針對福建地區森林火災“三斷”場景的多模態應急通信機器人協同路徑規劃與部署優化

摘要：針對福建山地環境下的森林火災易出現的“三斷”極端場景，研究構建了多模態應急通信機器人協同系統。系統融合了高精度激光雷達三維地形重建技術，進行了多模通信鏈路設計。通過設計基于改進型混合智能優化算法的協同決策框架，實現了路徑規劃、節點部署和能耗優化三階段優化，為“三斷”場景下應急通信網絡重構提供了技術方案。

關鍵詞：福建山地；森林火災；“三斷”場景；應急通信機器人

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

森林火災作為一種嚴重的自然災害，對生態環境、人民群眾生命財產安全和社會經濟發展構成重大威脅。福建省森林生態復雜多樣，應深入研究福建森林火災的特征，全面認識救援工作中面臨的挑戰，對于提高福建森林火災的防控能力、保障森林資源和人民群眾生命財產安全具有重要的現實意義。本文旨在深入探討福建森林火災的特征及其救援挑戰，以期為制定針對性的森林火災防控和救援措施提供科學依據。

1 研究背景與意義

1.1" 福建森林火災特征及救援面臨的挑戰

福建省作為我國南方重點林區之一，森林覆蓋率高達66.8%，但受亞熱帶季風氣候影響，山火時常發生且蔓延迅速。森林火災具有顯著的季節集中性特征，約78%的火災事件集中發生于每年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，火災發生率占全省總量的53%。此外，晝夜動態差異顯著，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%的火災發展為火焰高度超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，在強風條件下，飛火余燼的擴散距離超1.2km，峽谷地形中火旋風發生概率達17%，局部瞬時溫度突破1200℃。

復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°的陡峭區域，超出傳統消防車輛最大爬坡能力，峽谷地帶公網信號覆蓋率小于15%，北斗短報文傳輸時延大于5min。在“小群多路”協同滅火任務中，通信中斷導致多支救援隊伍行動重復率高達38%，指令傳遞延遲使火線突破關鍵防控節點的風險增加2.4倍。熱輻射引發的設備失效與地形阻隔形成的通信盲區，制約了人機作戰協同效能，直接導致整體滅火效率下降約45%，更加凸顯極端環境下應急通信體系重構的緊迫性。

1.2" “三斷”場景對應急通信的特殊需求

在面臨“三斷”極端場景下，消防救援隊伍應急通信需要實現多維能力突破，系統需在節點損毀30%時快速完成動態拓撲重構（傳統網絡需5～8min），通過多徑冗余保障單鏈路中斷下，Mesh網絡帶寬≥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，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 多模態應急通信機器人系統架構設計

2.1" 火場三維地形建模

針對福建復雜山地地形，系統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據。點云數據基于密度的聚類算法（DBSCAN）剔除異常噪聲，結合隨機森林模型對植被高度與地表特征進行分類，生成數字高程模型（DEM）與三維熱力分布圖。數據處理流程依托NVIDIAGPU加速，實現2km2/h的實時建模能力，高程誤差控制在±0.15m以內，為火勢分析提供高精度空間基準。

2.2" 自組網/衛星多模通信鏈路設計

采用多層融合通信架構，通過Mesh寬帶自組網、衛星中繼與互聯網的智能協同，構建全天候、全地形的火場應急通信網絡。應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頻譜共享技術，在復雜火場環境下實現1.2km半徑覆蓋，支持256節點動態接入，通過混合多址機制，實現頻譜資源的高效復用與動態分配。衛星通信可采用高軌衛星，通過Ka波段動中通終端維持50Mbps基本帶寬。互聯網接入層部署邊緣計算網關，實現火場數據與指揮中心實時回傳。三層網絡通過智能路由實現動態流量調度，常規狀態下，80%業務流量經Mesh-5G鏈路傳輸；當火勢導致局部網絡中斷時，基于LSTM預測的鏈路質量評估模型在300ms內完成衛星-Mesh混合路徑切換。

3 動態路徑規劃模型構建

為應對火場復雜多變環境，綜合考量火勢蔓延動態、地形起伏、通信鏈路穩定性及應急通信機器人能耗等多維度因素，運用改進型混合智能優化算法，實現對應急通信機器人路徑的實時精準規劃。在規劃過程中，依據火場三維地形建模數據，避開高風險區域，同時結合通信鏈路質量評估模型，確保通信節點間有效連接，通過多階段優化策略，在路徑長度、通信盲區覆蓋率與能耗方面達成最優平衡，保障應急通信網絡在“三斷”極端場景下穩定、高效運行，為救援指揮提供持續可靠的通信支持。

3.1" 多約束優化問題描述

多約束問題主要是指在復雜災害環境下，為應急通信機器人設計行進路線時，需同時滿足的物理限制、任務需求與環境演化規律的集合性數學描述。

1）約束體系的分類。在福建山地火災場景中，路徑規劃的約束體系可分為三大核心類別：環境動態約束、設備性能約束與任務目標約束。這三類約束通過多維度的相互作用，形成覆蓋災害環境、執行載體與任務目標的完整約束網絡。環境動態約束反映火場的物理特性與實時演化規律；設備性能約束定義機器人的物理極限與操作邊界；任務目標約束聚焦救援行動的戰略需求與效能指標。

