滅火救援現場消防員安全防護技術優化策略

摘要：在滅火救援現場，消防員面臨的突出問題主要有火場信息獲取存在部分滯后、單兵裝備數據融合程度有待提升，以及智能裝備系統協同作業效率不夠理想，這些問題已成為制約救援效率提升和安全保障能力增強的關鍵因素。為此，從技術優化角度，提出多源融合態勢感知、智能穿戴裝備集成升級及消防機器人與無人機協同部署等策略。經模擬實驗驗證，該策略在擴大火場覆蓋范圍、提高數據刷新頻率、增強設備作業穩定性方面效果顯著，同時能縮短任務響應時間，為滅火救援智能化發展及消防員安全防護提供參考。

關鍵詞：滅火救援；安全防護；多源融合；智能穿戴裝備

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）10-0051-03

0 引言

在滅火救援現場，高溫劇烈波動、濃煙遮蔽視線、可燃氣體泄漏及復雜空間結構等多重因素相互交織，不僅對救援人員的生命安全構成持續性威脅，還制約了救援行動的效率[1]。具體而言，傳統單一感知設備難以全面捕捉火場多維態勢信息，易形成信息孤島，進而導致響應遲緩。智能穿戴裝備與機器人技術雖已應用，但其協同作業能力及系統兼容性尚未充分發揮，難以滿足復雜火場的多樣化需求。因此，推進多源傳感數據融合、智能裝備深度集成與協同作業，已成為提升滅火救援智能化水平以及消防員安全防護能力的關鍵路徑。

1 滅火救援現場消防員安全防護技術現狀

1.1" 火場信息獲取有待進一步加強?

當前，滅火救援現場的信息獲取已形成一定體系，通過傳感器、無人機及單兵設備的配合，能夠采集火場溫度、氣體濃度等基礎數據，為指揮決策提供初步支撐，輔助指揮人員快速掌握火場核心態勢[2]。然而，在復雜環境中，信息獲取存在部分滯后問題：例如，地下夾層、封閉樓梯等區域的感知覆蓋尚有欠缺，現有設備組網未能實現全域無死角監測；多源數據同步效率有待提升，固定探測、移動偵查與單兵采集的信息有時難以實時匯聚，導致整體態勢更新存在短時延遲；宏觀與微觀數據的整合銜接不夠緊密，高空巡航的全局趨勢信息與地面機器人、單兵終端的局部細節未能高效聯動，在火情快速變化時，易出現關鍵信息傳遞不及時的情況，影響作戰部署的精準性與響應效率。

1.2" 單兵裝備數據融合程度有待提升

當前，滅火救援現場的單兵裝備已具備一定的實用基礎，能夠獨立完成氣體檢測、生理參數采集、定位追蹤等基礎功能，在高溫、濃煙等危險環境下為消防員提供實時安全提示，為其執行任務提供了必要的信息支持[3]。不過，單兵裝備的數據融合程度仍有提升空間：各類裝備多獨立運作，氣體檢測儀、體征傳感器、定位設備等的數據往往分散存儲，缺乏統一的匯聚與處理中樞，導致不同設備信息難以實時關聯整合；部分裝備的通信鏈路存在差異，數據傳輸協議不統一，在高熱、濃煙或遮蔽環境下易出現信息同步延遲的情況，降低了消防員對復雜場景的適應能力和安全保障水平。

1.3" 智能裝備系統協同作業效率不夠理想

當前滅火救援現場的智能裝備系統已具備一定協同基礎，消防機器人與無人機能分別完成火場探測、態勢偵察等任務，且在高層火災、化工園區救援等場景下可實現簡單配合，為救援行動提供技術支持，減少消防員直接暴露于危險區域的風險。不過，其協同作業效率仍有提升空間：機器人在部分場景下仍以點對點控制為主，對任務場景、作戰目標及動態環境的自適應調節能力有待增強；無人機雖具備高空熱成像與區域掃描能力，但與地面裝備之間尚未完全形成統一的操作系統與調度協議，可能影響任務部署效率，偶爾出現路徑重疊情況，在少數突發風險中可能因通信不穩定出現短暫失聯。調度系統對火場態勢、設備狀態與優先級的綜合判斷能力有待加強，若某一裝備出現異常，較難快速切換冗余路徑或調派備份資源，整個系統的安全韌性有待進一步優化。

