鄔志鋒 卓璧湖 趙軍源

（廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東省廣州市 510650）

1 背景

根據(jù)應(yīng)急管理部消防救援局最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2020年全國共接報火災(zāi)25.2 萬起，死亡1183 人，受傷775 人，直接財產(chǎn)損失40.09億元，造成如此巨大傷亡一個重要的原因就是建筑物內(nèi)部的被困人員和建筑外部的消防人員都不能準(zhǔn)確此時了解建筑物內(nèi)部可通行的通道，不能明確判斷出最安全、快捷的逃生線路和最佳營救路線。

目前對火災(zāi)建筑物內(nèi)部通道暢通情況的探測方法研發(fā)、對營救人員定位方法的研究比較少。文獻(xiàn)[1~4]提出的是利用消防機器人探測建筑物內(nèi)部通道。該方法是目前最成熟的方法，做法是通過遠(yuǎn)程遙控方式操控消防機器人進(jìn)入建筑物內(nèi)部，通過其攝像頭回傳前方視頻圖像，后面操作人員根據(jù)圖像分析判斷通道損毀程度和火情，再做出救援決策。該方法優(yōu)勢明顯，缺點也很顯著：首先是攝像頭容易受到煙霧的影響；其次是機器人必須是在火情得到有效控制的條件下才能使用，影響了救援的及時性。文獻(xiàn)[5~6]提出了使用慣性測量單元（Inertial measurement unit, IMU）的室內(nèi)定位方法。該方法是使用6 軸或9 軸傳感器測量消防員的姿態(tài)，然后根據(jù)慣性導(dǎo)航原理對消防員進(jìn)行跟蹤，從而得到消防員的實時位置，再根據(jù)消防員的行進(jìn)路線推測火災(zāi)建筑物內(nèi)部通道的情況。這種方法存在兩大弊端：首先消防員需要進(jìn)行火災(zāi)建筑物內(nèi)部，給消防員帶來了巨大的生命危險；其次是慣性導(dǎo)航方法存在較大的誤差，消防員的定位數(shù)據(jù)并不準(zhǔn)確。文獻(xiàn)[7-8]提出了基于Wi-Fi 的消防員室內(nèi)定位。該方法是通過測量消防員接收到的多個Wi-Fi 接入點的信號強度（Received Signal Strength Indication,RSSI）后計算相互之間的距離，最后通過坐標(biāo)估算方法進(jìn)行室內(nèi)定位。這種方法也存在兩個突出的弊端：首先是建筑物起火以后，大部分的Wi-Fi 接入點都會斷電；其次RSSI 測量方法是一種估算方法，對于室內(nèi)小范圍定位而言其相對誤差極大。

2 實現(xiàn)思路

針對現(xiàn)有消防設(shè)施智能化程度低的缺點，本文探索通過加入UWB 傳輸模塊、使用LED 點陣代替固定顯示、加裝智能傳感器等技術(shù)手段對消防應(yīng)急燈進(jìn)行改造，在建筑物內(nèi)部構(gòu)建一個分米級定位精度的定位系統(tǒng)，實現(xiàn)在內(nèi)部火災(zāi)時對受困人員進(jìn)行室內(nèi)導(dǎo)航，同時使外部救援人員及時掌握建筑物內(nèi)部的通道情況、被困人員的分布情況，引導(dǎo)他們從最安全、快捷的通道逃離火場，從而有效降低火災(zāi)帶來的經(jīng)濟損失、人員傷亡，提高救災(zāi)效率，系統(tǒng)構(gòu)成如圖1 所示。

圖1：系統(tǒng)框圖

本系統(tǒng)主要由智能消防應(yīng)急燈、手持定位標(biāo)簽、智能消防管理中心三部分構(gòu)成。智能消防應(yīng)急燈除了具有傳統(tǒng)的消防應(yīng)急燈的功能外還起到了定位基站、環(huán)境數(shù)據(jù)收集的作用，其通過NB-IoT 模塊與智能消防管理中心進(jìn)行通信。手持定位標(biāo)簽的主要作用確定被困人員在建筑物中的位置。智能消防管理中心的主要作用是平時對消防設(shè)備進(jìn)行日常巡檢，火災(zāi)時通過手持式標(biāo)簽的定位數(shù)據(jù)確定被困人員的位置并通過對環(huán)境數(shù)據(jù)的分析為被困人員提供最佳逃生線路。

