智能化抢险救援装备的发展现状与技术创新

智能化抢险救援装备的发展现状与技术创新目录内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3智能化抢险救援装备的类型与功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1基础设备分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.2高端装备特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7当前阶段的发展实况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83.1主要应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93.2技术集成水平．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10关键技术创新突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．134.1先进传感技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．134.1.1微型化传感器发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．154.1.2人工智能识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．194.2驱动与控制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．204.2.1智能动力系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．244.2.2精准控制系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26应用效能评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.1性能指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.1.1效率评估标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.1.2环境适应性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．295.2案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．325.2.1典型灾害救援案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．345.2.2技术改进效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35面临的挑战与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．386.1技术瓶颈分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．386.2发展建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．457.1技术革新方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．457.2应用前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．461.内容概括1.1研究背景与意义当前，自然灾害与突发事件的频发性给人们的生命财产安全带来极大威胁。因此智能化抢险救援装备的研究显得尤为重要，随着科技的迅猛发展，智能化技术在各个领域中的应用日益广泛，对灾害救援领域也不例外。智能化装备不仅能在各种复杂环境下高效执行救援任务，还能减少人力损失，提高救援效率，从而最大限度地减少损失并保障人员的安全。研究智能化抢险救援装备将有助于我们深入探讨其技术现状，了解其发展趋势，从而挖掘其潜在的创新技术，优化救援流程，建立健全灾后救援系统。通过技术创新，我们能够不断完善装备的性能，如提高其对极端气候的适应能力、增强自动化程度的智能化水平，以及通过人工智能技术实现精准快速定位和智能决策。本文档旨在系统探讨智能化抢险救援装备的现状，分析当前国内外技术水平，评价它们的优缺点，同时提出创新的技术思路，以指导未来智能化装备的研发与应用。这不仅将对灾害预防与应急响应机制产生深远影响，也为实现科学化精准化灾害救援奠定坚实基础。特别地，通过引入表格内容，我们能够更加直观地比较各种智能化救援装备的性能参数、技术优势及应用案例等关键信息。此举既能帮助我们理清研究脉络，又能更好地为技术与决策提供有力支撑。智能化抢险救援装备的创新与发展是提高灾害救援能力，确保人民群众生命安全的关键所在。如何充分利用现有的智能化技术与装备资源，突破技术瓶颈，构思和实施更高效率的抢险救援策略，将是我们这一研究内容的核心理念。1.2国内外研究现状近年来，智能化抢险救援装备的发展受到全球广泛关注，国内外研究机构、高校和企业在该领域均取得了显著进展。根据不同应用场景和技术特点，智能化抢险救援装备的研究现状可分为以下几个主要方面：（1）国外研究现状国外在智能化抢险救援装备领域起步较早，技术积累较为深厚，主要研究与开发集中在以下几个方面：1.1智能机器人与无人机智能机器人和无人机是目前国外研究的热点，尤其在美国、欧洲和日本等发达国家。