摘要：

在地震、火灾等灾害现场，抢险救援任务的紧迫性突显了对智能化应急救援装备的迫切需求。智能应急救援装备的使用可极大地提高救援队伍的战斗力，快速、高效地处理各类灾害，特别是突如其来的严重灾难，大大减少救援人员的伤亡和国家的财产损失，具有重要的研究意义。按照工作环境和用途可将智能应急救援装备分为空中救援装备、陆地救援装备、水下救援装备以及通用救援装备等。在对智能应急救援装备及关键技术的研究现状进行概述的基础上，分析发现了当前研究还存在着缺乏高效的机构设计方法、装备可靠性不佳、智能化程度较低、通信技术成熟度不高以及人机友好性较差等问题，这都导致了智能应急救援装备在大型灾害现场应用程度不高。指出了智能应急救援装备将向着先进的结构设计、可靠的运动性能、高智能化、快速精准的通信及良好的人机交互的方向发展。

近年来，我国的自然灾害和人为事故频发，严重影响了人们的生命财产安全。例如，2018 年，我国各种自然灾害共造成全国 1.3 亿人次受灾，589人死亡，46 人失踪。2019 年一季度，各种自然灾害共造成全国 139.6 万人次受灾，87 人死亡。而对于安全事故，2018 年发生生产安全事故 4.9 万起，死亡 3.46 万人。这些事故都对国家的经济发展造成了巨大的损失。在灾难发生后，如果能够在最佳营救时间内利用先进的应急救援装备开展高效的救援，便可大幅降低救援难度，提高救援行动的成功率，减少不必要的人员伤亡。因此，应急救援行动对各种先进应急救援装备产生迫切的需求，引起了政府、科研院所乃至企业极大关注。

应急救援装备是指专门用于各种灾害现场应急救援的设备，满足应急救援状态下对监测预警、预防防护、通信指挥、处置救援、医疗救护、交通运输、后勤保障等实际功能的需要。其具有专业性强、可靠性要求高等特点，能够在复杂多变的灾害现场代替救援人员快速完成相关任务。我国应急装备的研发起步较晚，2003 年，我国颁布了《中华人民共和国突发事件应对法》、《国家突发公共事件总体应急预案》等一系列法律条例，使得应急救援工作逐步规范化、制度化。2008 年汶川地震后，我国进一步完善并形成了“一案三制”的应急管理体系，应急平台体系初具规模，我国应对各类突发事件的能力得到快速提升。2017 年，十九大报告中指出：坚决遏制重特大安全事故，提升防灾减灾救灾能力。2018 年 4 月，应急管理部正式成立，我国的应急管理事业迈上了新台阶。这些制度的建立都为应急救援装备的研发提供了政策支持。

然而，现有的应急救援装备多为人工操作，结构笨重且救援效率低，无法满足灾害现场的救援需求。近年来，许多科研人员逐渐将新的技术手段与救援装备相结合，先进的智能控制技术、多感知融合技术、无线通信技术等逐渐应用于救援装备，使得应急救援装备具有了智能的控制策略、精确的环境感知、突发情况下的自学习与自适应等能力，极大地将人从繁重耗时的救援工作中解脱出来，且能够完成救援人员无法完成的任务，在救援过程中发挥了更大的作用。例如，形态各异的搜救机器人具有体积小、灵活性高、越障能力强等特点，且可携带多种传感器，能够在有潜在危险的环境中替代人类工作，例如进入倒塌的建筑物和有毒有害环境，或深处废墟内部以接触幸存者，对被埋压人员进行智能追踪，并对数据和图像进行智能识别、分析，提高救援效率。由此可见，智能化的应急救援装备已经成为了现代灾害救援任务中不可或缺的一部分，突显出良好的应用前景。

