .   Fro m   Fig u r e  4   ( b ) ,   th e  ce n ter   o f   f ir e  s o u r ce   o n e  a n d   t w o   ar e  p o i n t s   ( 5 ,   6 )   an d   ( 8 ,   7 )   r esp ec tiv el y .   T o tally ,   th er e  ar e  8   p o in ts   w i th in   th e   in ter ac ti o n   ar ea ,   an d   t h e  co o r d in ates   a r e  ( 7 ,   7 ) ,   ( 6 ,   6 ) ,   ( 6 ,   7 ) ,   ( 7 ,   6 ) ,   ( 6 ,   5 ) ,   ( 7 ,   8 ) ,   ( 7 ,   5 ) ,   an d   ( 6 ,   8 ) .   Af ter   i n ter ac ti n g ,   th e  n e w   d a n g er   v alu e s   o f   t h e   p o in ts   l is ted   ab o v e   ar e  u p d ated   u s in g   E q u a tio n   4 .   T h e  p o in ts   ( 7 ,   7 )   an d   ( 6 ,   6 )   ar e  o n   le v el_ 2   in   T ab le  3   w h i ch   m ea n s   t h e  n e w   d an g er   v alu e   is   3 0 /2 7 3 .   T h e  ( 6 ,   7 )   an d   ( 7 ,   6 )   p o in ts   ar e  o n   le v el_ 4   w h ic h   m ea n s   t h e  n e w   d a n g er   v al u e  is   2 3 /2 7 3 .   A ls o ,   ( 6 ,   5 )   an d   ( 7 ,   8 )   ar e  o n   L ev e l_ 5   w h ic h   m ea n s   th e  n e w   d a n g er   v al u e  i s   1 7 /2 7 3 .   T h e  last   p air   i s   ( 7 ,   5 )   an d   ( 6 ,   8 ) ,   w h ic h   ar e  o n   L ev e l_ 7 ,   m e a n i n g   th e  n e w   d a n g er   v alu e  i s   8 /2 7 3 .   Fo r   ex am p le,   th e  n e w   v alu e   o f   ( 7 ,   7 )   is   P ( F1 ) + P ( F2 ) - P ( F1 ) ‧ P ( F2 ) =  ( 2 6 + 4 - 2 6 * 4 /2 7 3 ) /2 7 3 =3 0 /2 7 3 .     T h e  p latf o r m   is   d r a w n   i n   th r ee   d if f er en t  r ad iu m   cir cles,  i.e . ,   r ,   2 r   an d   3 r ,   w h ich   s ta n d   f o r   d if f er en t   d an g er   lev el s .   T h e  m o s t  d an g e r o u s   n o d e  is   th e  ce n ter   o f   th e  r ed   cir cle  an d   it  is   s af e  if   th e  d i s tan ce   o f   t h e  p o in t  is   b e y o n d   th e  3 r   cir cle  f r o m   t h e  ce n ter   w h er e  th e  d a n g er   v alu e  is   ze r o .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 89 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   2 1   –   30   26           ( a)   Sin g le  f ir e  s o u r ce   ( b )   Do u b le  f ir e  s o u r ce   Fig u r e  4 .   Dis tr ib u tio n   E x a m p l e  o f   Dan g er   Valu e s   w it h   μ =0   an d   σ =       3 . 3 .   Weig hte d E s t i m a t io n Va l ue  t ( n)   T h e  v alu es  lis ted   i n   T ab le  1   ar e  all  th e  d an g er   v al u e s   o f   co o r d in ates.  I n   o r d er   to   em p h asize  t h e   d if f er e n ce   b et w ee n   d an g er   an d   s af et y ,   w e  u s e  t h e  w ei g h ted   v alu e  t( n )   o f   d an g er   v al u es  d i v id ed   b y   le v el_ 5   o r   lev el_ 9   f o r   s in g le  s o u r ce   f ir e  e v en t s   o r   t w o   s o u r ce   f ir e  ev e n t s .   Fo r   s in g le  s o u r ce   f ir e  ev e n t,  t h e  w ei g h ted   v al u e  t( n )   is   o b tai n ed   u s in g   E q u atio n   ( 11 ) .   