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°的陡峭區域，通過激光雷達掃描構建三維柵格地圖，為每個10m×10m的網格單元標注通行指數。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，結合地形特征動態選擇最優通行路徑。二是通信鏈路質量模型。煙霧與降雨導致信號衰減顯著，需實時監測信號強度與帶寬穩定性。可通過部署系留無人機作為通信中繼節點，構建動態頻譜分配機制。針對720P視頻回傳需求（帶寬≥4Mbps），采用強化學習優化中繼節點布局，將通信盲區覆蓋率從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持續滯空供電。地面機器人動力系統需提供120N·m扭矩以應對陡坡地形。能耗模型綜合考慮移動功耗與通信功耗，動態調節運行模式。四是任務目標約束建模。火場區域按風險等級劃分為核心區與普通林地，基于歷史救援數據分析，核心區火勢蔓延概率為普通區域2.8倍，設置權重系數為3；采用改進的神經網絡智能算法對區域進行分類或分割，根據輸入的環境參數來識別核心區、次核心區和安全區，實現目標探查，生成偵查路徑，確保核心區覆蓋率≥98%。

3.2" 混合整數規劃模型

在構建多模態應急通信機器人協同系統時，使用綜合整數線性優化算法整合評估機器人任務分配和通信轉發部署兩個關鍵挑戰，通過數學優化配置算法達成資源配置的最優解。

1）機器人任務分配模型。通過整數線性規劃（ILP）或混合整數線性規劃（MILP）技術，構建任務分配框架，旨在統籌權衡災難現場場景的復雜度、自動化機器人等設備性能的多樣性以及救援任務的急迫性。模型的核心目標是優化核心區的覆蓋率，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找到近乎最優的任務分配計劃，確保緊急風險和重要區域有能力獲得優先考慮探查和通信支持。同時，模型應具備自適應調整的能力，結合火場實時火勢蔓延情況、地形變化等情況，實時調整任務分配策略，優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，適應火場環境的動態變化，從而提高實際救援行動中的效率[3-4]。

2）轉發中繼部署模型。轉發中繼部署模型通過布爾變量表示轉發中繼節點在特定位置的部署情況，確保火場內的通信覆蓋廣泛且性能優良，采用圓盤或概率覆蓋模型，精確描述每個轉發中繼站的通信覆蓋范圍，結合通信鏈路性能模型，對轉發中繼節點之間的通信鏈路可靠性分析和建模，以實現最大化通信覆蓋范圍、最小化通信時延以及平衡轉發中繼節點的能耗，提高系統的持續作戰性能。采用啟發式或元啟發式算法，在有限的計算時間內找到接近最優的解，滿足現實應用的需求。同時，結合火場實時數據和通信鏈路性能的反饋，模型能夠實時調整轉發中繼節點的部署方案，以適應通信需求的變化。

4 智能優化算法設計

4.1" HPSO-GA算法設計

HPSO-GA算法通過層析協同機制，將混合粒子群算法（HPSO）的快速局部搜索能力與遺傳算法（GA）的全局探索性質全面融合，形成靈活自適應的智能決策框架。首先，粒子群根據歷史數據經驗與群體最優解進行軌跡迭代，快速鎖定潛在高質量解的范圍區域。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。為應對火場環境的變化，采用環境感知反饋機制，動態調整目標函數的權重分配，保證規劃路徑在安全性、通信鏈路性能與能耗效能間達成動態均衡。最后，通過策略選擇并固化每次迭代最優解的關鍵核心特征，形成跨代際的知識傳承鏈路，提升算法在復雜山地環境下的魯棒性與收斂效率。通過多策略協同互補，將傳統單模態優化算法的“串行搜索”模式改進為“并發探索+定向開發”的組合優化范式，從而適應森林火災場景中多約束、強變化的極端挑戰[5]。

4.2" 多目標帕累托優化

多目標帕累托優化的核心在于解決森林火災場景中多維度決策目標的沖突性矛盾，其本質是通過數學建模與智能搜索技術的結合，構建一個能夠動態平衡路徑規劃、節點部署和設備能耗多重約束的全局優化框架。在火場極端環境下，帕累托優化通過引入非支配解集的概念，可將多個相互競爭的目標轉化為空間中的協同搜索問題[6]。

5 結束語

本文針對福建森林火災特征及救援面臨的挑戰，深入剖析“三斷”場景對應急通信的特殊需求，構建了多模態應急通信機器人系統部署架構，開展了動態路徑規劃模型研究，為極端環境下應急通信體系的重構提供了支撐。

參考文獻

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[2]陳利明，李偉，陸金周，等.面向“三斷”背景的應急指揮通信系統探索與實踐[J].中國應急救援，2023（4）：54-58.

[3]王婧，張弓，鄭甲紅，等.多機器人優化布局與任務分配的研究綜述與展望[J].機床與液壓，2021，49（16）：161-167.

[4]張汝云，肖戈揚，單麒赫，等.多模態網絡下多智能體協同控制的通信拓撲重構方法[J].通信學報，2022，43（4）：50-59.

[5]劉金榮.基于無人機集群的森林防火監測技術研究[J].中國新技術新產品，2023（17）：146-148.

[6]王昱博，胡成玉，龔文引.基于帕累托前沿關系求解約束多目標優化問題[J].系統仿真學報，2024，36（4）：901-914.