美国卡内基梅隆大学、斯坦福大学等机构开发的自主移动机器人，能够在复杂环境中进行探测、定位和救援作业。例如，波士顿动力的是一种四足机器人，可在灾区进行实时内容像传输、环境监测和通讯中继。设备名称技术特点应用场景Spot自主导航、实时通讯、内容像传输灾区侦察、通讯保障AirobotIV水下探测、自主导航水灾救援、水下搜索1.2传感器与智能化系统欧洲和日本在传感器技术方面领先，开发了高灵敏度的环境监测系统。例如，德国的研发的多传感器融合系统，通过GPS、激光雷达和内容像传感器，实现灾区环境的实时感知。公式如下：S其中St表示综合感知结果，ωi为权重，Si（2）国内研究现状中国在智能化抢险救援装备领域发展迅速，特别是在政策推动和技术突破下，多项自主研发装备已投入实际应用。主要研究方向如下：2.1综合救援机器人中国科学技术大学、哈尔滨工业大学等高校的团队在多功能救援机器人领域取得突破，例如。该机器人具备远程遥控、自主导航和生命信号探测功能，适用于地震、火灾等复杂环境。设备名称技术特点应用案例北斗系列自主导航、生命信号检测、避障地震救援、火场探测神州号（Shenzhou）水陆两栖、快速通信水灾救援、野外通信2.2智能化防护设备中国消防部门自主研发的智能防护服，集成了生命体征监测、温度控制和安全通讯系统，显著提升了救援人员的作业安全性。例如，中国消防科研所研制的，能够实时监测心率、呼吸和周边环境，并通过5G网络传输数据。（3）比较分析对比维度国外研究特点国内研究特点技术基础源头创新强，基础研究深入应用导向快，集成技术领先标准化程度欧美主导，ISO标准为主逐步完善，国内标准加速制定应用场景覆盖海洋、极地等特殊场景丰富突发事故响应为主，覆盖广泛总体而言智能化抢险救援装备的研究呈现多元化趋势，国外在基础技术和应用创新方面具有优势，而中国在快速响应和系统集成方面表现突出。未来，多学科交叉融合和智能化技术的进一步渗透将成为该领域的重要发展方向。2.智能化抢险救援装备的类型与功能2.1基础设备分类随着科技的不断发展，智能化抢险救援装备在抢险救援领域的应用越来越广泛。基础设备作为智能化抢险救援装备的重要组成部分，其分类也日渐丰富。以下是基础设备的分类及其主要特点：（1）感知设备感知设备是智能化抢险救援装备中的“眼睛”和“耳朵”，主要用于获取现场的各种信息。包括但不限于：气体检测仪：用于检测空气中的有害气体浓度，为救援人员提供安全警示。红外热像仪：通过红外热成像技术，辅助救援人员在夜间或恶劣环境下快速定位被困人员。无人机：搭载高清摄像头和多种传感器，实现高空侦查、热成像搜索等功能。（2）通信设备通信设备是智能化抢险救援中的信息传输纽带，主要包括：便携式通信设备：如对讲机、智能手机等，用于现场指挥与后方联络。应急通信设备：如卫星电话、卫星通信终端等，保障在公网通信中断时的紧急联络。（3）救援机械装备救援机械装备是实施救援行动的主要工具，包括：救援车辆：如消防车、救护车等，提供必要的运输和支援功能。破碎设备：用于破拆建筑物等障碍物，快速进入事故现场。升降设备：如升降机、云梯等，用于高空救援和物资输送。（4）生命保障装备生命保障装备用于保障救援人员的安全和健康，主要包括：防护服：提供防火、防水、防毒等功能的防护装备。呼吸器：为救援人员提供新鲜空气，保障呼吸安全。照明设备：提供夜间或暗区作业的照明需求。◉基础设备分类表格分类设备类型主要功能感知设备气体检测仪、红外热像仪、无人机等获取现场信息，辅助救援通信设备便携式通信设备、应急通信设备等现场指挥与后方联络，保障紧急联络救援机械装备救援车辆、破碎设备、升降设备等实施救援行动，运输和支援功能生命保障装备防护服、呼吸器、照明设备等保障救援人员的安全和健康随着技术的不断创新，基础设备的智能化程度越来越高，为抢险救援工作提供了强有力的支持。2.2高端装备特性（1）高性能材料的应用近年来，智能化抢险救援装备在研发过程中广泛应用了高性能材料，如碳纤维增强复合材料、金属基复合材料等，这些材料具有高强度、高刚度和良好的耐腐蚀性等特点，能够有效提升装备的承载能力和使用寿命。（2）智能控制技术的应用智能控制系统是智能化抢险救援装备的核心技术之一，通过安装传感器、控制器和执行器等多种设备，实现对装备的操作和控制，提高救援效率和安全性。例如，通过实时监测环境数据，自动调整装备的工作状态，确保救援行动顺利进行。（3）自动化作业功能智能化抢险救援装备还具备自动化作业的功能，可以通过编程设定任务流程，实现从准备到完成整个过程的自动化操作。这种设计可以减少人为因素的影响，提高工作效率，并且有助于减轻救援人员的工作负担。（4）多样化的通信系统为了更好地协调不同地点的救援力量，智能化抢险救援装备通常配备了多种通信手段，包括无线通信、卫星通信、有线通信等。这使得救援队员能够快速获取信息，及时做出反应，提高了救援行动的整体效率。（5）数据分析与决策支持智能化抢险救援装备往往集成有数据分析模块，通过对收集的数据进行处理和分析，提供给救援指挥中心或现场指挥官决策参考。这种能力可以帮助救援队伍更准确地评估灾情，制定出更为科学合理的救援方案。◉结论智能化抢险救援装备正不断突破传统限制，向着高性能、智能化的方向发展。其高端装备特性体现在高性能材料的应用、智能控制技术的运用、自动化作业功能的实现、多样化通信系统的配备以及数据分析与决策支持等方面。未来，随着科技的进步和社会需求的变化，这些特性将得到进一步完善和优化，为提高救援效率和质量发挥更大的作用。3.当前阶段的发展实况3.1主要应用领域智能化抢险救援装备在多个领域发挥着重要作用，这些领域包括但不限于：应用领域描述自然灾害救援在地震、洪水、山体滑坡等自然灾害发生时，智能化抢险救援装备可以快速响应，提供有效的救援支持。例如，智能搜救机器人可以在复杂环境中进行搜救作业，提高搜救效率和安全性。公共安全应急在公共安全事件中，如恐怖袭击、化学泄漏等，智能化抢险救援装备能够协助相关部门迅速应对，减轻灾害影响。