A n d   th e  lis tin g   o f   w eig h ted   v a lu e s   is   s h o w n   in   T ab le  2 .   Fo r   tw o   s o u r ce   f i r e  ev en t s ,   th e  w ei g h ted   v al u e   t( n )   is   ca lc u lated   u s i n g   E q u atio n   ( 12 ) .   Fu r th er ,   t h e  n e w   d a n g er   v a lu e  a f ter   in te r ac tin g   ar e  li s ted   in   T ab le. 3 .     W eig h t ed   Val u e   alue da ng e r L e v e l v alue da ng e r n t v   ) ( 5       ( 1 1 )       W eig h ted   Val u e  v alue da ng e r L e v e l v alue da ng e r n t   ) ( 9           ( 1 2 )     3 . 4 .   A*   Sea rc hin g   Alg o rit h m     I n   t h is   s ec u r it y   s y s te m ,   th e   alg o r ith m   w e  u s e  is   a n   A*   s ea r ch in g   al g o r ith m   to   f in d   th e  s h o r tes t   escap in g   p ath .   A n d   t h e  f ( n )   v a lu e  o f   t h e  n o d e  ( i,  j )   is   ca lcu lated   u s in g   E q u atio n   ( 13 ) .     f( n ) =g ( n ) +h ( n ) +t ( n )                 ( 1 3 )     w h er e   :  f : t h e  to tal  esti m ated   v al u e  o f   th e  cu r r en t  n o d e      g : th e  d is p lace m e n t f r o m   t h e  s tar t n o d e  to   th e  cu r r en t  n o d e      h : th e  p r ed icted   d is p lace m en t   f r o m   th e  c u r r en t  n o d e  to   th e  tar g et  n o d e       t: th e  r elativ e  w ei g h ted   v al u e   o f   d an g er   v al u e.     W e  g iv e   an   e x a m p le  to   ill u s tr ate  th e  p la n n in g   o f   t h e  escap i n g   p ath   a f ter   s ea r c h in g   f o r   f ir es,  as s h o wn   in   Fig u r e  5 .   W e  g et   th e   3   f ir e  s o u r ce s   w h ic h   ar e   lo ca ted   at  ( 2 ,   7 ) ,   ( 9 ,   5 ) ,   an d   ( 1 2 ,   1 0 ) .   T h e  s tar ti n g   p o in t   is   S   ( 7 ,   8 )   an d   th e  tar g et  p o in t is T   ( 7 ,   1 ) .   T h e  o b s tacle s   ex i s t i n   t h e  f o llo w i n g   p o s itio n s : ( 3 ,   6 ) ,   ( 4 ,   4 ) ,   ( 4 ,   6 ) ,   ( 6 ,   2 ) ,   ( 6 ,   5 ) ,   ( 7 ,   6 ) ,   ( 8 ,   1 ) ,   ( 1 0 ,   4 ) ,   ( 1 1 ,   4 ) ,   ( 1 1 ,   7 ) ,   ( 1 1 ,   8 ) .   Fo r   all  th e  o b s tacle s   p lo tted   w it h   g r a y   co lo r   in   t h e  p latf o r m ,   w e  s et  t h e  w ei g h ted   v alu e  t a s   2 0 0   m ea n i n g   i t is  m u ch   m o r e  d if f icu lt to   p ass   th r o u g h .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     P a th   P la n n in g   o f th e  F ir e  E s ca p in g   S ystem   u s in g   A ctive   Dete ctio n   Mo d u le  ( Yin g - Ya o Tin g )   27   T ab le  2 .   W eig h ted   Valu e  t( n )   f o r   Sin g le  Fire   So u r ce   L e v e l   #   D a n g e r   V a l u e s   W e i g h t e d   V a l u e   t ( n )   L e v e l _ 1   L1   L 1 / L 5 = L 1 1   L e v e l _ 2   L2   L 2 / L 5 = L 1 2   L e v e l _ 3   L3   L 3 / L 5 = L 1 3   L e v e l _ 4   L4   L 4 / L 5 = L 1 4   L e v e l _ 5   L5   L 1 5   L e v e l _ 6   L6   L 6 / L 5 = L 1 6       T ab le  3 .   