[ANGLÈS] Many disasters during the past decades, such as natural disasters or terrorist attacks showed that building evacuation is an important issue that has to be analysed thoroughly. Nowadays, static evacuation plans are still used where evacuees have to follow a predefined path to reach the exit of a building. But what happens if this path is blocked due to agglomeration of people, fire or smoke spreading? The escape paths need to be dynamic and building planners require efficient tools to design them. For this reason, a tool is developed in this thesis to detect weaknesses in evacuation scenarios and intervene if necessary. Based on methods used in Visual Analytics, the proposed tool can summarize massive amounts of data from the evacuation for a planner to detect bottlenecks or other problems during the evacuation. The tool can be used in two different situations. First, for time critical situations in live evacuations where evacuees need to be led through the shortest and safest path to the exit. Second, this tool is meant to be used by building planners to design the escape paths optimizing them depending on their capacities, travel times and number of evacuees. Implementing the Visual Analytics methodology, a tool is created that calculates the shortest paths using an algorithm based on the Capacity Constrained Routing Planner (CCRP), which is programmed in MATLAB. Afterwards, the visualisation of the evacuation is done using a Java based algorithm and the toolbox Prefuse to recreate the building. Different types of visualisations can be reviewed to follow the movement of the evacuees or to highlight the escape routes that were taken during the whole evacuation. Using these visualisations bottlenecks or blocked routes due to fire or smoke spreading can easily be detected. Users are also able to change evacuation parameters such as capacities, number of evacuees, adding or deleting rooms in the building etc. This interactivity enables them to intervene in the evacuation or to test different evacuation scenarios. A final interview held with building planners reveals that this tool still needs improvements, but is on the right track to get very important asset for future applications.

[CASTELLÀ] Durante las últimas décadas muchas catástrofes como desastres naturales o ataques terroristas han mostrado que la evacuación de edificios es un asunto importante que debe ser analizado a conciencia. Hoy en día se siguen utilizando planes de evacuación estáticos, donde las personas tienen que seguir un camino predefinido para alcanzar la salida de un edificio. Pero qué pasa si este camino está bloqueado por la aglomeración de personas o la propagación de fuego o humo? Las rutas de evacuación han de ser dinámicas y la planificación de edificios requiere herramientas eficientes para planearlas. Por esta razón, en este proyecto se ha desarrollado una herramienta para poder detectar los puntos débiles durante evacuaciones y poder intervenir si la situación lo requiere. La herramienta propuesta se basa en métodos utilizados en Visual analytics para sintetizar las cantidades masivas de datos provenientes de una evacuación con el fin de detectar cuellos de botella u otros problemas durante la evacuación. La herramienta ha sido diseñada para dos situaciones diferentes. El primer caso se refiere a evacuaciones en vivo, en las que el tiempo es el elemento crítico y donde las persones han de ser guiadas por los caminos más cortos y seguros hasta la salida del edificio. Pero la herramienta también puede ser utilizada en la planificación de edificios. Para alcanzar una evacuación óptima, las rutas de escape han de ser diseñadas dependiendo de las capacidades, tiempo de viaje entre sectores del edificio y el número de personas por evacuar. Implementando la metodología de Visual analytics, el cálculo de las rutas más cortas es programado en MATLAB, utilizando un algoritmo basado en la planificación de rutas en dependencia de las capacidades o Capacity Constrained Route Planning (CCRP). Después, la visualización de la evacuación es implementada usando un algoritmo programado en Java y el toolbox Prefuse, para la recreación del edificio. Diferentes tipos de visualizaciones pueden ser mostradas para seguir el movimiento de las personas o para resaltar las rutas de escape que han sido usadas durante la evacuación. Mediante estas visualizaciones se pueden detectar fácilmente los cuellos de botella o las rutas bloqueadas por la propagación del fuego o del humo. Los usuarios de la herramienta tienen la opción de cambiar diferentes parámetros de la evacuación como las capacidades, el número de personas, la arquitectura del edificio etc. Ésta interactividad les permite intervenir en una evacuación o simular diferentes escenarios. Finalmente, una entrevista con expertos en la planificación de edificios revela que la herramienta aun requiere mejoras, pero va por el buen camino para llegar a ser una gran ayuda para futuras aplicaciones.

[CATALÀ] Durant les últimes dècades moltes catàstrofes com desastres naturals o atacs terroristes han mostrat que l'evacuació d'edificis és un assumpte important que ha de ser analitzat a consciència. Avui en dia se segueixen utilitzant plans d'evacuació estàtics, on les persones han de seguir un camí predefinit per arribar a la sortida d'un edifici. Però què passa si aquest camí està bloquejat per l'aglomeració de persones o la propagació de foc o fum? Les rutes d'evacuació han de ser dinàmiques i la planificació d'edificis requereix eines eficients per planejar-les. Per aquesta raó, en aquest projecte s'ha desenvolupat una eina per poder detectar els punts febles durant evacuacions i poder intervenir si la situació ho requereix. L'eina proposta es basa en mètodes utilitzats en Visual analytics per sintetitzar les quantitats massives de dades provinents d'una evacuació per tal de detectar colls d'ampolla o altres problemes durant l'evacuació. L'eina ha estat dissenyada per dues situacions diferents. El primer cas es refereix a evacuacions en viu, en què el temps és l'element crític i on les persones han de ser guiades pels camins més curts i segurs fins a la sortida de l'edifici. Però l'eina també pot ser utilitzada en la planificació d'edificis. Per assolir una evacuació òptima, les rutes d'escapament han de ser dissenyades depenent de les capacitats, temps de viatge entre sectors de l'edifici i el nombre de persones per evacuar. Implementant la metodologia de Visual analytics, el càlcul de les rutes més curtes és programat en MATLAB, utilitzant un algoritme basat en la planificació de rutes en dependència de les capacitats o Capacity Constrained Route Planning (CCRP). Després, la visualització de l'evacuació és implementada usant un algorisme programat en Java i el toolbox Prefuse, per a la recreació de l'edifici. Diferents tipus de visualitzacions poden ser mostrades per seguir el moviment de les persones o per a ressaltar les rutes d'escapament que han estat usades durant l'evacuació. Mitjançant aquestes visualitzacions es poden detectar fàcilment els colls d'ampolla o les rutes bloquejades per la propagació del foc o del fum. Els usuaris de l'eina tenen l'opció de canviar diferents paràmetres de l'evacuació com les capacitats, el nombre de persones, l'arquitectura de l'edifici etc. Aquesta interactivitat els permet intervenir en una evacuació o simular diferents escenaris. Finalment, una entrevista amb experts en la planificació d'edificis revela que l'eina encara requereix millores, però va pel bon camí per arribar a ser una gran ajuda per a futures aplicacions.