近年来,随着经济建设的快速发展,引发火灾的因素也大量增加。频发的火灾事故不仅带来了巨大的财产损失,更是严重威胁到人们的生命安全,已是世界各国人民共同面对的一个灾难性问题。火灾救援中由于通信不畅导致的消防员伤亡事件时有发生,火场中大部分固定网络设施因损坏而无法工作,有线组网方式效率低且脆弱,恶劣环境下难以适用,移动自组网(Mobile Ad Hoc Network)是一种不依赖任何固定设施组建的抗毁性强的网络,广泛运用在灾难救援中。以机器人作为网络节点的自组织救援网络,保障火场通信的同时,救援机器人可协助消防员展开搜救撤离工作。消防员合理的选择搜救、撤离路径,是及时有效开展救援工作的保证,对于缩短消防员搜救撤离所需时间,提高救援效率和成功率,确保被困人员与消防员的生命安全具有十分重要的意义。首先,本文对火场搜救问题展开了研究。目前常用的搜索方式为消防员直接进入火场按照一定规则进行“地毯式”搜索,这种搜索方式存在定位难、易遗漏、安全系数低等诸多缺点。因此,我们引入机器人辅助消防员进行搜救,并提出了一种新的人机协作搜救策略。在该策略中,机器人按照既定规则跟随消防员移动,使以机器人作为节点的救援网络在搜救区域内得以扩展。消防员从邻近机器人处获得环境信息及位置信息,并根据附近机器人位置,依据三角组网的方法确定下一步的前进位置。消防员与机器人协作,目标区域的搜索与组网同时进行。基于此策略,本文提出了单团队和双团队的搜救方案及相应的组网策略,并对前进中的边缘和障碍物问题提出了解决办法。其次研究了撤离过程中的路径选择问题。撤离过程中,最短路径并不意味着最优路径,随着火势的蔓延,最短路径附近的环境可能并不安全,会对撤离人员造成伤害,故撤离中要兼顾路径长度与路径安全。本文组建的救援网络很好的解决了火场通信和环境评估这个难题,基于该救援网络,我们提出了一种最优撤离路径的选择方法。结合实际提出了一种以源节点至目的节点的方向矢量为基准向量的有向图的建立方法,记作SDBV(Source Node-Destination Node Direction Vector as Baseline Vector)。通过计算随机两个节点组成的向量与基准矢量的夹角,找寻出所有可通行的直接路径,以确保消防员的撤离是以出口为导向。运用D-S证据理论方法对周围环境信息进行评估,避免了单一传感器对环境的误判。最终目标是寻找出路径短同时安全性高的撤离路径,数值仿真验证了该方法的可行性与优越性。最后对本文提出的方法进行仿真验证,并指出有待解决的问题。