2 關鍵安全防護技術優化設計

2.1" 多源融合火場態勢感知

為進一步提升火場信息獲取的覆蓋范圍和感知深度，緩解多設備信息割裂帶來的影響，需從部署層優化感知節點配置，形成“固定探測-移動偵查-單兵采集”三位一體的感知架構，通過全維度信息采集，避免消防員因信息盲區誤入高溫、高毒或坍塌風險區域[4]。在建筑物周界、關鍵通道和核心風險區域部署多功能傳感器節點（如集成溫濕度、CO、H2S、PM2.5和紅外熱探測功能的BoschBME688傳感器+RaspberryPiZero2W模塊），利用Wi-Fi或LoRa組網，實現秒級數據采集與同步上傳，實時輸出有毒氣體濃度、環境溫度等安全臨界值預警。節點分布基于結構圖紙與歷史火災風險熱區建模結果進行優化布設，優先覆蓋地下夾層、立體通道、封閉樓梯等“盲點易發區”，消除傳統偵查模式下的安全監測死角[5]。同時，配備大疆Matrice30T等熱成像無人機執行高空俯視巡航任務，獲取現場溫度分布圖與火點聚集趨勢，補足宏觀態勢，為消防員規劃安全行進路線提供全局數據支撐。地面采用小型履帶式機器人（如泰迪消防TDR-R2，內置FLIR熱像+氣體模塊）深入高溫或坍塌風險區域進行細節探查，并實時回傳熱斑數據與可燃氣體濃度。單兵統一配備MSAG1帶GPS定位模塊的空氣呼吸器系統與Dr?gerX-am8000氣體檢測儀，構成局部環境微觀感知終端，數據通過中繼節點回傳至指揮車。

針對不同來源數據的時間同步、空間對齊與語義整合問題，采用邊緣-中心協同計算架構。前端由NVIDIA JetsonXavierNX在現場指揮車內處理圖像識別與數據壓縮任務，將各類傳感數據按照統一坐標框架進行結構化整理；后端通過接入消防專用GIS系統將多源信息疊加建模。融合過程中，所有感知結果通過無線鏈路上傳至指揮系統平臺，實現對各設備、人員位置、結構狀態和危險區域邊界的統一可視化。

2.2" 智能穿戴裝備的集成化升級

當前裝備在數據融合、功能協同及通信鏈路穩定性方面尚存不足，因此圍繞三類核心單元展開集成，構建“環境-生理-定位”三位一體的單兵安全防護閉環：一是環境與生理感知模塊，以Dr?gerX-am8000為基礎，集成復合氣體檢測單元，同時引入Shimmer3GSR+體征傳感器采集消防員核心生理參數，并將其集成至改進型背負式供氣系統中，利用其集成HUD顯示與藍牙接口，對感知信息進行頭顯實時投射，確保消防員無需低頭操作即可獲取安全關鍵數據[6]。二是定位與姿態感知模塊，采用UWB+慣性導航的雙融合定位機制，使用Decawave DWM1001-DEV模塊+BoschBNO055IMU傳感器，即便在煙霧遮蔽、GPS失效環境下，仍能實現±30cm精度的動態位姿跟蹤。三是通信與處理單元，選用Qualcomm SnapdragonXR2邊緣處理模塊嵌入于單兵主控終端，實現現場圖像處理、設備協同狀態同步與遠程指令接收等功能。

