消防救援多機器人系統研究進展及關鍵技術綜述

徐少波，王子幼

（1.上海市松江區消防救援支隊，上海 201620；2.應急管理部上海消防研究所，上海 200232）

近年來，隨著相關技術的發展，機器人在消防救援中的應用愈加廣泛。但是，應對規模較大的災害，如地震、泥石流以及大型火災等，作業強度大，作業復雜，依靠單臺機器人處置力不從心，而且單臺機器人集合過多功能也會使其體積增大、系統復雜度提高，增加相應的成本并降低可靠性。于是，很多研究者開始研究將多機器人系統應用到消防救援領域。2011年日本東北大地震導致福島核電站發生核泄漏事故。相關部門將功能不同的機器人應用到核電站的災難救援中，共同完成對災難現場的清理、人員搜索和救援任務。2012年，中國上海奉賢一廠房發生大火，事故處置中先后調集4臺消防滅火機器人進行強攻，最后取得勝利。2019年中國陜西榆林一處停車場槽罐車發生燃爆事故。事故處置中動用無人機進行火情監控，動用偵查機器人深入偵查傷亡情況及風險源頭，并動用3臺滅火機器人近距離冷卻抑爆。

然而，以上多機器人系統只是數臺機器人的簡單組合，機器人之間的協作依靠人工完成，效率和可靠性都受到了很大的制約。因此，需要對整個系統進行有效整合，以產生“1+1>2”的效果。本文首先對國內外消防救援中多機器人應用和研究狀況進行了總結，隨后針對消防救援中多機器人系統協同控制所涉及的任務規劃、編隊控制、定位和通信技術，歸納相關的研究進展，并對未來的發展趨勢進行展望，為今后開展消防救援時多機器人系統的應用提供參考。

1 國內外研究進展

目前，國內關于多機器人系統在消防救援中的應用研究主要針對搜救任務。中國礦業大學的課題組將多機器人系統應用于煤礦事故后的搜救任務中[1]，3臺機器人組成縱向編隊運動，每個成員都具有探測周邊環境的能力，同時作為其他成員的信息傳輸中轉站，3臺機器人通過通信接力的方式實現煤礦巷道內遠距離通信系統的搭建。在分析多機器人系統各種常用控制體系的基礎上，結合煤礦救援工作的特殊環境設計了適合于煤礦救援的多機器人系統的控制結構。根據各個成員機器人自主定位系統所記錄的運動軌跡信息，通過每臺機器人對前方成員運動軌跡的分段跟蹤，實現了多機器人系統的協同作業。武漢理工大學的課題組將多機器人系統應用于城市災害搜救任務中[2]，對其中一些關鍵技術如協同路徑規劃技術、協同運動控制技術等進行研究，同時探討了多機器人搜救系統中任務的分配、管理等問題。

相比較而言，國外對于此類應用研究的針對性任務更多，產品相對更為成熟。日本神戶大學開發的多機器人傷員搬運系統，可代替救援人員進入危險地帶搬運傷員[3]。本系統采用1個終端控制各個機器人。此系統由2臺牽引機器人以及擔架機器人組成，2臺牽引機器人先將傷員的四肢調整到合適的位置，隨后擔架機器人將傷員托起。最后，三者合作將傷員搬運至安全地帶。雖然采用了1個終端控制各個機器人，但是各個機器人之間無協同運動的機制。

日本電氣通信大學開發了控制多臺機器人進行災后搜救工作的終端[4]。同上文的多機器人系統控制方式不同，此機器人系統具備了基于領航跟隨關系的協同運動機制，機器人群組由1臺終端進行控制，此終端將機器人激光雷達探測的結果進行處理后以2D地圖的形式顯示出來，操作者還可以通過此終端對機器人群組中的機器人進行重新編組，使得機器人群組在執行任務時有了相當大的靈活性。

日本內務省消防災害管理廳歷時5年，耗資13.8億日元，聯合日本東北大學、三菱公司等研發并在千葉縣市原市部署了世界上第一支消防機器人部隊，名為“Scrum Force”[5]，由4類機器人組成，包括空中監視機器人（無人機）、地面偵查機器人、水帶敷設機器人，以及滅火機器人。4類機器人協同作業，完成火場偵查、編隊進入火場、占領水炮陣地、水帶敷設和射水滅火等工作。此系統無需消防員接近著火點，初步實現了消防作戰無人化。

2 關鍵技術

當前國內外在多機器人系統研究領域中所涉及的關鍵技術主要有任務規劃技術、編隊控制技術、定位技術以及通信技術。

2.1 任務規劃技術

多機器人任務規劃分為任務分解和任務分配2個階段。在任務分解階段中，系統面臨的總體任務被劃分為多個相對獨立的子任務，再按照一定的限制約束條件把分解好的各個子任務分配給正在運行中的每一個機器人，每個機器人通過完成各自的子任務實現整個系統的協同控制。任務分配方式大致可分為靜態與動態2種。靜態分配方式中，每臺機器人所要執行的任務被固化，難以應對隨機多變的消防救援環境。動態分配方式能根據機器人的工況、任務、能力和故障等特殊情形對多機器人系統進行動態調度，以適應復雜多變的外部環境。目前主要采用以下算法。

（1）線性規劃法：是通過研究線性約束條件下線性目標函數的極值問題實現任務規劃的方法[6-7]。此方法的基本原理是在各種約束條件下，對目標函數進行迭代搜索，直到找到最優解。