T w o   Fire   So u r ce s   I n t er ac tio n   w ith   W ei g h ted   Valu e   L e v e l   #   D a n g e r   V a l u e s   W e i g h t e d   V a l u e   t ( n )   L e v e l _ 1   L1   L 1 / L 9 = L 2 1   L e v e l _ 2   L2   L 2 / L 9 = L 2 2   L e v e l _ 3   L3   L 3 / L 9 = L 2 3   L e v e l _ 4   L4   L 4 / L 9 = L 2 4   L e v e l _ 5   L5   L 5 / L 9 = L 2 5   L e v e l _ 6   L6   L 6 / L 9 = L 2 6   L e v e l _ 7   L7   L 7 / L 9 = L 2 7   L e v e l _ 8   L8   L 8 / L 9 = L 2 8   L e v e l _ 9   L9   L 2 9   L e v e l _ 1 0   L 1 0   L 1 0 / L 9 = L 2 1 0               ( a)   I n itial d iag r a m   ( b )   Diag r a m   w it h   s h o r test   p ath   Fig u r e  5 .   Dis tr ib u tio n   o f   d an g er   v alu es  w ith   j o in t p r o b ab ilit y       4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   W h en e v er   d etec ti n g   th e   f ir e  s o u r ce ,   t h e  r o b o t  s en d s   t h e   r elate d   in f o r m atio n   to   t h e  s u p er v i s ed   co m p u ter   a n d   o th er   r o b o ts .   Af ter   it   is   co n f ir m ed ,   th e   th r ee   f ir e  s o u r ce s   i n   o u r   e x a m p le  w er e  lo ca ted   at   t h e   p o s itio n s   ( 2 ,   7 ) ,   ( 9 ,   5 ) ,   an d   ( 1 2 ,   1 0 )   w i th   a  d an g er   v a lu e  L 1 .   T h er e  ar e   3   cir cles  in   3   co lo r s   f o r   ea ch   f ir e  ce n ter   s h o w n   i n   Fi g u r e  5 .   T h e  ce n tr ali ze d   co m p u ter   ca lcu late s   th e  d an g er   v al u es  f o r   th e  ad j ac en t  n o d es  o f   3   f ir e   ce n ter s .   E s p ec iall y ,   it  ca lcu la t es  th e  d an g er   v al u es  o f   th e  i n t er ac tin g   ar ea   b y   j o in t  p r o b ab il it y .   A ll  t h e  d an g er   v alu e s   ar e  s h o w n   in   Fi g u r e  5 .   T h en ,   th e  s u p er v i s ed   co m p u t er   in itiat e s   t h e  p lan n i n g   o f   t h e   s h o r test   p at h   f r o m   S.  Usi n g   t h e  A*   a lg o r it h m ,   th e  s u p er v is ed   co m p u ter   ca l cu lates  t h e  g ( n ) ,   h ( n ) ,   an d   w ei g h ted   v al u e  t( n )   in d iv id u all y .   T h en ,   w e  ca lcu late  th e  d an g er   v al u e  an d   weig h ted   v alu e  o f   t h e  d an g er   co s t  o f   ea ch   n o d e.   Fin all y ,   t h ese  v a lu e s   ar e  s u m m ed   u p   u s in g   t h e  h e u r is tic  f u n ct io n   f ( n )   o f   th e  i m p le m en ted   n o d e  ( i,  j ) .   T h e  ce n tr alize d   co m p u ter   s elec t  t h e  m i n i m u m   co s t  f   as  s h o w n   in   Fig u r e  6 ( b )   f r o m   all  ad j ac en t  n o d es  to   b e  th e  ex ten s io n   n o d e  o f   th e  s h o r test   p ath   f r o m   t h e  s tar ti n g   n o d e  to   th e  tar g et  n o d e.