例如，智能监控系统可以实时监测公共区域的安全状况，及时发现并预警潜在风险。水上救援在水上救援行动中，智能化抢险救援装备如无人机、水下机器人等可以克服恶劣环境带来的困难，提高救援效率。此外智能导航系统还能为救援人员提供准确的救援路线指引。矿山安全在矿山事故中，智能化抢险救援装备能够实时监测矿井内的环境参数，及时发现潜在的安全隐患，并辅助救援人员进行安全救援。例如，智能气体检测仪可以实时监测矿井内的氧气、甲烷等气体浓度，确保救援人员的安全。交通应急在交通事故现场，智能化抢险救援装备如智能交通信号灯、智能车辆定位系统等可以协助交警迅速疏导交通，保障救援通道的畅通无阻。智能化抢险救援装备在这些领域的应用，不仅提高了救援效率，还大大降低了救援过程中的安全风险。随着技术的不断进步和创新，智能化抢险救援装备将在更多领域发挥更大的作用。3.2技术集成水平智能化抢险救援装备的技术集成水平是衡量其整体性能和智能化程度的关键指标。当前，该领域的技术集成呈现出多学科交叉、软硬件深度融合的特点，主要体现在传感器集成、信息融合、智能决策与控制以及能源管理等方面。通过高效的技术集成，可以实现装备功能的互补与协同，提升抢险救援作业的效率和安全性。（1）传感器集成传感器是智能化抢险救援装备的感知基础，其集成水平直接影响装备的环境感知能力和信息获取精度。目前，常用的传感器包括视觉传感器（摄像头、红外相机）、雷达传感器、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、气体传感器等。这些传感器通过多源信息融合技术，可以实现对复杂灾害环境的全方位、立体化感知。◉表格：典型传感器类型及其特性传感器类型感知范围(m)精度(m)抗干扰能力应用场景高清摄像头<100<0.1弱环境监测、目标识别红外相机<50<0.2中夜间救援、热源探测激光雷达(LiDAR)<200<0.05强环境建模、距离测量超声波传感器<20<0.1弱短距离探测、障碍物识别气体传感器<10N/A中燃气泄漏、有毒气体检测◉公式：多源传感器信息融合精度模型多源传感器信息融合的精度（PfP其中：N为传感器数量。M为融合后的信息维度。Di为第iDj为第jDmax（2）信息融合与智能决策信息融合技术将多源传感器获取的数据进行整合与处理，通过算法提取有效信息，为智能决策提供支持。目前常用的信息融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯网络等。结合人工智能技术（如深度学习、专家系统），可以实现灾害环境的智能分析与预测。◉表格：典型信息融合算法及其应用算法类型处理能力实时性精度应用场景卡尔曼滤波高高高距离预测、姿态估计粒子滤波中中中非线性系统状态估计贝叶斯网络低低中因果关系分析、决策支持◉公式：贝叶斯网络决策概率模型贝叶斯网络中，某个事件A在已知证据E下的后验概率PAP其中：PE|A为在事件APA为事件APE为证据E（3）智能控制与能源管理智能控制技术通过算法实现对装备行为的自主调节，使其能够适应复杂环境变化。常见的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。同时能源管理技术（如太阳能、储能电池）的集成，可以提升装备的续航能力，延长作业时间。◉表格：典型智能控制算法及其特性算法类型自适应性实时性稳定性应用场景PID控制低高高精确定位、路径规划模糊控制中中中环境自适应调节神经网络控制高低低复杂环境动态响应通过上述技术集成，智能化抢险救援装备能够实现环境感知、信息处理、智能决策与自主控制的协同作业，显著提升灾害救援的效率与安全性。未来，随着5G、边缘计算等技术的发展，技术集成水平将进一步提升，推动智能化抢险救援装备向更高阶的自主化、智能化方向发展。4.关键技术创新突破4.1先进传感技术◉传感技术概述传感技术是智能化抢险救援装备中至关重要的组成部分，它通过各种传感器收集现场数据，为救援决策提供依据。传感技术的进步直接影响到抢险救援的效率和安全性。◉主要传感技术◉光学传感技术光学传感技术利用光的反射、折射、干涉等现象来测量物体的位置、形状、颜色等信息。在抢险救援中，光学传感技术可以用于探测废墟下的生命迹象、检测火灾烟雾浓度等。光学传感类型应用场景红外成像探测人体温度、热源位置激光扫描精确测量废墟结构光纤传感监测火灾烟雾浓度◉声学传感技术声学传感技术通过分析声音信号来获取环境信息，在抢险救援中，声学传感技术可用于侦测被困人员的位置、评估爆炸物的类型和数量等。声学传感类型应用场景超声波探测定位被困人员振动分析评估爆炸物状态噪声分析侦测爆炸区域◉电磁传感技术电磁传感技术利用电磁波的特性来感知周围环境，在抢险救援中，电磁传感技术可以用于探测地下金属结构、检测电力设施故障等。电磁传感类型应用场景地磁探测探测地下金属结构无线电探测检测电力设施故障电磁场分析评估爆炸物影响范围◉化学传感技术化学传感技术通过检测化学物质的变化来获取信息，在抢险救援中，化学传感技术可用于检测有毒气体、评估化学品泄漏情况等。化学传感类型应用场景气体检测器检测有毒气体光谱分析评估化学品泄漏电化学传感器检测化学物质变化◉技术创新方向随着科技的发展，智能化抢险救援装备中的传感技术也在不断进步。未来的发展趋势包括：集成化与多功能化：将多种传感技术集成到一个设备中，实现多功能监测。智能化与自动化：利用人工智能技术对传感数据进行智能分析和处理，提高救援效率。小型化与便携化：研发更小型、轻便的传感设备，便于携带和使用。高灵敏度与高精度：提高传感设备的灵敏度和精度，确保在复杂环境中也能准确获取关键信息。抗干扰能力：增强传感设备在复杂环境下的抗干扰能力，确保数据传输的稳定性。通过技术创新，智能化抢险救援装备将更加高效、精准地应对各种灾害事故，为救援工作提供有力支持。4.1.1微型化传感器发展微型化传感器是实现智能化抢险救援装备小型化、轻量化、集成化的关键支撑技术之一。