針對福建地區(qū)森林火災(zāi)“三斷”場景的多模態(tài)應(yīng)急通信機器人協(xié)同路徑規(guī)劃與部署優(yōu)化

摘要：針對福建山地環(huán)境下的森林火災(zāi)易出現(xiàn)的“三斷”極端場景，研究構(gòu)建了多模態(tài)應(yīng)急通信機器人協(xié)同系統(tǒng)。系統(tǒng)融合了高精度激光雷達三維地形重建技術(shù)，進行了多模通信鏈路設(shè)計。通過設(shè)計基于改進型混合智能優(yōu)化算法的協(xié)同決策框架，實現(xiàn)了路徑規(guī)劃、節(jié)點部署和能耗優(yōu)化三階段優(yōu)化，為“三斷”場景下應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)提供了技術(shù)方案。

關(guān)鍵詞：福建山地；森林火災(zāi)；“三斷”場景；應(yīng)急通信機器人

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標(biāo)識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）03-0013-03

森林火災(zāi)作為一種嚴重的自然災(zāi)害，對生態(tài)環(huán)境、人民群眾生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展構(gòu)成重大威脅。福建省森林生態(tài)復(fù)雜多樣，應(yīng)深入研究福建森林火災(zāi)的特征，全面認識救援工作中面臨的挑戰(zhàn)，對于提高福建森林火災(zāi)的防控能力、保障森林資源和人民群眾生命財產(chǎn)安全具有重要的現(xiàn)實意義。本文旨在深入探討福建森林火災(zāi)的特征及其救援挑戰(zhàn)，以期為制定針對性的森林火災(zāi)防控和救援措施提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究背景與意義

1.1" 福建森林火災(zāi)特征及救援面臨的挑戰(zhàn)

福建省作為我國南方重點林區(qū)之一，森林覆蓋率高達66.8%，但受亞熱帶季風(fēng)氣候影響，山火時常發(fā)生且蔓延迅速。森林火災(zāi)具有顯著的季節(jié)集中性特征，約78%的火災(zāi)事件集中發(fā)生于每年10月至次年2月的干燥季，期間日均濕度低于45%，火險等級IV級以上的高危險天數(shù)占比達62%。地域分布上，南平、三明兩市因毛竹林（燃燒熱值18.4MJ/kg）與馬尾松林（油脂含量超30%）密集分布，火災(zāi)發(fā)生率占全省總量的53%。此外，晝夜動態(tài)差異顯著，夜間火勢蔓延速度較日間降低了37%（從1.3m/s降至0.8m/s），但熱輻射強度卻增加了22%（峰值達到8.7kW/m2）。在火行特征方面，41%的火災(zāi)發(fā)展為火焰高度超15m的冠火，地表火蔓延速率隨坡度每增10°提升28%，最高可達4.3m/min，在強風(fēng)條件下，飛火余燼的擴散距離超1.2km，峽谷地形中火旋風(fēng)發(fā)生概率達17%，局部瞬時溫度突破1200℃。

復(fù)雜山地地形進一步加劇了救援難度，75%火場位于坡度大于30°的陡峭區(qū)域，超出傳統(tǒng)消防車輛最大爬坡能力，峽谷地帶公網(wǎng)信號覆蓋率小于15%，北斗短報文傳輸時延大于5min。在“小群多路”協(xié)同滅火任務(wù)中，通信中斷導(dǎo)致多支救援隊伍行動重復(fù)率高達38%，指令傳遞延遲使火線突破關(guān)鍵防控節(jié)點的風(fēng)險增加2.4倍。熱輻射引發(fā)的設(shè)備失效與地形阻隔形成的通信盲區(qū)，制約了人機作戰(zhàn)協(xié)同效能，直接導(dǎo)致整體滅火效率下降約45%，更加凸顯極端環(huán)境下應(yīng)急通信體系重構(gòu)的緊迫性。