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 89 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   2 1   –   30   28                   ( a)   Star t n o d e  S ( 7 ,   8 )   ( b )   A d d   in   ( 6 ,   8 ) ,   (   6 ,   7 ) ,   ( 7 ,   9 ) ,   ( 7 ,   7 )   ( c)   A d d   in   ( 6 ,   9 ) ,   ( 8 ,   9 )   ( d )   A d d   in   ( 6 ,   6 ) ,   ( 5 ,   6 ) ,   ( 5 ,   9 )                         ( e)   A d d   in   ( 5 ,   5 ) ,   ( 5 ,   4 ) ,   ( 5 ,   3 )   ( f )   A d d   in   ( 6 ,   3 ) ,   ( 7 ,   3 ) ,   ( 7 ,   2 ) ,   T   ( g )   Dis ca r d   ( 5 ,   9 ) ,  ( 6 ,   9 ) ,  ( 7 ,   9 ) ,  ( 8 ,   9) ,  ( 7 ,   7 )   Fig u r e  6 .   C o n s tr u ct  p r o ce s s in g   f r o m   ( a)   I n itial to   ( g )   th e  f i n al   s h o r test   escap i n g   p at h         Fro m   th e  s tar ti n g   p o in t  S,  w e  ca lcu late  all  th e  f   v al u es  o f   ad j ac en t  n o d es  o f   S  u s in g   t h e  A*   s ea r ch i n g   alg o r ith m   s h o w n   i n   F ig u r e  6 ( a) ,   an d   w e   s elec t   th e   s m alle s t  f   v alu e   to   b e  th e   ex te n s io n   n o d e.   T h e  s eq u en ce   o f   ex ten s io n   n o d es  f r o m   S   ( 7 ,   8 ) ,   ( 6 ,   8 ) ,   ( 6 ,   7 ) ,   ( 7 ,   9 )   to   ( 7 ,   7 )   is   th e  p r ev io u s   p r o ce s s in g   f o r   f in a l  s h o r test   escap in g   p at h ,   as   s h o w n   i n   Fi g u r e   6 ( b ) .   Fro m   n o d e  ( 6 ,   6 )   in   Fi g u r e   6 ( c) ,   th er e  ar e  t w o   n o d es  w it h   a n   f   v al u e   o f   1 l,  lo w er   t h a n   t h at  o f   n o d e   ( 6 ,   6 ) .   T h en ,   w e  n ee d   to   g o   b ac k   to   s u r v e y   ( 6 ,   9 )   an d   ( 8 ,   9 )   w i th   a n   f   v al u e  o f   1 1 .   T h u s ,   ( 6 ,   9 )   an d   ( 8 ,   9 )   ar e  in s er ted   in to   th e  C lo s ed   lis t   as  ex ten s io n   n o d es  a s   s h o w n   in   Fig u r e  6 ( c) .   I n   Fig u r e  6 ( d ) ,   af ter   n o d e  ( 6 ,   6 )   w it h   f =1 2 ,   w e  n ee d   to   v i s it  n o d e  ( 5 ,   9 )   w it h   f = 1 3 .     T h en ,   th er e  ar e  3   n o d es a d j ac en t to   t h e  p r ev io u s   ex te n s io n   n o d es  w i th   th e   s a m e  f   v al u e  o f   1 4 ,   i.e . ,   ( 5 ,   8 ) ,   ( 5 ,   7 ) ,   ( 5 ,   6 ) .   I n   o r d er   to   f in d   t h e  s h o r test   p at h ,   w e  s ele ct  th e  n o d e  clo s es t  to   T   w h ic h   i s   n o d e  ( 5 ,   6 )   in   Fig u r e  6 ( d ) .   So ,   ( 6 ,   6 ) ,   ( 5 ,   9 ) ,   an d   ( 5 ,   6 )   ar e  th e  s eq u en ce   o f   ex te n s io n   n o d es  as  s h o w n   in   Fi g u r e  6 ( d ) .   T h e  n o d es ( 5 ,   6 ) ,   ( 5 ,   5 ) ,   ( 5 ,   4 ) ,   an d   ( 5 ,   3 )   ar e  th e   s eq u e n ce   o f   e x t en s io n   n o d es  w it h   th e   lo w est   f   v al u es   as   s h o w n   i n   Fig u r e  6 ( e) .   Fro m   n o d e  ( 5 ,   3 ) ,   th e  ex te n s io n   n o d e  is   ( 6 ,   3 )   w it h   t h e  lo w e s t  f   v alu e,   9 .   