在抢险救援场景中，设备通常需要在复杂、危险且狭小的环境中工作，因此对传感器的尺寸、重量和功耗有着极高的要求。微型化传感器通过微电子机械系统（MEMS）、纳米技术等手段，将传统尺寸的传感器进行缩小，同时提升其性能和集成度，为实现智能化装备的广泛部署奠定了基础。（1）技术途径微型化传感器的主要技术途径包括：MEMS技术：利用微加工技术（如光刻、蚀刻、沉积等）在半导体晶圆上制造微型化的机械结构、电极和电路，实现传感功能。例如，微型加速度计、陀螺仪、压力传感器等。纳米技术：通过纳米材料的制备和加工（如碳纳米管、石墨烯、量子点等），制造出具有优异性能的微型传感器件。微纳制造工艺：结合多种微纳加工技术，如微流控、激光微加工等，实现传感器的复杂三维结构制造。（2）主要类型与应用目前，微型化传感器在抢险救援领域已得到广泛应用，主要类型包括：传感器类型测量参数技术原理抢险救援应用场景微型加速度计加速度、冲击MEMSBulkMicromachining结构安全监测、设备坠落预警、爆炸冲击检测微型陀螺仪角速度、姿态MEMSVibratingStructure设备姿态控制、导航定位、结构变形监测微型压力传感器压力、压强MEMSDiaphragm环境气压监测、水源探测、气体泄漏检测微型气体传感器气体浓度均匀膜层化学传感器燃气泄漏检测、有毒气体预警（如CO、H2S）、空气质量监测微型温湿度传感器温度、湿度半导体电阻式/热电式环境温湿度监测、人员生理状态感知（被动式）微型倾角传感器倾斜角度MEMSCapacitive/Torsional建筑结构倾斜监测、设备水平姿态控制微型光学传感器光强、距离微型CMOS内容像传感器环境度感知、障碍物探测、生命体征远程监测（红外）微型声学传感器声压、频率MEMS声阻式/电容式爆炸声源定位、求救信号探测、设备状态声音监测（3）关键技术指标与性能微型化传感器的发展面临诸多技术挑战，关键性能指标包括：尺寸与重量：传感器尺寸通常要求在毫米级以下，重量需控制在毫克级甚至微克级。【公式】：体积V=LimesWimesH（限毫米级，【公式】：重量M=ρimesV（限毫克级，M<功耗：由于通常依赖电池供电，低功耗是关键要求。【公式】：能效Eeff=P/I（典型值>灵敏度与精度：确保在微小尺寸下仍能满足抢险救援场景的需求。微型加速度计灵敏度示例：S可靠性：需能在恶劣环境（高低温、振动、冲击）下长期稳定工作。（4）面临的挑战与未来展望尽管微型化传感器技术已取得显著进展，但仍面临一些挑战：集成化限制：多传感器集成时，信号串扰和空间冲突问题突出。环境适应性：极端温度、高湿、粉尘等环境对微小结构的稳定性构成威胁。无线传输瓶颈：微小传感器与外部设备的无线数据传输速率和距离受限。未来发展趋势包括：多模态融合：将多种微型传感器集成于单一平台，实现信息互补与增强感知。智能传感：通过边缘计算在传感器端实现数据预处理和特征提取，降低对外部设备的依赖。柔性可穿戴技术：结合柔性电子技术，开发可贴合复杂形状的微型传感器，用于人员生理监测和环境交互。能量收集技术：实现自给能微型传感器，摆脱电池束缚，延长服役时间。微型化传感器的发展将持续推动智能化抢险救援装备向更智能、更自主、更可靠的方向演进，为救援行动提供强有力的技术支撑。```4.1.2人工智能识别技术人工智能（AI）识别技术在智能化抢险救援装备中的应用正逐步成为救援效率提升的关键。AI识别技术主要通过内容像、声音、振动以及电磁等多维度信号数据实时分析，实现对现场环境的感知与理解。借助于深度学习、计算机视觉和多模态融合等技术，AI识别系统能够在复杂环境中迅速定位潜在危险和障碍物，为抢险救援决策提供科学依据。◉自动识别与快速响应智能内容像识别（CV）系统是AI在抢险救援装备中的核心应用之一。该系统通过高分辨率相机获取实时视频流，利用卷积神经网络（CNN）对复杂场景中的目标进行精确识别，如人身伤害、异物泄露、坍塌区域等。当识别到异常情况时，系统能够即时触发警报，并向指挥中心传输精确的定位信息。◉多模态感知技术AI识别技术不仅限于视觉领域，还可以集成声音传感器、震动传感器和电磁波传感器。例如，音频识别技术能够辨别特定背景下的对话和人声中的呼救信号，从而快速确定遇险者位置。震感分析则能进一步确认地震、坍塌等灾害现场的危险级别。这些多模态数据的融合应用，极大地增强了智能化抢险救援装备的感知层次和决策准确性。◉智能决策与指挥辅助通过结合先进的AI算法，抢险救援指挥平台能够实现实时动态的决策优化。这种智能化决策手段不仅限于即时性的救援路径选择，还包括长期的救灾资源规划与准备。AI模型分析历史救援案例以及实时数据，能够为管理者提供周密的前期准备指导和最佳策略建议，确保救援行动的高效执行。◉实际应用案例与技术挑战实践证明，AI识别技术在多个救援场景中展现了其卓越的性能。例如，在森林火灾监测中，集成AI视觉技术的无人机能够快速巡视难以到达的地域，精准检测火情，有效降低了人力伤亡和森林资源损失。然而AI技术在实际应用中尚面临某些挑战，例如对极端光照条件下的识别准确度有限、对突发情况的自适应能力还需进一步提升等。未来，随着算力的增强和算法的迭代，这些技术难题有望逐一被克服，AI识别技术将在抢险救援中发挥更加重要的作用。人工智能识别技术在智能化抢险救援装备中的应用正处于快速发展阶段，为提高救援工作的效率与效果提供了重要保障。未来的进一步研究和应用将推动整个救援领域向更加智能化的方向迈进。4.2驱动与控制技术智能化抢险救援装备的驱动与控制技术是实现其自主导航、精准作业和高效救援的核心。随着传感器技术、人工智能和无线通信技术的进步，驱动与控制技术在这一领域得到了显著发展。本节将介绍智能化抢险救援装备中常用的驱动方式、控制策略及关键技术。（1）驱动方式智能化抢险救援装备的驱动方式主要包括电动驱动、液压驱动和混合驱动三种。每种驱动方式都有其独特的优势和适用场景。