随着机器人相关技术的进步,机器人正逐步替代人类救援者被应用到突发事件危险区域信息采集与应急救援等领域,面向机器人救援队伍的可视化指挥体系正在建立。本文结合公共安全事件、机器人指挥控制理论和可视化相关知识,构建机器人应急指控可视化平台,旨在展现机器人应急救援各阶段信息,为救援决策提供支持。本文的主要工作包括:（1）构建机器人应急指控可视化平台。借助公共安全三角形模型,分析机器人的系统功能,确定机器人参与应急管理的救援行动内容。基于OODA环模型分析机器人应急管理活动过程,作为关键模块设计基础。基于Stuart K.Card提出的经典数据可视化模型,设计应急指控信息可视化模型,为数据可视化整体流程提供参考。据此基础,构建机器人应急指控可视化平台架构,设计环境信息、监测预警和机器人救援决策三大可视化关键模块和数据库。（2）环境信息可视研究。梳理机器人采集的环境信息内容,基于信息觅食理论提出可视化平台界面的可视要素。为实现更好的可视化效果,重点研究环境信息可视化的数据处理过程,包括数据预处理、插值处理和可视处理三大主要处理步骤。以化工灾害环境信息为例,对化工火情数据进行预处理以标准化数据结构,利用样条插值法、反距离权重插值法（IDW）和克里金（Kringing）插值法分别对化工火情温度实现空间插值并分析精度,通过GIS、图表和系统元素符号进行可视化表达。（3）监测预警及可视研究。借助态势感知理论（SA）构建监测预警模型,提出机器人信息关联模型和机器人数据融合模型作为预警数据处理基础,重点研究化工灾害环境火情危险识别预警和次生灾害风险估计预警子模块。提出基于“BP神经网络和DS证据理论”的危险识别算法,提升火情识别的准确率。利用“模糊事故树分析法”将风险定性估计转化为定量估计,预测次生灾害风险概率,获取当前易造成灾害的风险因素。危险识别和风险估计预测危急情况,及时预警以便采取有效救援措施。最后对预警结果实现可视化。（4）救援决策及可视研究。为明晰机器人救援行动方案,提取机器人实体、行为、任务和交互四大要素,利用对象过程方法（OPM）系统分析救援体系结构,详细展开机器人任务规划研究。利用栅格法重点构建化工灾害下机器人的任务环境,基于改进的蚁群算法获取此环境下机器人执行任务的路径长度作为任务分配所需考虑的路径成本信息,通过精英遗传算法对机器人任务分配问题进行仿真求解,获取机器人任务规划方案。最后对机器人资源和任务规划方案实现可视化。本研究中,机器人应急指控可视化平台和关键模块的开发与实现利用了SSM开发模式和Arcgis API for Java Script、Echarts等开发技术。