T h en ,   n o d es  ( 7 ,   3 )   an d   ( 7 ,   2 )   ar e  th e  ex ten s io n   n o d es  s ee n   i n   Fi g u r e  6 ( f ) .   T h e  last   n o d e  is   t h e  d esti n atio n   n o te   T   ( 7 ,   1 )   w it h   t h e   lo w es t  f   v a lu e  o f   7   as  s ee n   in   Fi g u r e  6 ( f ) .   Fin a ll y ,   w e  n ee d   to   ch ec k   th e  s eq u e n ce   o f   ex te n s io n   n o d es.   A lt h o u g h   w e  ch o o s e  t h e  n o d es  w ith   t h e  lo w est  f   v a lu e s ,   b u t  s o m e  o f   t h e m   s h o u ld   b e  d is ca r d ed   f r o m   t h e   escap in g   p ath   f o r   th e y   ar e  n eit h er   co n tin u o u s   n o r   d o   th e y   ex is t  in   t h e  escap in g   p ath .   So ,   all  th e  n o d es  m ar k ed   b lu e  f r o m   S to   T   is   th e  s h o r tes t e s ca p in g   p ath   as s h o w n   in   F i g u r e  6 ( g ) .   T h er e  ar e   tw o   k in d s   o f   g r ap h ic  s ea r ch in g   alg o r it h m s ,   b lin d   s ea r ch   an d   h eu r is tic  s ea r ch .   T h e  m o s t   f a m o u s   s ea r c h in g   is   D ij k s tr a   alg o r ith m   in   b lin d   s ea r ch   w h i ch   i s   n o t  s o   e f f icie n t  a n d   co m p u tin g   co m p lex i t y .   Op p o s itel y ,   h eu r i s tic  in f o r m a tio n   i s   u s ed   i n   h e u r is t ic  m et h o d   to   ch o o s e   th e   b est   n o d e  f r o m   c u r r en t   s et   to   ex ten d   th e  p ath .   I t  i m p r o v es  t h e  in tell ig e n ce   an d   ef f icie n c y   d u r in g   th e   s ea r c h i n g .   T h e  p a th f in d i n g   alg o r ith m   w e   u s e  i s   A*   al g o r ith m .   A*   s ea r ch in g   al g o r ith m   is   o n e  o f   w id el y   u s ed   h e u r is tic   f u n ctio n   to   f i n d   t h e  s h o r tes t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     P a th   P la n n in g   o f th e  F ir e  E s ca p in g   S ystem   u s in g   A ctive   Dete ctio n   Mo d u le  ( Yin g - Ya o Tin g )   29   p ath .   A*   i s   s i m i lar   to   Dij k s tr a ’ s   al g o r ith m   w h ic h   i s   A*   a lg o r ith m   w it h o u t  h e u r is tic  f u n ct i o n   to   f i n d   a  s h o r te s t  p ath .   A*   is   li k e  Gr ee d y   B est - Firs t - Sear ch   i n   u s in g   a  h e u r is tic  to   g u id e  its el f .   T h e  A*   s ea r ch i n g   n o t  o n l y   in h er i t  to   h a v e  t h e  ad v a n ta g e  o f   B est - First - Sear c h   ( B FS )   alg o r ith m   w i th   lo w   ti m e - s p ac e  an d   ex ce lle n t   ef f icien c y ,   b u t a l s o   h a v e  th e  m er its   o f   Dij k s t r a  al g o r ith m   w it h   ad m i s s ib ilit y   a n d   co m p leten ess .   Du r in g   p lan n i n g   t h e  escap i n g   p ath ,   w e  e m p h a s ize  th e  s y s te m   s p en t  m u ch   ti m e  o n   co m p a s s i n g   f r o m   o b s tacle s .   