高层建筑物无人机灭火的两阶段任务规划方法

《Fire》：A Two-Stage Mission Planning Method for UAV-Based Fire Suppression in High-Rise Buildings

　　

高层建筑物火灾因救援空间受限且难以快速投送灭火资源，给传统消防作业带来巨大挑战。为提升响应效率，研究人员提出一种面向多站点无人机消防的两阶段任务规划框架，该框架同时考虑环境风场、建筑物障碍、火势演化以及无人机载荷约束。第一阶段采用改进粒子群优化(PSO)算法生成满足空间避障与风场约束的时间最优飞行路径；第二阶段基于第一阶段得到的实际飞行时间，将多无人机资源调度问题建模为混合整数线性规划(MILP)模型，以最小化总灭火任务时长。此外，研究人员引入基于等时线的消防覆盖圆(isochrone-based firefighting coverage circle)优化新增消防站布局。仿真结果表明：不同风况下优化路径几何形态相近，但风致飞行时间差异显著影响无人机到达次序与飞行时间；调度阶段中，站点布局与火势规模差异会改变抛射物释放时机，不利条件下总任务时长可增加28%以上；优化增设消防站可有效增强高层集群响应冗余，相邻场景灭火时间降低约50%。该方法为城市环境中无人机协同消防与应急资源优化提供理论支撑与方法指导。

研究背景方面，随着全球特大城市持续扩张，高层及超高层建筑火灾频发。传统高层消防面临救援空间受限、外设部署困难、精准压制不易等突出瓶颈，火势蔓延速度往往快于力量投送速度，导致初期火情难以有效控制。作为新型应急装备，无人机(UAV)凭借快速响应、高机动性与近距作业能力，逐渐成为高层消防关键工具；其中重型非系留无人机可从分布式消防站直飞火场，规避地面交通瓶颈。然而单机构限载荷与灭火能力有限，必须依赖多机协同；将物理空间中动态灭火需求转化为科学的多无人机任务规划，仍是制约该技术实用化的核心瓶颈。现有轨迹规划研究多简化风场或假定静风，任务分配研究多脱离真实时空约束且常假设单基地出发，难以同时耦合密集高楼避障、环境风扰、火势动态发展与多机载荷约束。为此，研究人员在《Fire》发表该研究，提出两阶段耦合任务规划方法，以最小化总任务时长为目标，填补重型无人机高层灭火系统化研究的空白。

关键技术方法方面，研究人员选取典型高密度城市区域，基于ArcGIS 10.6提取高度大于27 m住宅建筑作为避障体，布设6个消防站与3个火点构成万米级平面场景；无人机参数参照主流重型多旋翼平台（巡航20 m/s、最大载荷20 kg、续航50 min、抛射间隔35 s），灭火弹单重5 kg含2.5 kg药剂，单机满载4发；火势采用t²火增长模型。第一阶段用自适应粒子群优化(APSO)结合反向学习(OBL)初始化、余弦惯性权重与自适应学习因子生成避障风场约束下时间最优路径；第二阶段将各机实际飞行时间作为确定输入，用PuLP工具包求解混合整数线性规划(MILP)调度模型，决策各机派发状态与抛射时机；随后引入基于等时线的消防覆盖圆（半径由120 s阈值×20 m/s得2400 m）优化新增站点S₇坐落。

研究结果方面，算法可行性分析中，基准航迹在横风密集障碍下约75代收敛，耗时约366 s且全程避障，验证风校核与APSOP可行。环境风对路径规划影响小节指出，无风、东南风、西南风三场景下几何路径高度一致，但飞行时间由495 s分别变为366 s与615 s，风场不改宏观形态却显著改写时间成本与到达次序。路径规划结果小节显示，无风时避障路径较直线增量最大187.85 m、时间惩罚小于10 s可忽略；引入风场后节点微动、宏观构型稳定，但S₁至T₁西南风顺向提速约20%（267.13 s降至213.85 s），到序重组直接扰动后续调度输入。无人机灭火响应小节中，以T₂火点140 kW场景为例，无风最优派S₁/S₂/S₄/S₆各1弹，两对协同间隔小于1 s，总时长152.33 s；东南风下改派S₂/S₄/S₆释1/2/2弹，间隙扩至约4 s，总时长升至173.23 s。释放时机分布分析表明T₁虽首发早20 s但分散需5弹、总时更长，T₂集中释放使强度骤降66%，证明时间集中性是协同效率关键。火势规模影响小节中，T₂由140 kW增至280 kW需增1弹、总时由152.33 s升至172.24 s（+13%）；T₃增2弹并由两站扩为三站协同，总时由154.58 s升至197.49 s（+28%），揭示现有站点布局对极端规模的空间局限。

消防站布局规划小节中，针对核心高层区(5200,4200)半径900 m仅S₅单层覆盖，研究人员以加权距离最小且覆盖圆包容核心区为约束寻优新增S₇，得坐标(5036,5691)覆盖高层数最多；引入后S₇至T₁/T₂/T₃无风单程约237 s/69 s/64 s，140 kW下T₂/T₃总时降9%/59%，280 kW下降19%/约50%，且280 kW的T₂由原三站跨区改为S₂/S₆/S₇协同、S₇就近承担3弹，总时再降19%，证明新增站增强冗余与抗扰性。

讨论与结论翻译部分，研究人员总结：其一，几何避障附加时间较小可忽略，密集成片障碍增机动频次与风险，风场不改路径形态但显著改写时间与到序从而左右派站选择；其二，火势规模放大抛射与派机需求，站点空间分布决定各机飞行时间进而决定抛射时机分布，不利条件下长间隙低协同可使总灭火时长增超28%；其三，等时线消防覆盖圆有效最大化高层覆盖、消解局部延时，优化增设站点后大小火场景下总灭火时长均降约50%乃至更多，整体应急响应能力大幅提升。部署无人机高层灭火可规避地面交通延迟、降低对地基资源依赖；未来工作将二维简化拓展至三维并显式纳入悬停能耗与动态载荷，开展大样本随机敏感性分析以评估异质机参与动态风场，最终用多目标优化(MOO)算法绘制竞争优先级下的帕累托前沿权衡曲线。