全球各地,各种自然灾害不时地发生,这些突如其来的事件常常给人以较大的损失和悲痛。灾难的发生不可避免,但在灾难发生前做好监测预测、灾难后及时救援是十分重要的,这体现了本文研究的必要性,即：研究组建一个灾难监测和救灾决策系统。在监测网络的设计方面,本课题选择了具有高效性和高抗毁性的无线网络作为组网的载体；同时,在监测网络报告灾难发生后,为了解决人工在救灾现场实施救援的盲目性,本课题结合作者在定位和导航方面的实践和积累,合理利用机器人代替人工作业,使救灾措施更具针对性。本课题主要研究在空旷环境下针对火灾的监测网络和救援决策系统,内容包括监测网络组建和决策调度系统设计两部分。在监测网络的设计中,本文结合无线传感器网络的特点和实际的应用场景,并基于低碳等多种因素的考虑,组建一个既可以用于监测又能够为定位导航服务的网络。该网络的具体架构为：灾难发生前,使用尽量少的节点来搭建“骨架”网络,充分利用每个节点的有效通信半径；灾难发生后,散布大量节点在前述网络“骨架”中,细划网格,达到监测的目的和为救援决策的服务；监测网络的路由机制选择上,本文利用Matlab对相关算法作了仿真和比较,最终选择使用AP分簇算法进行网络分层分簇管理。在救援决策调度系统方面,本课题将近来研究很热门的云计算与实体机器人相结合,并对其产品“机器人云”进行针对性的研究,在此基础上分析历史监测数据,构建灾难模型,实现机器人调度；还有,研究了无线传感网络的定位技术,探讨了对机器人的定位和导航等方面。课题将无线传感网络和“机器人云”系统有机结合,实现了灾难趋势预测和最优救援路径规划等功能,作为可实际应用的系统,目前完成了关键算法仿真、系统功能试验,并对系统的重点部分做了探索性的实现,达到了预期要求。减灾救灾与人们生活直接相关,本文研究的关键技术有着广泛的探索空间和应用前景。