1.2" “三斷”場景對應(yīng)急通信的特殊需求

在面臨“三斷”極端場景下，消防救援隊伍應(yīng)急通信需要實現(xiàn)多維能力突破，系統(tǒng)需在節(jié)點損毀30%時快速完成動態(tài)拓撲重構(gòu)（傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)需5～8min），通過多徑冗余保障單鏈路中斷下，Mesh網(wǎng)絡(luò)帶寬≥4Mbps，滿足720P火情視頻實時回傳。系留無人機需配置能量密度≥300Wh/kg的鋰電池，確保120min持續(xù)滯空供電，同時地面機器人須具備120N·m的扭矩，以跨越0.6m障礙與45°的陡坡。實時性方面，指揮指令傳輸時延需壓縮至80ms內(nèi)，火情視頻流傳輸帶寬需達10Mbps（時延≤500ms），定位信息更新周期≤100ms，形成分級QoS保障體系[1-2]。

2 多模態(tài)應(yīng)急通信機器人系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

2.1" 火場三維地形建模

針對福建復(fù)雜山地地形，系統(tǒng)采用無人機載高精度激光雷達，通過多線掃描方式穿透植被生成高密度點云，獲取大范圍三維點云數(shù)據(jù)。點云數(shù)據(jù)基于密度的聚類算法（DBSCAN）剔除異常噪聲，結(jié)合隨機森林模型對植被高度與地表特征進行分類，生成數(shù)字高程模型（DEM）與三維熱力分布圖。數(shù)據(jù)處理流程依托NVIDIAGPU加速，實現(xiàn)2km2/h的實時建模能力，高程誤差控制在±0.15m以內(nèi)，為火勢分析提供高精度空間基準(zhǔn)。

2.2" 自組網(wǎng)/衛(wèi)星多模通信鏈路設(shè)計

采用多層融合通信架構(gòu)，通過Mesh寬帶自組網(wǎng)、衛(wèi)星中繼與互聯(lián)網(wǎng)的智能協(xié)同，構(gòu)建全天候、全地形的火場應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。應(yīng)急通信機器人搭載定制化雙頻Mesh模塊，采用波束賦形天線陣列與動態(tài)頻譜共享技術(shù)，在復(fù)雜火場環(huán)境下實現(xiàn)1.2km半徑覆蓋，支持256節(jié)點動態(tài)接入，通過混合多址機制，實現(xiàn)頻譜資源的高效復(fù)用與動態(tài)分配。衛(wèi)星通信可采用高軌衛(wèi)星，通過Ka波段動中通終端維持50Mbps基本帶寬?；ヂ?lián)網(wǎng)接入層部署邊緣計算網(wǎng)關(guān)，實現(xiàn)火場數(shù)據(jù)與指揮中心實時回傳。三層網(wǎng)絡(luò)通過智能路由實現(xiàn)動態(tài)流量調(diào)度，常規(guī)狀態(tài)下，80%業(yè)務(wù)流量經(jīng)Mesh-5G鏈路傳輸；當(dāng)火勢導(dǎo)致局部網(wǎng)絡(luò)中斷時，基于LSTM預(yù)測的鏈路質(zhì)量評估模型在300ms內(nèi)完成衛(wèi)星-Mesh混合路徑切換。

3 動態(tài)路徑規(guī)劃模型構(gòu)建

為應(yīng)對火場復(fù)雜多變環(huán)境，綜合考量火勢蔓延動態(tài)、地形起伏、通信鏈路穩(wěn)定性及應(yīng)急通信機器人能耗等多維度因素，運用改進型混合智能優(yōu)化算法，實現(xiàn)對應(yīng)急通信機器人路徑的實時精準(zhǔn)規(guī)劃。在規(guī)劃過程中，依據(jù)火場三維地形建模數(shù)據(jù)，避開高風(fēng)險區(qū)域，同時結(jié)合通信鏈路質(zhì)量評估模型，確保通信節(jié)點間有效連接，通過多階段優(yōu)化策略，在路徑長度、通信盲區(qū)覆蓋率與能耗方面達成最優(yōu)平衡，保障應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)在“三斷”極端場景下穩(wěn)定、高效運行，為救援指揮提供持續(xù)可靠的通信支持。

3.1" 多約束優(yōu)化問題描述

多約束問題主要是指在復(fù)雜災(zāi)害環(huán)境下，為應(yīng)急通信機器人設(shè)計行進路線時，需同時滿足的物理限制、任務(wù)需求與環(huán)境演化規(guī)律的集合性數(shù)學(xué)描述。