◉表格：不同驱动方式的比较驱动方式优点缺点适用场景电动驱动效率高、噪音小、维护成本低能量密度相对较低、启动扭矩较小轻载荷、长续航任务液压驱动功率密度高、力矩大、适应复杂地形重量大、维护复杂、能耗较高重载荷、强作业环境混合驱动综合性能优、适应性强系统复杂、成本较高复杂多变、高要求救援场景根据上述表格，电动驱动适用于轻载荷的长续航任务，如搜救机器人和无人机；液压驱动适用于重载荷和强作业环境，如破拆机器人；混合驱动则在复杂多变的救援场景中表现突出，如多功能救援车。（2）控制策略控制策略是智能化抢险救援装备实现自主作业的关键，常用的控制策略包括：PID控制：比例-积分-微分（PID）控制是最经典的控制方法，适用于线性系统。其控制方程可以表示为：u模糊控制：模糊控制通过模糊逻辑处理不确定性，适用于非线性、时变系统。其控制规则可以表示为：extIF 其中A、B和C是模糊集合。神经网络控制：神经网络控制通过学习大量数据，实现复杂的非线性映射。其控制输出可以表示为：y其中W和b是网络参数，f是激活函数。强化学习：强化学习通过与环境交互，学习最优策略。其学习过程可以表示为：Q其中Qs,a是状态-动作价值函数，α是学习率，γ是折扣因子，r是奖励，s（3）关键技术智能化抢险救援装备的驱动与控制技术涉及多个关键技术，包括传感器融合、路径规划、无人遥控（UAT）等。◉传感器融合传感器融合技术通过整合多种传感器数据，提高装备的环境感知能力。常用的传感器包括激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）、摄像头等。传感器融合的数学模型可以表示为：z其中z是传感器观测值，x是真实状态，H是观测矩阵，v是测量噪声。◉路径规划路径规划技术帮助装备在复杂环境中找到最优路径，常用的路径规划算法包括A算法、Dijkstra算法和RRT算法等。A算法的控制方程可以表示为：f其中fn是节点n的启发式评估值，gn是节点n从起始节点到当前节点的实际代价，hn◉无人遥控（UAT）无人遥控技术通过远程操作员控制装备执行任务，适用于高风险或复杂场景。UAT技术结合了传感器数据、通信技术和控制算法，实现对装备的实时监控和精确控制。驱动与控制技术是智能化抢险救援装备的核心，通过多种驱动方式和控制策略，结合传感器融合、路径规划和UAT等关键技术，实现了装备的高度智能化和高效救援能力。4.2.1智能动力系统智能动力系统是抢险救援中使用的重要动力工具，传统动力系统多为燃油分析、手动操作或简单自动化，已无法满足现代抢险救援对于智能化和快速化程度的要求。智能化抢险救援装备的智能动力系统，其核心要素主要包括电池技术、燃料电池、能量回收系统和电控系统。其中电池技术尤为重要，它是决定抢险机器人、无人机和特殊车辆等装备长时间作业的因素。随着电池技术的不断进步，当前较为流行的电池种类包括锂离子电池、锂聚合物电池、储氢合金电池等。在智能动力系统中，如何最大限度地提高电池性能、降低能耗、延长续航里程成为研发重点。这不仅涉及到电池材料创新，也涵盖了电池管理系统技术和热管理系统设计等多个方面。技术内容关键技术现代技术水平挑战发展趋势电池材料Li-ion,LiPo,metalhydride持续电化学材料改进提升单体能量密度和循环次数安全性、稳定性、高速充放电能力如钙离子电池，固态电解质提升安全性，金属空气电池提升电源密度电池管理主动均衡技术硬件和软件结合的综合管理高温高压下的稳定性全生命周期智能管理，衰老预测，动态性能管理热管理forums冷却，冷板管理主动冷却技术热平衡、均质性新型散热材料，热控算法优化续航能力高效节能系统部分实验样机续航时间可达数小时电控策略、回收利用电池共享（BMS）联合电源管理，能量回馈技术在燃料电池技术领域，其发展之人燃料电池种类已经从碱性燃料电池、磷化硼燃料电池扩展到质子交换膜燃料电池(PEMFC)。尤其在移动电站、抢险柴油发电车等装备上，燃料电池技术的专业化更利于满足极端天气和灾难救援下的快速应急供电能力(微信公众号：运筹OR帷幄)。在能量回收与管理系统方面，即声、光、电磁等能量在抢险救援过程中具备大量废弃能量的特性，现代的能量回收管理系统开始逐渐解锁身体的完整能量体系，使得这些原本被浪费的能量现在可以被形容为优化能源回收的巨大资源。如岩石破碎场景中振动作功将能量转为存储为主，在特种车辆急加速、钻机、起吊设备中振动作功转为辅助能量回收，极大提高了能源回收系统的总体效率，满足了长时间高强度作业的需求。目前，智能动力系统鼓励各类型电力源设施轭接以保证能量冗余性提升。典型如以柴油机发电为主，以车载账户或标准干电池为辅的能源体系，能充分满足大型抢险装备的需要。未来，智能化动力系统将继续朝着更高的精确性、更高的可靠性、更快的响应速度、更广泛的适用性和更高的安全性发展，进一步推动智能化抢险救援装备的整体进步。4.2.2精准控制系统随着智能化技术的不断进步，抢险救援装备的精准控制系统也得到了显著发展。精准控制系统是智能化抢险救援装备的核心组成部分，它负责实现对救援装备的高精度控制，提高救援效率和安全性。◉a.发展现状当前，精准控制系统在抢险救援领域的应用已经越来越广泛。通过集成先进的传感器、GPS定位、无线通信等技术，精准控制系统能够实时获取救援现场的环境信息、设备状态信息，并基于这些信息做出决策，实现对救援装备的高精度控制。◉b.技术创新在技术创新方面，精准控制系统主要朝着以下几个方向发展：多源信息融合技术：结合多种传感器和数据分析算法，实现对救援现场环境的全面感知和精准判断。智能决策算法：基于大数据分析、人工智能等技术，实现自动决策和智能控制，提高救援效率。自动化控制技术：通过预设的救援方案和实时反馈的信息，实现救援装备的自动化控制，减少人为操作误差。远程遥控技术：结合无线通信和互联网技术，实现对救援装备的远程遥控操作，适用于复杂或危险的救援环境。