（2）市場機制法：是目前多機器人系統研究中常用的動態任務分配算法。市場機制法利用市場協商算法作為任務分配的基礎，系統的總體“目標”通過每個機器人之間通過特定的“協議”進行“談判”最終達成。系統各個成員通過“投標”和“中標”形式進行任務分配及協調。按照公平競爭原則，“出價”合理且各項條件符合要求的機器人會被選為“中標”機器人而承擔任務[8-9]。

目前的動態任務規劃技術大多停留在理論研究階段，實際應用較少。消防救援現場環境具備較大的不確定性和隨機性，相關裝備的配置需要具備較大的處置柔性。因此，筆者認為，較為可行的任務規劃方式是靜態和動態2種方法結合，即“單機任務靜態、力量調配動態”的方法，機器人的功能和任務固定，根據現場情況進行數臺機器人的重新編組與力量整合，以應對復雜多變的消防救援環境。

2.2 編隊控制技術

當任務規劃完成后，多機器人系統將組成編隊進入現場。編隊行進期間，各個機器人相互之間的位置既要滿足幾何約束（隊形），同時又要適應環境約束（如規避障礙物）。編隊控制技術需要解決的問題主要是編隊生成、編隊穩定、切換編隊、系統避障以及編隊自適應。目前常見的編隊控制策略如下。

（1）領航跟隨法[10-11]：是指在多移動機器人編隊中，設定一個或多個機器人作為編隊的領航者，其他機器人作為跟隨者。跟隨機器人以領航者的位姿信息為參考根據事先約定的規則調整自身的位姿，從而實現編隊控制。

（2）基于行為法[12]：是指多機器人系統中設置了一個上層決策系統，對多機器人系統各個成員的行為進行設計，通過底層控制系統在各個機器人成員上實現，并通過這些基本行為進行組合來實現編隊的整體控制。

（3）虛擬結構法[13]：將所期望的編隊形狀抽象為多個移動機器人組成的“剛體”，“剛體”中的節點作為機器人運動所需要抵達的目標點，通過完成跟蹤來實現編隊控制。

由于領航跟隨法實現較為簡單，只需指定領航者即可實現編隊控制，便于進行靈活編組，非常適合消防救援現場使用。但是，領航機器人運動一旦出現故障或跟隨機器人無法正常對其進行跟蹤時，整個隊形將混亂甚至崩潰。消防救援現場環境非常惡劣，機器人各種狀況都有可能發生。針對以上情況，研究者給出不少解決方法。例如，文獻[14]中，機器人編隊能夠根據各個機器人的運動情況及時修改控制參數，以滿足編隊中其他成員的位置產生的運動約束。機器人編隊中的跟隨者的運動不僅以領航者為參考，還需要考慮其他成員對其構成的影響。這類研究可以有效解決領航機器人發生故障時，其余機器人繼續組成編隊進行運動的問題。

2.3 定位技術

定位技術是多機器人系統成員之間進行協同工作的重要信息保障，其與系統成員的編隊控制、路徑規劃等功能息息相關。多機器人系統所采用的定位技術同單機器人的定位技術有相通之處，大致可分為絕對定位和相對定位兩種。絕對定位指通過GPS-RTK、地標等硬件求得機器人編隊在全局地圖中的絕對坐標。相對定位是指初始時刻編隊信息，通過累計信息獲取運動變化的慣性定位方法，如慣導、SLAM等。但是，消防救援現場惡劣的工況，對傳感器的精度和可靠性都會造成不良的影響，因此，在消防救援現場建議采用協作定位技術。協作定位技術中，絕對定位和相對定位2種技術搭配使用，進行優勢互補。尤其是在消防救援現場環境中，相互之間的觀測結果互為路標，并通過信息的發布和接收，共享各個機器人測量得到的位姿和環境信息，定位結果更為精確，冗余度更高，抗干擾能力更強。

2.4 通信技術

相互之間的運動信息的及時發布與接收是多機器人系統協同工作有效開展的基礎，而一套穩定的通信系統是機器人之間進行信息傳遞的基礎。多機器人系統研究中的通信系統通常可以分為顯式通信和隱式通信[15]。顯式通信方式中，多機器人系統在既有通信網絡支持下，按照事先約定的通信協議實現信息的發布與接收。由于消防救援現場基礎設施毀壞嚴重，各種干擾信號很多，對通信網絡可靠性和穩定性有極高的要求。因此，通常采用分布性網絡，而且需要具備較強的自組織性。目前研究中，常用于消防救援現場的顯示通信方式主要有mesh網絡和ad-hoc網絡。

隱式通信中，機器人利用自身配備的傳感器所獲得的外部信息實現機器人之間的協同作業。與顯式通信不同，此時，機器人不再依賴相互傳遞的運動信息進行協作，而是通過自身傳感器獲取的外部信息感知系統中其他成員的運動信息，可以作為顯式通信的一個有力補充。然而，隱式通信系統的設計有較大難度，目前尚處于理論研究階段，對于多機器人系統在消防救援現場通信條件惡劣環境下正常工作有著重要意義。

3 結束語

目前針對多機器人系統研究方興未艾，各種新型技術以及算法層出不窮，已經在某些領域有了應用。然而，消防救援任務涉及人民群眾生命財產安全，而且消防救援現場環境惡劣且多變，對于多機器人系統的應用是非常嚴峻的考驗。因此，在未來進行相關技術的攻關時，必須將系統的可靠性和靈活性放在第一位，使其能更有效地執行消防救援任務，降低人員的風險。