3 硬件設(shè)計

3.1 智能消防應(yīng)急燈

智能消防應(yīng)急燈不僅具有傳統(tǒng)的消防應(yīng)急燈火災(zāi)時為應(yīng)急疏散通道提供照明的功能，同時還具備定位基站和環(huán)境狀態(tài)收集的功能，主要電路圖2 所示。

如圖2 所示，智能消防應(yīng)急燈使用了Cortex-M3 內(nèi)核的STM32F103C8T6（U1）作為主控單片機，該單片機具有成本低、速度快、性價比高等優(yōu)點[9]。智能消防應(yīng)急燈使用DWM1000 模塊（M1）實現(xiàn)UWB 通信，DWM1000 是DecaWave 公司生產(chǎn)的一款基于超寬帶收發(fā)模塊，該模塊內(nèi)部集成了部射頻電路、電源管理和時鐘電路以及天線，具有時間分辨率高、通信距離遠(yuǎn)、集成簡單等優(yōu)勢。為了實現(xiàn)與云端的智能消防管理中心通信，本系統(tǒng)使用了有方科技的N21 模組(U6)，該模組是一款超小封裝的NB-IoT 工業(yè)級無線通訊模塊，特點是超低功耗、廣域覆蓋、外圍電路簡單，支持多種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議[10]，適合用于低速率低功耗的物聯(lián)網(wǎng)通訊設(shè)備。為了防止因為姿態(tài)變化而錯誤顯示指向信息，智能消防應(yīng)急燈使用了超低功耗、高分辨率高的3 軸加速度計ADXL345（U3）測量其自身姿態(tài)[11]，確保顯示指向信息準(zhǔn)確無誤。智能消防應(yīng)急燈使用了DS18B20 數(shù)字溫度傳感器（U4）測量現(xiàn)場溫度，并使用了P10 標(biāo)準(zhǔn)LED 燈板作為顯示部分（P1），改善了傳統(tǒng)應(yīng)急消防燈具只能指示固定逃離方向、提示信息量少的不足。

圖2：智能消防應(yīng)急燈主要電路

3.2 手持定位標(biāo)簽

手持定位標(biāo)簽是當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時受困人員攜帶在身上的設(shè)備，主要作用確定被困人員的位置、運動軌跡，主要電路如圖3 所示。

圖3：手持標(biāo)簽主要電路

手持定位標(biāo)簽是使用電池供電的設(shè)備，所以使用了STM32L011F 作為主控單片機，該單片機是基于 Cortex-M0+ 內(nèi)核的超低功耗 32 位 MCU，當(dāng)使用 LDO 時該單片機的動態(tài)運行模式電流消耗僅有 76 μA/MHz，非常適合使用電池供電的設(shè)備使用[12]。UWB 通信使用的DWM1000 模塊，不再贅述。

4 軟件設(shè)計

本系統(tǒng)的軟件部分主要由智能消防應(yīng)急燈、智能消防中心服務(wù)器上運行的標(biāo)簽定位軟件、導(dǎo)航指示控制軟件構(gòu)成。

4.1 UWB測距原理

被困人員的定位是通過對其于智能消防應(yīng)急燈之間的距離實現(xiàn)的，本系統(tǒng)是通過雙邊雙向測距法(double-sided two-way Ranging，DS-TWR)的方法實現(xiàn)的，測量過程如圖4 所示。

圖4：UWB 測距過程

手持標(biāo)簽在激活后首先發(fā)送Poll 數(shù)據(jù)包，并記錄發(fā)送時間tTP。消防應(yīng)急燈在接收到Poll 數(shù)據(jù)包后記錄時間tRP，然后發(fā)送應(yīng)答數(shù)據(jù)包Resp，記錄發(fā)送時間tTR。手持標(biāo)簽在接收到消防應(yīng)急燈的Resp 數(shù)據(jù)包時記錄當(dāng)前時間tRR，然后發(fā)送最后數(shù)據(jù)包Final，記錄發(fā)送時間tTF。消防應(yīng)急燈在接收到該數(shù)據(jù)包記錄接收時間tRF，至此測距通信結(jié)束。根據(jù)記錄的時間戳，計算得到四個時間差數(shù)據(jù)：