◉表格描述（可选）以下是一个关于精准控制系统技术创新要点的简单表格描述：技术创新点描述应用实例多源信息融合技术结合多种传感器和数据分析算法，全面感知救援现场环境地震救援中的环境感知系统智能决策算法基于大数据和人工智能技术，实现自动决策和智能控制火灾救援中的智能决策系统自动化控制技术预设救援方案并结合实时反馈，实现自动化控制水上救援机器人自动导航控制远程遥控技术结合无线通信和互联网技术，实现远程遥控操作远程遥控操作无人机进行灾区勘察通过这些技术创新，精准控制系统能够更好地适应各种复杂的救援环境，提高抢险救援的效率和安全性。5.应用效能评价5.1性能指标体系（1）功能性指标安全性能：包括但不限于设备的安全等级（如A、B、C级）、抗冲击能力等。操作便捷性：指设备的操作流程是否简便易懂，操作时间是否短促高效。可靠性：强调设备在恶劣环境下的稳定性以及故障率。（2）技术性能数据采集与处理能力：能够实时采集并处理各种信息的能力。智能分析与决策支持：通过数据分析辅助做出准确的决策和预测。人机交互友好性：提高用户操作的舒适度和效率。能源效率：降低能耗，延长电池寿命。（3）环保性能环保材料应用：选择环保材料减少对环境的影响。节能设计：采用低功耗设计，减少对电源的需求。噪音控制：确保设备运行时不会产生过高的噪声。（4）维护与保养性能维护便利性：提供易于维护的功能，如自动检测部件状态等。保养成本：尽量降低设备的保养成本，增加设备的耐用性。（5）安全防护措施防护等级：满足相关标准，防止意外伤害。安全标识：清晰可见，提醒人员注意安全操作。应急响应机制：设有紧急情况应对方案，保证人员安全。◉结论智能化抢险救援装备的发展应以功能性、技术性、环保性和安全性为核心，同时注重维护与保养的便捷性和成本效益，以实现更高效的救援工作。未来，随着科技的进步和技术的应用，这些指标将进一步完善和优化。5.1.1效率评估标准在智能化抢险救援装备的发展中，效率评估是衡量技术先进性和实用性的重要指标。为了科学、客观地评价装备的性能，我们制定了一套综合性的效率评估标准体系。（1）性能指标响应时间：从接收到警报到装备出发的时间。处理速度：装备执行任务的速度，包括搜索、定位、救援等环节。准确率：在执行任务过程中，装备完成任务的正确性。协同能力：不同装备之间的信息共享和协同作业能力。自恢复能力：装备在完成任务后，能够快速恢复到初始状态的能力。（2）经济指标成本效益分析：评估装备的采购、使用、维护等全生命周期成本与效益的比值。维护成本：装备的日常维护和修理费用。（3）社会指标公众满意度：用户对装备性能、使用体验等方面的满意程度。救援效果：装备在实际救援中能否有效减少灾害损失。（4）环境指标能耗：装备在执行任务过程中的能源消耗。环保性：装备在生产和使用过程中对环境的影响。（5）安全指标安全性：装备在使用过程中是否存在安全隐患。可靠性：装备在规定条件和时间内完成任务的概率。通过上述标准的综合评估，可以全面了解智能化抢险救援装备的效率，为其发展提供科学依据和技术支持。5.1.2环境适应性测试环境适应性测试是智能化抢险救援装备研发与验证过程中的关键环节，旨在评估装备在复杂、恶劣环境条件下的性能稳定性和可靠性。智能化抢险救援装备通常需要在高温、低温、高湿、盐雾、沙尘、强震动、强电磁干扰等多种恶劣环境中稳定工作，因此全面的环境适应性测试对于保障装备在实际救援场景中的有效性和安全性至关重要。（1）测试标准与方法环境适应性测试需遵循国家和行业相关标准，如GB/T2423《环境试验第1部分：通用规范》、GJB150《军用设备环境试验方法》等。测试方法主要包括：温度测试：评估装备在高温（如+70°C）和低温（如-30°C）环境下的工作性能和存储稳定性。高温测试：模拟装备在阳光直射或高温环境中长时间运行的情况。低温测试：模拟装备在冬季或高寒地区存储和使用的情况。湿度测试：评估装备在高湿（如90%RH）环境下的防潮性能。高湿测试：模拟装备在雨季或高湿度环境中运行的情况。盐雾测试：评估装备在盐雾环境下的腐蚀resistance。盐雾测试：使用盐雾试验箱，模拟装备在沿海地区或盐雾环境中的使用情况。沙尘测试：评估装备在沙尘环境下的密封性和防尘性能。沙尘测试：使用沙尘试验箱，模拟装备在沙漠或沙尘暴环境中的使用情况。震动测试：评估装备在运输和作业过程中的抗震动性能。随机震动测试：模拟装备在颠簸路面上运输的情况。定频震动测试：模拟装备在特定频率震动下的情况。电磁兼容性（EMC）测试：评估装备在电磁干扰环境下的抗干扰能力。电磁干扰测试：模拟装备在强电磁环境下工作的情况。（2）测试数据与分析环境适应性测试过程中，需对各项测试数据进行详细记录和分析，主要指标包括：工作温度范围：装备在测试温度范围内的启动时间、运行稳定性、功能完整性。湿度影响：装备在高湿度环境下的电路绝缘性、元器件性能。盐雾腐蚀等级：装备表面腐蚀情况，如外观、功能影响。沙尘密封等级：装备的密封性能，如进沙量、功能影响。震动响应谱：装备在震动测试中的加速度响应，如结构变形、功能影响。EMC抗扰度：装备在电磁干扰下的性能衰减情况，如信号误码率、功能完整性。2.1测试数据表以下为一个示例表格，展示某智能化抢险救援装备在环境适应性测试中的数据记录：测试项目测试条件测试指标预期值实测值结果评价温度测试高温+70°C，持续48h启动时间（s）≤3028合格低温-30°C，持续24h启动时间（s）≤6055合格湿度测试高湿90%RH，持续72h绝缘电阻（MΩ）≥100150合格盐雾测试盐雾QFQ-AM2，持续48h腐蚀等级≤21合格沙尘测试沙尘5um，持续24h进沙量（g）≤0.50.3合格震动测试随机震动，加速度5g结构变形（mm）≤0.50.2合格EMC测试电磁干扰30V/m信号误码率（ppm）≤10050合格2.2数据分析公式数据分析过程中，常用以下公式评估装备的性能指标：温度漂移公式：ΔT其中ΔT为温度漂移，Textmax为最高工作温度，T湿度影响评估公式：R其中Rexthumidity为湿度影响系数，Rextinitial为初始绝缘电阻，震动响应谱公式：S其中Sextacceleration为震动响应谱，aextmax为最大加速度，通过上述测试标准、方法、数据记录和分析，可以全面评估智能化抢险救援装备的环境适应性，为装备的优化设计和实际应用提供科学依据。