E s p ec iall y ,   th e  r o b o t  co n tr o ller   to   av o id   o b s tacle s   is   th e  r o b u s t  tech n iq u e  f o r   i m p r o v in g   e f f ic ien c y   to   p ath   p lan   [ 7 ] .   Fu r th er ,   th e  l o ca tio n   d eter m in a tio n   [ o f   m o b ile  r o b o ts   is   th e  cr itical  p o in t  o f   ef f icie n c y   to   f i n d   th e  s h o r test   e s ca p in g   p ath   i n   f ir e  s ce n e.   R FID   [ 1 2 ]   is   th e  g o o d   s o lu tio n   f o r   lo ca tio n   d eter m i n atio n   o f   i n d o o r   r o b o t.   Fin all y ,   ex p er i m e n tal  r e s u lt s   s h o w   u p   th e  h i g h   r eliab il it y   an d   e f f icien c y   o f   t h e  p r o p o s ed   s y s te m .       5.   CO NCLU SI O N     W e  h av e  d es ig n ed   t h e  s ec u r it y   s y s te m   f o r   d etec ti n g   f ir e  s o u r ce s   a n d   p lan n i n g   a   s a f e  esc ap in g   p at h .   W e  u s ed   t h e  Ga u s s ia n   2 D  d is c r ete  m as s   f u n ct io n   to   ca lc u late   th e  d a n g er   v al u es   f o r   all   p o in ts   o n   th e   p latf o r m .   T h e  te m p er atu r e  o f   t h e   f ir e   s o u r ce   is   u n i f o r m l y   d esce n d ed   f r o m   t h e  ce n ter   o f   t h e   f ir e   to   it s   o u t s id e   s u r r o u n d in g s .   J o in t  p r o b ab ilit y   is   u s ed   to   ca lc u late  t h e  n e w   d an g er   v a lu e s   o f   i n ter ac ti n g   n o d es  f o r   d o u b le  f i r e   ev en t s .   I n   o r d er   to   s av e  p eo p le,   w e  f i n d   th e  s h o r tes t  p ath   as  s o o n   as  p o s s ib le  b y   u s i n g   a n   A*   s ea r c h in g   alg o r ith m .   A l s o ,   s in ce   d a n g er   v alu e s   ar e  d ir ec tl y   p r o p o r tio n al  to   th e  air - f u e l  r atio   an d   th e  i n cr ea s i n g   te m p er atu r e  r ate   w it h   d is tan c e,   w h ic h   m ea n s   t h a t  t h e  s af e s t  escap i n g   p ath   is   to   f i n d   t h e  p at h   w it h   m o s t   o x y g en   a n d   lo w est  te m p er at u r es.  Ou r   tr ea t m en t  r ef lecte d   a n   af f o r d ab le  s o lu tio n   to   t h e  p o ten tial  q u a n ti ties   o f   ef f icien c y   w it h o u t  co m p le x   c o m p u ti n g .   Fro m   e x p er i m e n tal   r esu lts ,   it  is   v er i f ied   th e  s y s te m   h a v i n g   s u f f icien t  ef f icien c y   a n d   ex ce lle n t r eliab ilit y .       RE F E R E NC E S   [1 ]   D.   L.   Ha ll ,   J.  A .   L li n a s,   A n   In tr o d u c t io n   t o   M u lt i - S e n so r   Da ta  F u sio n ,   Pr o c e e d in g   o f  t h e   IEE E ,   1 9 9 8 ;  6 (1 );   5 3 7 - 5 4 0 .   [2 ]   Z.   L iu ,   J.  M a k a r,   A .   K.  Ki m ,   “ D e v e lo p m e n t  o f   F ire  De tec ti o n   S y ste m s   in   th e   In telli g e n t  B u il d in g ” ,   Au BE   ’ 0 1   1 2 th   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   A u t o ma ti c   Fi re   De tec ti o n .   