综上所述，智能化是现代救援装备的发展趋势之一，对其研究符合我国在应急救援方面的宏观布局，也是提高我国复杂灾害条件下抢险救援效率的必要手段之一。智能化应急救援装备的技术突破及产业化推广，必将増强应急救援产业的自主创新能力，提升我国智能应急救援装备的附加值和国际品牌竞争力，实现由制造大国向制造强国的历史跨越，助力完成“中国制造 2025”的宏伟目标。

1 智能应急救援装备国内外现状

1.1 发展概述

早期的救援装备大多为手动式的破拆、搬运等设备，救援人员的工作强度大、救援效率低，难以满足救援需求，大量被困人员因救援不及时或受到二次伤害而丧生。近二十年来，尤其是恐怖袭击大量发生之后，许多国家在应急救援装备方面做了大量的研究工作，以提高救援效率。

智能应急救援装备是指将智能技术与传统装备相结合，具有智能化、数字化、精准化、专业化等特点的一类应急救援装备，其能够实现人-环境-任务的高效融合，并具有一定决策能力，从而适应未来“快速、精确、高效”的救援需求。

智能救援装备种类繁多，根据救援环境和用途的不同，可分为空中救援装备、陆地救援装备、水下救援装备以及通用救援装备。其中，空中与水下救援装备的研发起步较晚，而由于地震、塌方、火灾等大部分灾难发生在陆地，因此，陆地救援装备研究成果较多，其又可以分为小型搜救装备、大型救援装备以及后勤保障装备等。此外，通用救援装备是指可应用于不同场景具有一定共性的救援装备，包括生命探测仪器、智能可穿戴装备以及通信装备等。智能救援装备分类如图 1 所示。通过不同智能救援装备的协调配合，可最终实现智能化的救援过程。

1.2 空中救援装备

空中救援装备以搜索任务为主，可突破复杂环境限制，对救援现场进行快速的大范围监控，具有良好的应用前景。小型无人机是常用的空中搜救装备，通过搭载摄像头、生命探测雷达等，实现了对灾害现场的环境建模及目标识别。自 20 世纪 70 年代末 80 年代初以来，随着微机电系统(MEMS)、新型材料、新传感器制造技术以及飞行控制原理等技术的进步，小型无人机得到了突飞猛进的发展。在救援领域，研究主要集中在如何利用小型无人机开展相应控制算法研究，以满足复杂救援现场的实际需求。根据空中救援装备的任务需求，研究内容包括救援现场的目标识别、轨迹规划、持久续航以及多机编队飞行等。

(1) 目标识别。

由于灾害现场情况复杂，如何从高空快速识别目标是亟待解决的问题。现有的目标识别方法主要通过视觉信息的图像处理实现目标识别。例如，马德里卡洛斯三世大学智能系统实验室为解决因事故现场环境复杂而导致的图像处理延迟问题，提出了一种基于机载传感器综合获取目标物颜色和深度数据的受害者辨别方法，通过信息的提取与判断，可在人体发生平移、旋转等移动情况下实现幸存者(或遇难人员)的准确判断，算法具有较强的鲁棒性。此外，通过多信息融合技术，还可对多目标进行跟踪监测，如图 2 所示。

为了进一步提高目标识别的准确性，韩国庆尚大学计算机工程系提出了一种基于无人机在不同高度协同的改进的分层概率目标搜索算法。高空无人机首先进行广域搜索，当目标存在的概率高于某一阈值时，搜索信息被传送到低空无人机，通过在高空和低空无人机之间传输信息来缩短搜索时间和搜索距离。试验表明，该算法比单一无人机视觉搜索算法的效率提高了 13%左右。在国内，长安大学钟南针对海上救援场景，通过采用深度学习算法对水上目标视频信息进行识别，采用卷积神经网络结构处理多维数组数据，满足面向水上船只及人员等漂浮物目标检测的需求。