5.2案例分析随着科技的快速发展，智能化抢险救援装备在现代救援体系中扮演着越来越重要的角色。从传统的手动救援工具到高度自动化、智能化的装备，救援效率和安全性得到了显著提升。以下是对智能化抢险救援装备发展现状与技术创新的详细分析。◉发展现状无人机技术应用：无人机技术在抢险救援中的应用日益广泛，它们可以快速到达灾区进行空中侦察，为救援人员提供实时的地理信息和受灾情况。无人机还可以携带救援物资，如食物、水和医疗用品，直接投放到灾区。机器人技术：机器人在抢险救援中的作用日益凸显，它们可以在危险的环境中执行搜救任务，如废墟搜索、深水潜水等。此外机器人还可以用于运送伤员，减少救援人员的体力消耗。人工智能与大数据：人工智能和大数据分析技术的应用使得抢险救援更加精准和高效。通过收集和分析大量的救援数据，救援团队可以更好地了解灾害的特点和规律，制定更有效的救援策略。物联网技术：物联网技术使得救援装备能够实现互联互通，提高了救援效率。例如，传感器可以实时监测救援装备的状态，预警系统可以提前发现潜在的安全隐患。◉技术创新自主导航系统：自主导航系统使得救援装备能够根据预设路线或实时环境信息自主行驶，提高了救援效率。远程操控技术：远程操控技术使得救援人员可以通过手机或其他设备远程操控救援装备，提高了救援的灵活性和便捷性。人工智能辅助决策：人工智能技术可以辅助救援人员做出更科学的决策，提高救援成功率。虚拟现实与增强现实技术：虚拟现实和增强现实技术可以帮助救援人员更好地了解灾区情况，制定更有效的救援方案。智能化抢险救援装备的发展和应用为现代救援体系带来了革命性的变革。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，智能化抢险救援装备将更加高效、精准，为人类的生命安全和财产安全提供更加坚实的保障。5.2.1典型灾害救援案例（1）地震救援案例推土机和重型机械设备在地震灾区屡见不鲜，例如，在日本东北地震中，机器人被用来清理废墟，营救被困人员。其中机器人HebiMotor和LogitechLtd开发的”PolyCM”的平均速度分别为3.9厘米/秒和1.7厘米/秒[[22]]。现场操作人员通常位于遥控位置，利用智能控制系统指导机器进行复杂作业。（2）洪灾救援案例在2020年的澳大利亚丛林大火中，无人机和水下机器人等智能装备发挥了极大作用，它们被用于监测火灾蔓延情况，评估人员救援路线，以及搜索失踪人员，具体如下：DJIPhantom4RTKAquaMarineX01性能特点分辨率达2厘米，防碰撞功能续航达168分钟，高清摄像头救援作用高分辨率火灾监测水下搜索失踪者（3）疫病防控案案例在新冠疫情期间，无人机、机器人等智能救援装备被广泛应用于多人聚集区域的消毒和监测工作。例如，在北京丰台区，使用地面机器人搭载消毒液，可自动进出发送给指定点消毒；同时，无人机进行空中巡察，确认无人员聚集区域。据统计，地面机器人平均每小时可消毒3000平方米[[22]]。5.2.2技术改进效果分析技术改进对智能化抢险救援装备的性能提升产生了显著的积极影响。以下从几个关键方面对技术改进的效果进行分析：（1）性能提升通过引入先进传感器、智能算法和人工智能技术，智能化抢险救援装备在感知、决策和执行能力上有了显著提升。1.1感知能力提升传感器技术的改进使得装备能够更精确地感知环境，例如，通过引入高分辨率的热成像摄像机和激光雷达（LiDAR），装备的探测范围和精度得到了显著提升。具体效果如下表所示：指标改进前改进后探测范围（m）100300探测精度（cm）521.2决策能力提升智能算法和人工智能技术的引入使得装备能够更快速、准确地做出决策。例如，通过引入深度学习算法，装备可以更有效地识别和定位被困人员。改进前后决策时间的对比公式如下：T其中α表示改进系数，通常大于1。假设改进系数为1.5，改进前决策时间为10秒，则改进后决策时间为：T（2）可靠性增强技术改进不仅提升了装备的性能，还增强了其可靠性。通过引入冗余设计和故障自诊断技术，装备在恶劣环境下的运行稳定性得到了显著提升。2.1冗余设计冗余设计通过在系统中引入备用组件，确保在主组件发生故障时，备用组件能够立即接管，从而保证系统的正常运行。改进后的装备引入了冗余设计的具体效果如下表所示：指标改进前改进后故障率（次/1000小时）522.2故障自诊断故障自诊断技术能够实时监测装备的运行状态，并在检测到故障时及时报警，从而避免故障的进一步扩大。改进后的装备引入了故障自诊断技术后，故障检测时间减少了50%，具体效果如下表所示：指标改进前改进后故障检测时间（分钟）105（3）用户体验优化技术改进不仅提升了装备的性能和可靠性，还优化了用户体验。通过引入人机交互技术和智能化操作界面，救援人员能够更便捷地操作装备，从而提高救援效率。3.1人机交互技术人机交互技术的引入使得装备的操作更加直观和便捷，例如，通过引入触控屏和语音识别技术，救援人员可以通过简单的手势和语音命令控制装备，具体效果如下表所示：指标改进前改进后操作时间（秒）30153.2智能化操作界面智能化操作界面的引入使得装备的操作更加直观和便捷，例如，通过引入触控屏和语音识别技术，救援人员可以通过简单的手势和语音命令控制装备，具体效果如下表所示：指标改进前改进后界面复杂度高低技术改进对智能化抢险救援装备的性能、可靠性和用户体验都产生了显著的积极影响，从而大大提升了抢险救援的效率和效果。6.面临的挑战与对策6.1技术瓶颈分析尽管智能化抢险救援装备在近年来取得了显著进展，但在实际应用中仍然面临诸多技术瓶颈，制约了其性能的进一步提升和广泛推广。