Ga it h e rs b u rg ,   M D.,   U.S . A .   2 0 0 1 ;  5 6 1 - 5 7 3 .   [3 ]   P .   S o n sa le,  R.   G a w a s,  S .   P ise ,   A .   Ka ld a te,   “ In telli g e n t  F ire  Ex ti n g u ish e r  S y ste m ” ,   IOS R  J o u rn a l  o f  Co m p u ter   En g i n e e rin g   ( IOS R - J CE) .   2 0 1 4 ;  1 6 (1 )  V e r.   V III;   5 9 - 6 1 .   [4 ]   L.   Zh a n g ,   G .   F .   W a n g ,   “ De sig n   a n d   Im p lem e n tatio n   o f   A u to m a ti c   F ire  A lar m   S y ste m   b a se d   o n   W irele ss   S e n so r  Ne tw o rk s ” ,   Pro c e e d in g s  o f  th e   2 0 0 9   In ter n a ti o n a l  S y mp o siu m  o n   In fo rm a ti o n   Pro c e ss in g   ( IS IP’ 0 9 ),   Hu a n g sh a n ,   P. R.   C h in a .   2 0 0 9 ;   4 1 0 - 4 1 3 .   [5 ]   L .   Ca lav ia,  C.   Ba lad ró n ,   J.  M .   Ag u iar,  B.   Ca rro ,   A n to n i o   S .   E, ”   A   S e m a n ti c   A u to n o m o u s  V id e o   S u rv e il lan c e   S y st e m   f o r  De n se   Ca m e ra   Ne t w o rk s in   S m a rt  Cit ies ” .  S e n so rs .   2 0 1 2 ;  1 2 ;  1 0 4 0 7 - 1 0 4 2 9 .   [6 ]   X.   G .   W a n g ,   S . M .   L o ,   H. P .   Z h a n g ,   W .   W a n g ,   “ A   No v e l  Co n c e p tu a l  F ire  Ha z a rd   Ra n k in g   Distr ib u ti o n   S y ste m   b a se d   o n   M u lt ise n so ry   T e c h n o lo g y ” ,   Pro c e d ia   E n g i n e e rin g .   2 0 1 4 ;  7 1 ;  5 6 7 - 5 7 6 .   [7 ]   J.  Ya n g ,   Y.  Z h u a n g ,   “ T o w a rd   Be h a v io r  Co n tr o l  f o r  Ev o l u ti o n a ry   Ro b o t   Ba se d   o n   RL   w it h   ENN ” ,   IA ES   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  R o b o ti c s   a n d   A u to m a ti o n   ( IJ RA ).   2 0 1 2 ;  1 ( 1 );  3 1 - 4 8 .   [8 ]   S.   H.  Ch ia,  J.  H.  G u o ,   B.   Y.  L i ,   K.  L .   S u ,   “ T e a m   M o b il e   Ro b o ts  Ba s e d   In telli g e n t  S e c u rit y   S y s tem ” .   Ap p li e d   M a th e ma ti c s  &   In fo rm a ti o n   S c ien c e s .   2 0 1 3 ;  7 (2 L );  4 3 5 - 4 4 0 .   [9 ]   Y.   Y.  T in g ,   H.   S .   W a n g .   “ De v e lo p m e n t  o f   th e   F ire   Esc a p in g   P a t h s  f o r  M u lt i p le  F ire  S o u rc e s ” ,   ICIC  Exp re ss   L e tt e rs ,   2 0 1 4 ;   5 ( 1 );  2 3 2 - 2 3 8 .   [1 0 ]   J.   H.  G u o ,   K .   L .   S u ,   B.   Y.  L i,   “ P r o g ra m m in g   o f  th e   F ire  Esc a p i n g   P a th s  Us in g   Ba y e sia n   Esti m a ted   A lg o rit h m .   2 0 1 4 ” ,  In ter n a ti o n a l  S y mp o si u m  o n   C o mp u ter   Co n s u me r a n d   C o n t ro l .   2 0 1 4 ;  1 2 7 1 - 1 2 7 4 .   [1 1 ]   O.  Ba c h ir,   A. - F .   