在集成策略上，通過定制單兵邊緣中樞（FireEdge Node），作為各傳感器模塊的數據匯聚單元，內嵌UbuntuCore輕量化操作系統，統一處理所有外設數據流，采用MQTT協議實現與指揮車、無人機、機器人平臺的數據同步[7]。FireEdgeNode還需通過5GHzWi-Fi直連+4G/5G雙模通信鏈路將數據接入后端作戰平臺，實現全鏈條閉環控制。前端呈現層可依托HoloLens2頭顯或OppoMRGlass開發版，結合數字孿生接口，將任務信息、火源方向、撤離路徑等關鍵態勢以AR形式實時推送給單兵，為消防員提供可視化安全決策支持，實現單兵-系統-裝備之間的信息閉環聯動。

2.3" 消防機器人與無人機協同部署

針對滅火救援現場復雜多變的環境特點及信息存在一定割裂的情況，需搭建基于5G與Wi-FiMesh的復合無線網，確保機器人與無人機之間，以及與指揮中心的數據能夠高效傳輸。以華為5G微基站為核心，通過室內覆蓋增強和火場外無線中繼，保證覆蓋半徑達500m的火場環境無死角通信。同時，地面消防機器人選用泰迪消防TDR-R2履帶機器人，裝備VelodyneVLP-16激光雷達，配合FLIRA6750sc中波紅外熱像儀，可實現火場三維地圖和熱源實時感知。空中無人機采用大疆Matrice30T，配備ZenmuseH20T多傳感器模組，支持激光測距、熱成像及光學變焦，具備厘米級RTK定位，飛行時間達45min，最大飛行高度120m，負責火場高空態勢偵察和空域安全保障。

在協同作戰流程方面，基于統一的ROS2操作系統框架，機器人和無人機通過DDS（DataDistribution Service）通信協議實現數據和指令的實時同步[8]。指揮中心運行的智能調度系統引入基于深度強化學習的任務分配算法，實時分析火場態勢、設備狀態與任務優先級，動態規劃機器人與無人機的協同路徑和作業模式。為保證協同作業的實時性和安全性，采用多層次容錯機制和緊急制動協議。滅火救援現場無人機-機器人協同控制示意圖，見圖1。

圖1" 滅火救援現場無人機-機器人協同控制示意圖

無人機所搭載的氣象傳感器可對風速進行實時監測，若瞬時風速檢測值突破10m/s閾值，其內置飛控系統會即刻啟動緊急返航程序，同步經5G通信鏈路向指揮中心傳輸風速超限警示信息。機器人配置激光雷達及慣性導航組件，負責實時探測行進路線中的障礙物與地形變動；一旦發現障礙或結構不穩情況，機器人控制單元將迅速發出停機指令，并借助Wi-FiMesh網絡向調度中心回傳自身狀態數據。指揮平臺在接收異常信號后，隨即啟動冗余安全預案。例如，重新設定無人機飛行路徑，或調派備用機器人接手任務，以此保障救援作業的連續性及人員安全。

3 應用效果

為評估滅火救援現場消防員安全防護優化技術成效，在1500m2室內多層建筑模擬艙（模擬真實火場結構，450～530℃、18～22mg/m3煙霧濃度）開展測試。從應用實效看，技術優勢集中體現在5個方面：一是提升全局感知能力，覆蓋范圍從900m2擴至1500m2，填補監測盲區；二是火源定位誤差從2.1m降至1.1m，三維地圖定位精度±3cm；三是數據刷新頻率達2Hz，保障態勢實時更新；四是提高機器人避障成功率，無人機最大適應風速為8m/s；五是縮短數據傳輸延遲及任務響應時間，切實提升個體安全保障水平。

4 結束語

實踐表明，借助多源融合的火場態勢感知技術對現場情況進行全面掌握，通過智能穿戴裝備集成升級，為消防員提供更可靠的防護，再配合消防機器人與無人機協同部署形成救援合力，能夠從技術層面有效化解救援過程中可能出現的各類安全隱患。從長遠發展來看，一方面要推動各類先進技術實現更深層次的融合應用，讓不同系統之間的協同機制更加完善，促使裝備在智能化操作和自主運行方面的水平得到提升；另一方面，把實戰化驗證作為技術落地的重要環節，加大應用推廣力度，為構筑更加安全、高效的滅火救援環境奠定基礎。

參考文獻

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