主要技术瓶颈体现在以下几个方面：（1）智能化感知与决策能力有限智能化抢险救援装备的核心在于其感知、决策和执行能力。然而在实际复杂恶劣环境下，设备的智能化感知能力仍存在明显不足，主要体现在：环境感知精度低：现有的传感器在恶劣天气、浓烟、黑暗等环境下，感知精度和可靠性受到严重影响。例如，视觉传感器在强光或弱光环境下容易出现内容像模糊、失真等问题，严重影响后续的目标识别和定位。多源信息融合困难：抢险救援场景往往涉及多源异构信息，如摄像头内容像、红外热成像、激光雷达点云等。如何有效融合这些信息，构建对救援场景的全局认知，仍然是一个挑战。决策逻辑僵化：现有的智能化装备决策逻辑大多基于专家经验，缺乏对复杂不确定性和突发情况的处理能力，难以应对突发状况，需进一步提升自主决策和adaptability。下表展示了不同环境条件下常见传感器的感知性能对比：传感器类型目标识别准确率(%)伪装目标识别率(%)数据获取频率(Hz)普通可见光摄像头856030红外热成像仪709010激光雷达957540情景计算器(理想条件)989550从表中可以看出，在复杂环境下，各类传感器性能均有所下降，且单一传感器难以满足全天候、全方位的感知需求。（2）自主导航与定位能力不足自主导航与定位是智能化抢险救援装备实现自主行动的关键，然而在灾害发生地，传统的GPS导航信号往往丢失或受到严重干扰，导致设备难以精确定位和路径规划。主要体现在：GPS信号失灵：灾害现场建筑工程废墟、地下空间等环境会严重遮挡GPS信号，导致设备无法正常定位。SLAM技术鲁棒性差：基于视觉或激光雷达的同步定位与映射(SLAM)技术，在动态环境、相似纹理场景中容易陷入局部最优解或定位误差累积问题。定位精度不足：现有的定位技术难以满足搜救任务对厘米级精度的要求，影响救援效率和安全性。（3）鲁棒性与可靠性亟待提高灾害现场环境恶劣，充满不确定性，对智能化抢险救援装备的鲁棒性和可靠性提出了极高要求。然而现有装备在这方面仍存在明显不足：环境适应性差：装备在高温、高湿、尘土、震动等恶劣环境下的工作稳定性和寿命需要进一步提升。抗干扰能力弱：设备在强电磁干扰、网络攻击等情况下容易发生故障或数据丢失，影响正常运作。人机交互界面不友好：现有设备的人机交互界面设计不合理，操作复杂，不利于现场人员快速上手。（4）智能化装备的互联互通与协同能力不足智能化抢险救援装备的效能发挥依赖于装备之间、装备与人之间的互联互通和协同作业。然而目前不同厂商、不同类型的装备之间往往存在通信协议不统一、数据格式不兼容等问题，导致难以实现高效协同和信息共享。通信协议不统一：各类装备采用不同的通信协议，导致互联互通困难。数据格式不兼容：装备采集和发送的数据格式不统一，难以实现数据融合和共享。协同作业能力弱：缺乏有效的协同作业机制和平台，难以实现多装备、多团队之间的协同救援。智能化抢险救援装备在技术上仍面临诸多挑战，未来需要进一步加强基础理论研究，突破关键技术瓶颈，提升装备的智能化水平、鲁棒性和可靠性，实现装备之间的互联互通和协同作业，才能真正发挥其在抢险救援中的重要作用。6.2发展建议为推动智能化抢险救援装备的进一步发展，提升抢险救援的效率与安全性，提出以下发展建议：（1）加强技术创新与研发智能化抢险救援装备的发展依赖于持续的技术创新，建议加大研发投入，重点突破以下技术领域：人工智能与机器学习：提升装备的自感知、自决策、自执行能力。例如，通过深度学习算法优化搜救路径规划的准确性，公式如下：extOptimalPath其中P为路径，diPi为路径节点i的代价，wi为权重系数，多源信息融合技术：整合来自卫星、无人机、地面传感器等多源数据，提升态势感知能力。推荐采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，公式如下：x其中xk|k为当前时刻预测状态，A技术领域关键技术应用方向人工智能与机器学习深度学习、强化学习路径规划、灾害预测多源信息融合技术卡尔曼滤波、粒子滤波态势感知、环境建模机器人技术自主导航、自主作业崩塌救援、管线探测新材料与能源技术轻量化材料、柔性电子智能传感器、便携式能源系统（2）推动跨界合作与协同智能化抢险救援装备的研发需要多个学科的交叉融合，建议加强以下合作：产学研合作：高校、科研院所与企业联合攻关，加速科研成果转化。国际交流与合作：学习借鉴国际先进经验，共同制定行业标准，推动全球救援能力的提升。（3）加快标准制定与推广智能化抢险救援装备的标准化是提升装备互操作性和应用效率的关键。建议：制定行业标准：尽快出台相关国家标准和行业规范，覆盖数据接口、通信协议、功能性能等方面。建立测试验证平台：建设模拟真实灾害场景的测试基地，对装备进行充分验证。（4）强化人才队伍建设智能化抢险救援装备的应用需要大量高素质人才，建议：加强专业培训：对救援人员进行装备操作、数据解读等方面的培训，提升实战能力。培养复合型人才：培养既懂救援业务又懂智能技术的复合型人才，推动装备的深度应用。（5）重视伦理与安全在发展智能化抢险救援装备的同时，需重视伦理和安全问题：数据安全：确保救援数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。伦理规范：制定人工智能伦理规范，确保装备在救援过程中的决策公平、公正。通过以上建议的实施，有望推动智能化抢险救援装备的快速发展，为抢险救援工作提供更加智能、高效、安全的保障。7.未来发展趋势7.1技术革新方向智能化抢险救援装备的迅猛发展，不仅体现在技术上的突破，更在于其在设计理念、制造工艺、应用场景等方面的全面创新。未来的技术革新方向可以从以下几个方面着重发展：全域感知技术智能化抢险救援装备未来将更注重全域感知能力，应用先进的传感器技术、物联网技术及人工智能算法，实现对灾害现场的全面感知、数据采集和实时传输，为抢险救援提供精准、及时的信息支持。例如，利用无人机搭载红外热像仪和视频监控系统，可以在火场、地震等灾害现场快速获取