Zo u b ir,   “ A d a p ti v e   Ne u ro   F u z z y   In f e re n c e   S y ste m   Ba se d   Co n tro l  o f   p u m a   6 0 0   Ro b o t  M a n ip u lato r ” ,   I AE S   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l   a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ).   2 0 1 2 ;  2 (1 );  9 0 - 9 7 .   [1 2 ]   W .   W e i,   K ,   “ Cu rra n .   In d o o r  R o b o t  L o c a li z a ti o n   w it h   A c ti v e   RF ID ” ,   IAE S   I n ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f   R o b o ti c s  a n d   Au to m a ti o n   ( IJ RA ),   2 0 1 2 ;  1 (3 );   1 3 7 - 1 4 4 .                             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 89 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   2 1   –   30   30   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Y in g - Y a o   T in g   re c e i v e d   th e   B. S .   a n d   M . S .   d e g re e s  in   th e   in stit u t e   o f   In f o r m a ti o n   En g in e e rin g   f ro m   T a m   Ka n g   Un iv e rsit y   in   1 9 88   a n d   1 9 9 3   re sp e c ti v e l y .   F ro m   2 0 0 7 ,   s h e   stu d ied   i n   t h e   in st it u te   o f   En g in e e rin g   S c ie n c e   a n d   T e c h n o lo g y   o f   Na ti o n a l  Ka o h siu n g   F irst  Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   o f   T e c h n o lo g y ,   T a i w a n .   He r  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts in c lu d e   r o b o ti c s   a n d   f ire d e tec ti o n   sy ste m s.           Hu a n - S h e n g   W a n g   w a s   b o rn   in   T a iwa n   in   1 9 6 5 .   He   re c e iv e d   th e   P h . D.  d e g re e   f ro m   th e   G e o rg ia   In stit u te  o f   T e c h n o l o g y   in   1 9 9 8 .   In   2 0 0 2 ,   h e   j o i n e d   t h e   f a c u lt y   o f   th e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   a t  th e   Na ti o n a l  Ka o h siu n g   F i rst  Un iv e rsit y   o f  S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   Tai w a n .   His  c u rre n t   re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   im a g e   d a ta  c o m p re ss io n   a n d   w a v e l e t  tran sf o r m a ti o n .           Ko - L a n   S u   re c e iv e d   th e   B.   S .   a n d   M .   S .   d e g re e s  in   a u to m a ti c   c o n tro l  e n g in e e ri n g   f ro m   F e n g - Ch ia  Un iv e rsit y ,   S e a t w e n ,   T a i w a n ,   R.   O.  C. ,   a n d   re c e iv e d   t h e   P H.D.  d e g re e   in   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   a t   Na ti o n a l  Ch u n g - C h e n g   Un iv e rsity ,   Ch ia - Yi,   T a i wa n ,   R.   O.  C . ,   He   is  c u rre n tl y   a   tea c h e r  in   th e   De p a rt m e n t  o f  El e c tri c a l   En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  Yu n li n   Un iv e rsity   o f   S c ien c e   &   T e c h n o lo g y .   His res e a rc h   in tere sts in c lu d e   m u lt i - se n so r  f u sio n   a n d   ro b o ti c s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.