十多年來，在GPS拒絕的基礎設施深處，第一響應者的精確定位一直是消防安全和應急人員社區難以實現的目標。目標是在數十分鐘內將位置精確定位到幾米以內。巧合的是，這些目標與戰術導彈制導系統的目標幾乎相同，今天選擇的解決方案可能至少花費10，000美元，并且具有令人望而卻步的尺寸，重量和威力。這些相同的解決方案被用于第一響應者的早期概念驗證演示器，但被證明是實際部署的障礙（成本和規模）。

因此，急救人員的位置確定仍然是當今最復雜的位置應用之一。沒有一種銀彈傳感器可以實現預期目標，但需要多個技術節點，每個節點都處于能力的前沿。此外，它還涉及大規模的傳感器融合和系統集成方法。

高性價比的高性能MEMS慣性傳感器現在可以為潛在的解決方案提供種子。本文設想了一個完整的傳感器到云傳感器融合系統，包括高度復雜的算法。

主要辦法和使能技術見下文表1。

系統開發人員面臨的主要挑戰可歸納為以下三大類：程序、環境和傳感器融合。在設計多傳感器解決方案的過程中，必須毫不妥協地理解第一響應者任務的高度復雜性，加上各種極端環境帶來的挑戰。

程序

消防安全搜救任務遵循高度紀律化的過程，同時必須適應完全不確定的現實生活場景。可部署的精確定位系統必須最大限度地適應現有的流程和設備。由此產生的一個要求是在沒有任何固定或臨時基礎設施的情況下運行，因為急救人員通常已經背負著大量設備（重量和成本）的負擔。任何系統開發都應從早期階段開始就以實現小型化嵌入式設備和智能手機量級的響應者成本為目標。在這里指出，現有的智能手機位置性能非常不足，因此存在挑戰。圖 1 概述了所需系統最相關的主要和次要操作要求。

圖1.定義第一響應者設計問題的關鍵操作要求。

環境的

雖然戶外定位在GPS覆蓋下變得無處不在，但完全室內或混合（室內/挑戰室外）環境的支持要少得多。一些室內定位情況（如購物中心）可以通過安裝的基礎設施來實現，但是，對于第一響應者的目標來說，這些既不精確，也不實用。對于跟蹤系統的系統設計人員，以下注意事項推動設計定義、組件選擇和風險緩解方法：

射頻傳播路徑。

溫度/沖擊對傳感器的影響。

基礎設施損壞/改變的可能性。

傳感器融合

前面提到的過程和環境挑戰是此問題的核心設計方法（傳感器融合）的基礎。選擇相關的主檢測模式，以在關鍵操作模式下提供不折不扣的性能，同時互補傳感器與應用每個階段的關鍵障礙相匹配，如表2所示。

由于MEMS能夠在沒有外部基礎設施的情況下運行，并在動態環境中提供精度，因此如果能夠在極端環境中運行，并且與適當的次級傳感器配合使用，則有望在整個解決方案中發揮主要作用。

微機電系統的進展

雖然消費慣性MEMS器件已經朝著商品化的方向發展（對性能規格的關注有限），軍用MEMS仍然非常昂貴，但工業和汽車MEMS（見圖2）的目標是實現性能和成本水平。

圖2.工業級MEMS器件即使在極端運動動態下也能實現低噪聲和穩定運行。

與消費行業相比，工業和汽車行業需要在相對復雜和極端的環境中進行精確傳感，該領域的供應商已經采用了專門調整的架構特征，以拒絕性能批評者，例如離軸運動、振動和沖擊事件，以及由于時間和溫度引起的誤差。雖然這種設計特征通常最容易通過更大的傳感器或更昂貴的工藝來實現，但汽車和日益重要的工業市場的經濟壓力迫使采用更關鍵的方法來設計性能和成本效益。結果是MEMS元件具有極具吸引力的性能/價格定位，這些元件專為工業應用而開發，如表3所示，其中比較了三類主要元件的誤差相對于行進距離的百分比。工業級MEMS可以提供幾乎與高端軍用設備一樣好的導航能力，同時以合理的價格與商品化的消費MEMS組件相媲美。

這一優勢的原因需要更深入地研究MEMS元件相對于目標應用的關鍵規格。在第一響應者目標的情況下，MEMS傳感器的一項關鍵任務是識別正在經歷的運動類型，并測量步數和步幅。與行人運動模型相反，第一響應者的運動將更加隨機、動態且難以辨別。此外，由于精度目標，傳感器必須能夠抑制虛假運動，例如振動、沖擊以及腳或身體的左右搖擺/搖擺。除了基于傳感器噪聲的簡單精度分析（這對于行人模型來說可能就足夠了）之外，第一響應者模型還必須包括線性g抑制和跨軸靈敏度等關鍵規格。表4提供了工業和低端MEMS器件的并排比較，查看了三個值得注意的規格的RSS誤差組合。不難看出，噪聲不是有害因素，而是線性g和交叉軸性能，許多低端器件甚至沒有指定，是最重要的問題。

雖然僅在短短幾年前，高性能慣性傳感器主要只能通過光纖等方法實現，但工業MEMS工藝現在已經清楚地證明了它們可以勝任這項任務，下表5中指出了關鍵導航指標的相對比較。

如圖2所示，ADIS16488A就是一個工業MEMS IMU示例，它集成了10自由度高性能檢測，并且還通過了最苛刻的應用（商用航空電子設備）的認證（如表6所示），表明它已準備好滿足急救人員的極端應用需求。