(2) 轨迹规划。

轨迹规划主要是指无人机在灾害现场确定最优路径，以提高救援效率。在国外，杨百翰大学 LIN 等考虑到无人机传感器信息会因环境因素的不同(如不同的植被密度或照明条件)为寻找最优路径带来困难这一问题，提出了一种启发式算法，该算法使用高斯混合模型对搜索子区域进行优先级排序，在不同的分辨率条件下搜索参数空间的有效路径。

在国内，西北大学信息科学与技术学院为解决现有搜救无人机总是沿着固定的飞行路径搜索而导致灵活性不高的问题，提出了一种2-OptACO 算法。分析结果表明，该方法比遗传算法和蚁群算法具有更快的收敛速度，可以得到更好的全局最优解。山东农业大学 WANG 等针对森林火灾的突发性强、蔓延性快、破坏性大等特点，利用三次插值法对规划空间的地形进行了描述，提出了基于涡流搜索(Vortex search, VS)算法的森林火灾救援无人机路径规划方法。该算法所规划的路径具有平滑且距离短的特征，适用于无人机的低空飞行。

(3) 持久续航。

灾害事故中的救援任务往往要求救援装备长时间连续工作，这就对无人机的续航能力提出了较高的要求。苏黎世理工学院Oettershagen等针对无人机的有效载荷容量小、能量边际低的问题，从硬件和软件两方面开展了相关研究。在硬件方面，无人机采用了一种轻量级、日夜两用型的传感器系统，并将太阳能技术应用于无人机。在软件方面，提出了一种基于热上升气流跟踪框架的扩展卡尔曼滤波算法。该算法将环境因素考虑在内，降低了无人机飞行中的功率消耗。模拟试验表明，该无人机系统可持续 26 h 的搜救任务，具有较好的持久性。该无人机主体结构及电子系统如图 3 所示。

(4) 无人机编队。

灾害现场具有地形复杂、灾害区域覆盖范围广、通信条件较差、外界干扰因素多等特点，单一无人机在执行救援任务时往往存在耗时长、准确性较差等问题，无法满足复杂灾害现场的救援需求。与单一无人机相比，无人机编队可实现更大的覆盖范围、更精确的感知数据以及更好的容错性能，是空中搜救装备的发展趋势之一。特别地，国内多个省份的相关部门已经开展了面向应急救援的无人机编队实操训练，完成救援现场信息采集、图像回传、俯视航拍、全景图及二维地图制作等任务。卢森堡大学 DENTLER 等基于具有混合动力学的蚁群算法，将碰撞机制引入到无人机编队的规划当中，如图 4 所示，减少了无人机的平均跟踪误差，将无人机平均最小距离缩小至 1.5 m。内华达大学 SIDDIQUI 等研发出一种计算机模拟环境，如图 5 所示，可以更加逼真地对无人机编队飞行过程进行仿真。

在国内，国防科技大学 LIU 等提出了一种基于主题的任务规划模型，将任务规划策略的选择变成了任务优先执行顺序的选择。任务优先级执行的排列和组合有助于制定大规模可行的任务规划策略，提高运算速度。合肥工业大学吴瑞对多编队无人机群在不确定环境下的任务分配问题进行了研究，以任务分配效益最大化为目标，基于合同网双层协商方法对多无人机编队进行任务分配，达到了较好的飞行效果。

综上所述，国内外研究人员在无人机搜救方面取得了大量的研究成果。无人机作为主要的技术手段，已经在许多灾后救援中得到了初步应用。然而，研究人员对事故现场的环境模型进行了不同程度的简化，这使得空中救援装备在更加复杂的实际环境中的搜索精度及搜索效率有待于进一步提高。此外，现有空中救援装备大多只能完成搜寻功能，对救援任务的帮助有限。随着智能控制技术的发展，部分科研人员开展了利用无人机进行物品抓捕的相关研究，这一研究成果将使得空中救援装备在完成搜寻的同时，可执行一些简单的紧急操作任务，以提高救援效率。但该技术仍然处于研发阶段，尚未得到实际应用。

（未完待续）

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