根據(jù)以上四個時間差，可以計算出來空中飛行時間[13]為：

根據(jù)無線電信號在空氣中傳輸?shù)奶攸c可得到手持標(biāo)簽與智能消防應(yīng)急燈之間的距離為：

其中c 為光速。

由于UWB 模塊的接收帶寬很大，所以容易受到周圍電磁波的干擾而產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)使用了中值濾波的方法去除異常值。中值濾波法作為一種非線性平滑技術(shù)，它的原理是采用排序統(tǒng)計理論降低信號中的噪聲，該方面對信號中的孤立噪聲有很好的降低效果[14]。計算公式如（4）所示：

程序流程圖如圖5 所示。

圖5：中值濾波

4.2 被困人員定位

本系統(tǒng)使用三邊測量法通過定位被困人員的手持定位標(biāo)簽實現(xiàn)來確定被困人員的位置。三邊測量法是一種常用的定位算法，方法通過測量三角形的邊長，再根據(jù)已知控制點的坐標(biāo)、起始邊的邊長和坐標(biāo)方位角，解算各三角形頂點水平位置，測量方法如圖6 所示。

圖6：被困人員定位原理

如圖6 所示，圖中智能消防應(yīng)急燈的位置在施工時使用激光測距儀進(jìn)行定位，其位置分別是(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3) 、(x4,y4)，智能消防應(yīng)急燈作為定位的基站。設(shè)被困人員手持定位標(biāo)簽的位置為(x,y)。使用UWB 通信模塊DWM1000 利用4.1 所示的方法測量標(biāo)簽與各基站的距離，可得：

將公式（5）中的第一個方程減去第二和第三個方程可得：

即：

使用最小二乘法即可求解公式（8），結(jié)果為：

從而確定被困人員的位置。

4.3 導(dǎo)航路徑計算

運行在智能消防中心服務(wù)器上的導(dǎo)航指示控制軟件主要是根據(jù)受困人員的位置、傳感器測量出來周圍的溫度等信息分析通道的阻塞情況，通過控制應(yīng)急消防燈指示牌的指示方向引導(dǎo)受困人員脫困，其程序流程圖如圖7 所示。

圖7：導(dǎo)航路徑計算

5 系統(tǒng)測試

為了測試本系統(tǒng)的性能，本文利用高等院校常見的丁字形過道進(jìn)行了測試，測試區(qū)域如圖8 所示。測試區(qū)域內(nèi)共布置了7 個智能消防應(yīng)急燈，其中智能消防應(yīng)急燈1 設(shè)置為原點坐標(biāo)；共設(shè)置了3個模擬著火點，用點燃的木柴模擬火災(zāi)，分別位于圖中的A、B、C 三點，位置如圖8 所示。

圖8：測試圖

5.1 定位測試

UWB 的定位測試是通過測試人員手持定位標(biāo)簽在區(qū)域內(nèi)移動變換位置實現(xiàn)的，測試人員手持移動標(biāo)簽，雙臂自然下垂，測試結(jié)果如圖9 所示。

圖9：定位精度

其中圖9a 為水平方向的誤差，圖9b 為垂直方向的誤差，由圖可見隨著距離變大，直接計算和中值濾波兩種定位方面的定位誤差均隨著距離的增大而增大，尤其是當(dāng)距離超過4 米時誤差明顯變大。同時也可以看出經(jīng)過中值濾波后得到的定位誤差明顯小于直接計算方法，且誤差的波動較小，可見中值濾波法是可以提高定位精度的。

5.2 導(dǎo)航測試

通過點燃不同模擬著火點，本文測試了系統(tǒng)的導(dǎo)航性能，結(jié)果如圖10、圖11 所示。

圖10：單點著火測試

圖11：多點著火測試

由圖可見，無論是單點著火還是多點著火，本系統(tǒng)均比較好指示了逃離的方向，給受困人員提供了良好的應(yīng)急逃生導(dǎo)航。

6 結(jié)論

本文針對建筑物火災(zāi)時室內(nèi)被困人員難以順利逃離的難點設(shè)計了應(yīng)急導(dǎo)航定位系統(tǒng)，測試表明該系統(tǒng)使用的中值濾波法提高了室內(nèi)定位的精度，硬件系統(tǒng)很好識別了室內(nèi)的著火點，軟件系統(tǒng)在單點著火、多點著火等常見火宅情況下給受困人員正確指示了逃生方向，起到了導(dǎo)航作用。