1）約束體系的分類。在福建山地火災(zāi)場景中，路徑規(guī)劃的約束體系可分為三大核心類別：環(huán)境動態(tài)約束、設(shè)備性能約束與任務(wù)目標(biāo)約束。這三類約束通過多維度的相互作用，形成覆蓋災(zāi)害環(huán)境、執(zhí)行載體與任務(wù)目標(biāo)的完整約束網(wǎng)絡(luò)。環(huán)境動態(tài)約束反映火場的物理特性與實時演化規(guī)律；設(shè)備性能約束定義機器人的物理極限與操作邊界；任務(wù)目標(biāo)約束聚焦救援行動的戰(zhàn)略需求與效能指標(biāo)。

2）約束體系的建模。一是地形通過性評估模型。福建山地75%的火場位于坡度超過25°的陡峭區(qū)域，通過激光雷達掃描構(gòu)建三維柵格地圖，為每個10m×10m的網(wǎng)格單元標(biāo)注通行指數(shù)。機器人需滿足爬坡角≥45°、垂直越障高度≥0.6m等機動性能要求，結(jié)合地形特征動態(tài)選擇最優(yōu)通行路徑。二是通信鏈路質(zhì)量模型。煙霧與降雨導(dǎo)致信號衰減顯著，需實時監(jiān)測信號強度與帶寬穩(wěn)定性?？赏ㄟ^部署系留無人機作為通信中繼節(jié)點，構(gòu)建動態(tài)頻譜分配機制。針對720P視頻回傳需求（帶寬≥4Mbps），采用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化中繼節(jié)點布局，將通信盲區(qū)覆蓋率從65%提升至88%。時延敏感型指令通過專用信道傳輸，確保端到端時延≤80ms。三是設(shè)備能量約束機制。系留無人機配置能量密度≥300Wh/kg的高性能鋰電池，保障120min持續(xù)滯空供電。地面機器人動力系統(tǒng)需提供120N·m扭矩以應(yīng)對陡坡地形。能耗模型綜合考慮移動功耗與通信功耗，動態(tài)調(diào)節(jié)運行模式。四是任務(wù)目標(biāo)約束建模。火場區(qū)域按風(fēng)險等級劃分為核心區(qū)與普通林地，基于歷史救援?dāng)?shù)據(jù)分析，核心區(qū)火勢蔓延概率為普通區(qū)域2.8倍，設(shè)置權(quán)重系數(shù)為3；采用改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法對區(qū)域進行分類或分割，根據(jù)輸入的環(huán)境參數(shù)來識別核心區(qū)、次核心區(qū)和安全區(qū)，實現(xiàn)目標(biāo)探查，生成偵查路徑，確保核心區(qū)覆蓋率≥98%。

3.2" 混合整數(shù)規(guī)劃模型

在構(gòu)建多模態(tài)應(yīng)急通信機器人協(xié)同系統(tǒng)時，使用綜合整數(shù)線性優(yōu)化算法整合評估機器人任務(wù)分配和通信轉(zhuǎn)發(fā)部署兩個關(guān)鍵挑戰(zhàn)，通過數(shù)學(xué)優(yōu)化配置算法達成資源配置的最優(yōu)解。

1）機器人任務(wù)分配模型。通過整數(shù)線性規(guī)劃（ILP）或混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）技術(shù)，構(gòu)建任務(wù)分配框架，旨在統(tǒng)籌權(quán)衡災(zāi)難現(xiàn)場場景的復(fù)雜度、自動化機器人等設(shè)備性能的多樣性以及救援任務(wù)的急迫性。模型的核心目標(biāo)是優(yōu)化核心區(qū)的覆蓋率，采用分支定界法、割平面法、改進人工蟻群算法、模擬退火算法等先進的求解方法，在有限的計算時間內(nèi)找到近乎最優(yōu)的任務(wù)分配計劃，確保緊急風(fēng)險和重要區(qū)域有能力獲得優(yōu)先考慮探查和通信支持。同時，模型應(yīng)具備自適應(yīng)調(diào)整的能力，結(jié)合火場實時火勢蔓延情況、地形變化等情況，實時調(diào)整任務(wù)分配策略，優(yōu)化自動化機器人的路徑長度，以減少其在火場中的移動時間，適應(yīng)火場環(huán)境的動態(tài)變化，從而提高實際救援行動中的效率[3-4]。