慣性MEMS性能的進步，以及質量和耐用性的持續證明，現在正與集成方面的重大進步相結合。最后一個障礙尤其具有挑戰性，因為如果不小心管理，傳感器尺寸可能與性能和耐用性成反比。必須證明和合并一系列高度戰略性、協調性和具有挑戰性的工藝進步，以實現此應用所需的性能密度水平，如圖3所示。

圖3.工業MEMS IMU在性能、尺寸、成本和集成度（不折不扣）方面不斷進步，以獨特的方式實現急救人員等關鍵應用。

傳感器加權

為給定應用選擇合適的傳感器之后，進行深入分析，以了解它們在整個任務的不同階段的權重（相關性）。在行人航位推算的情況下，解決方案主要取決于可用設備（例如智能手機中的嵌入式傳感器），而不是性能設計。因此，人們嚴重依賴GPS，而其他可用的傳感器（如嵌入式慣性和磁性傳感器）對確定有用位置信息的任務僅提供一小部分貢獻。這在室外工作得相當好，但在具有挑戰性的城市環境或室內，GPS不可用，并且其他可用傳感器的質量很差，在位置信息的質量上留下了很大的差距，或者換句話說，不確定性。盡管通常采用先進的濾波器和算法來合并這些傳感器，但如果沒有額外的傳感器或質量更好的傳感器，該軟件實際上幾乎沒有縮小不確定性差距，這最終會顯著降低報告位置的置信度。圖 4 從概念上對此進行了說明。

圖4.基于智能手機的行人導航主要依賴于GPS，帶有補充但未優化的預嵌入傳感器，在運動檢測的高置信度或可靠覆蓋方面留下了顯著差距，僅靠算法無法解決。

相比之下，工業航位推算場景（如第一響應者）專為性能而設計，系統定義和組件選擇由特定的精度要求指導。質量明顯更好的慣性傳感器使它們能夠發揮主要作用，并小心利用其他傳感器來縮小不確定性差距。從概念上講，算法更側重于傳感器之間的最佳加權、切換和互相關，以及對環境和實時運動動力學的感知，而不是外推/估計可靠傳感器讀數之間的位置（見圖 5）。

圖5.通過專門針對第一響應者任務全覆蓋的傳感器選擇，系統的準確性和可靠性大大提高。

上述任何一種情況下的精度都可以通過改進質量傳感器來提高，雖然傳感器濾波和算法是解決方案的關鍵部分，但它們本身并不能消除有限質量傳感器的覆蓋范圍差距。

精確定位和映射 （PLM） 系統

對于第一響應者跟蹤的特定情況，任務已分為以下階段，以便最好地評估傳感器處理要求：到達現場、部署、建筑物內部和救援 - 表 7。據設想，消防車配備了高端GPS/INS系統，該系統能夠在到達現場時對車輛的位置進行地理定位，作為已知的參考點。從這一點開始，直到消防員進入建筑物，有一個不確定和隨機的運動序列，精確定位和映射系統依賴于超寬帶測距實現來保持消防員位置和方向的準確定位。進入結構后，慣性傳感器成為主要的跟蹤傳感器，目標是提供幾米的定位精度。如果需要，該系統設計為僅依靠慣性傳感器，但也能夠在可用且可靠的情況下利用其他機會信號，例如UWB測距信號，磁力計校正和氣壓測量。如前所述，實現的算法不僅跟蹤位置，而且生成搜索模式的實時路徑圖。如果消防員倒下或遇險，從初始路徑生成的地圖是救援消防員的補充傳感器輸入，救援消防員也由慣性傳感引導。

任務間隔	初級傳感	輔助傳感	時期	準確性
到達現場	全球定位系統	慣性的	—	地圖修復
部署	超寬帶	慣性的	未知	分米
大樓內	慣性的	機會的信號	~30分鐘	米
救	慣性的	路徑圖，其他	紀要

雖然高性能傳感器肯定是PLM系統的核心，但以下因素也是該系統的關鍵推動因素：

深入了解組件傳感器及其在應力下的漂移特性/限制。

對人體運動模型有廣泛的了解。

詳細的應用程序級別見解和操作模式定義。

這些為傳感器融合處理的實施提供了定義、指導和邊界（參見圖 6）。處理的核心是粒子過濾器，它隨著時間的推移跟蹤多個可能的運動，在過濾器區分它們時消除錯誤的路徑。傳感器本身分布在消防員身上，以獲得最佳性能，無線身體網絡以及堅固的回程通信網絡無縫連接消防員、救援人員、指揮和控制，以及基于云的地圖和協調，如果可能和有用。

圖6.PLM 系統是基于高性能傳感器、互補傳感器過濾和處理以及基于云的數據庫和分析的完整傳感器融合解決方案。輸出是精確的位置和搜索路徑圖。

精確的定位和映射系統提供了一種無基礎設施的定位檢測方法，利用高性能傳感器和高級算法以最佳方式合并所有機會信號。系統目標是米級精度和實時路徑圖生成。工業級MEMS慣性傳感器的進步使PLM成為可能，完整的系統開發方法允許解決技術障礙，同時實現商業指標。

持續的工作重點是集成最新一代傳感器的進步，并將其與第一響應者操作場景定義中的新見解相匹配。最終集成將包括優化的外形尺寸和機身位置，以及更完整地實施所需的通信鏈路和最終系統認證。

審核編輯：郭婷