2）轉(zhuǎn)發(fā)中繼部署模型。轉(zhuǎn)發(fā)中繼部署模型通過布爾變量表示轉(zhuǎn)發(fā)中繼節(jié)點在特定位置的部署情況，確保火場內(nèi)的通信覆蓋廣泛且性能優(yōu)良，采用圓盤或概率覆蓋模型，精確描述每個轉(zhuǎn)發(fā)中繼站的通信覆蓋范圍，結(jié)合通信鏈路性能模型，對轉(zhuǎn)發(fā)中繼節(jié)點之間的通信鏈路可靠性分析和建模，以實現(xiàn)最大化通信覆蓋范圍、最小化通信時延以及平衡轉(zhuǎn)發(fā)中繼節(jié)點的能耗，提高系統(tǒng)的持續(xù)作戰(zhàn)性能。采用啟發(fā)式或元啟發(fā)式算法，在有限的計算時間內(nèi)找到接近最優(yōu)的解，滿足現(xiàn)實應(yīng)用的需求。同時，結(jié)合火場實時數(shù)據(jù)和通信鏈路性能的反饋，模型能夠?qū)崟r調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)中繼節(jié)點的部署方案，以適應(yīng)通信需求的變化。

4 智能優(yōu)化算法設(shè)計

4.1" HPSO-GA算法設(shè)計

HPSO-GA算法通過層析協(xié)同機制，將混合粒子群算法（HPSO）的快速局部搜索能力與遺傳算法（GA）的全局探索性質(zhì)全面融合，形成靈活自適應(yīng)的智能決策框架。首先，粒子群根據(jù)歷史數(shù)據(jù)經(jīng)驗與群體最優(yōu)解進行軌跡迭代，快速鎖定潛在高質(zhì)量解的范圍區(qū)域。其次，通過遺傳算法的重組與變異操作突破路徑依賴，在解空間中探索新的搜索方向路徑，避免算法陷入局部最優(yōu)。為應(yīng)對火場環(huán)境的變化，采用環(huán)境感知反饋機制，動態(tài)調(diào)整目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重分配，保證規(guī)劃路徑在安全性、通信鏈路性能與能耗效能間達成動態(tài)均衡。最后，通過策略選擇并固化每次迭代最優(yōu)解的關(guān)鍵核心特征，形成跨代際的知識傳承鏈路，提升算法在復(fù)雜山地環(huán)境下的魯棒性與收斂效率。通過多策略協(xié)同互補，將傳統(tǒng)單模態(tài)優(yōu)化算法的“串行搜索”模式改進為“并發(fā)探索+定向開發(fā)”的組合優(yōu)化范式，從而適應(yīng)森林火災(zāi)場景中多約束、強變化的極端挑戰(zhàn)[5]。

4.2" 多目標(biāo)帕累托優(yōu)化

多目標(biāo)帕累托優(yōu)化的核心在于解決森林火災(zāi)場景中多維度決策目標(biāo)的沖突性矛盾，其本質(zhì)是通過數(shù)學(xué)建模與智能搜索技術(shù)的結(jié)合，構(gòu)建一個能夠動態(tài)平衡路徑規(guī)劃、節(jié)點部署和設(shè)備能耗多重約束的全局優(yōu)化框架。在火場極端環(huán)境下，帕累托優(yōu)化通過引入非支配解集的概念，可將多個相互競爭的目標(biāo)轉(zhuǎn)化為空間中的協(xié)同搜索問題[6]。

5 結(jié)束語

本文針對福建森林火災(zāi)特征及救援面臨的挑戰(zhàn)，深入剖析“三斷”場景對應(yīng)急通信的特殊需求，構(gòu)建了多模態(tài)應(yīng)急通信機器人系統(tǒng)部署架構(gòu)，開展了動態(tài)路徑規(guī)劃模型研究，為極端環(huán)境下應(yīng)急通信體系的重構(gòu)提供了支撐。

參考文獻

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