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简介：面向RoboCup Rescue仿真救援竞赛的Java代码包，适合参赛队员、机器人方向学生及希望了解多智能体决策与救援仿真的开发者，用于搭建可重复的灾害救援实验环境，研究搜索、路径规划、目标识别与避障等核心流程。包内共43个文件，以42个Java源码为主，另含1个Java备份文件，整体约74KB，体量轻便，便于按模块阅读和二次修改。已有1579人学习下载，说明该方向具有一定关注度。代码围绕仿真环境、算法实现、传感器数据处理、控制执行、日志评估与参数配置等环节组织，可帮助读者梳理救援智能体的决策链路，观察策略如何从感知输入落到动作输出，并借鉴日志与评估思路排查问题、对比算法效果，适合作为课程设计、竞赛预研和AI机器人入门实践的参考材料。

1. 仿真救援不是打怪：这套代码解决的是灾难前 30 分钟的资源调度

赛前一晚，我在一台机器上同时拉起地图服务器、仿真内核和六个智能体进程，屏幕上火光一片，消防车却在地图西北角来回打转。它明明收到了起火建筑的坐标，就是不往前走。查了四十分钟才发现：那条街道被倒塌建筑堵死，而我的路径规划还在拿灾前路网图算最短路。

这套仿真救援代码要解决的就是这类问题。它把一座城市丢进一个离散时间步的仿真内核里，让消防队、救护队、警察队三类智能体在有限的视野、有限的载重、有限的时间步里抢分：灭火、救人、清障。适合两类人，一类是想跑通多智能体协同的实验环境，另一类是准备打仿真救援类竞赛、需要一份能直接改的决策骨架。它的价值不在于模型多复杂，而在于整条链路是通的——感知、建模、决策、动作，每一步都能落到代码里。

2. 项目定位与技术栈：2D 仿真救援到底在模拟什么

先把这个项目的边界划清楚。它不是一个渲染精美的游戏，也不是一个纯强化学习训练环境，而是一套「协议客户端 + 世界模型 + 规则决策器」的单机多进程系统。内核负责物理与规则，你的代码只负责一件事：在每一次收到感知数据后，在限定时间内返回一批动作。

技术栈相当朴素：Python 3.8+ 负责任务逻辑，标准库的socket负责和内核通信，heapq实现寻路，json做配置。没有 Web 框架，没有深度学习依赖，甚至不需要 GPU。这种朴素的另一个好处是冷启动快，在本机上同时开几十个智能体进程也不会打满内存。

2.1 三类智能体与世界的拆解

仿真世界里能被感知和操作的实体是有限的几类，把它们记熟比读十遍代码管用：

三类智能体的能力边界不能混淆：消防队只能对建筑喷水，水量耗尽必须回补给点；救护队一次只能载有限人数，装卸都要消耗时间步；警察队清障是渐进式的，一次动作只能削掉一部分清障量。我见过有人让消防队去搬平民，结果整个时间步都被内核拒绝，白白浪费一轮决策。

提示：感知数据里每个实体都带唯一 ID，但 ID 只在单局内稳定，别把它写进配置或缓存跨局复用。

规则层面还有一条必须记住的硬约束：当被烧毁建筑的地面总面积超过阈值，仿真会提前结束，你的智能体还没来得及动作就被判负。这条规则直接决定了决策的优先级排序——压火势永远优先于救单个平民。

2.2 目录结构：代码分成哪几层

这套代码的分层思路很直接，协议、模型、决策、动作四层，隔一层就不许跨层调用：

rescue-agent/ ├── agents/ # 三类智能体的入口进程 │ ├── fire_brigade.py │ ├── ambulance_team.py │ └── police_force.py ├── core/ │ ├── client.py # 协议层：连接、订阅、收发一帧 │ ├── world_model.py # 世界模型：把感知流解析成对象图 │ ├── planner.py # 路网构建与寻路 │ └── actions.py # 动作封装，统一格式下发 ├── config/ │ ├── team.json # 队伍配置：各类型数量、端口段 │ └── weights.json # 决策权重，调参只动这个文件 ├── scripts/ │ ├── start_kernel.sh # 拉起内核与地图 │ └── run_team.sh # 批量拉起整支队伍 └── logs/ # 每局一份，记录每步决策

core/client.py是唯一碰 socket 的地方，其它模块全部面向对象操作，这样换平台或者换协议版本时只改一个文件。core/world_model.py负责把内核下发的扁平数据转成带索引的字典，是整份代码里被调用最频繁的模块。config/weights.json单独抽出来的原因很实际：调参的时候不想重启进程，把权重外置后改完文件下一局直接生效。

特别说一下agents/下的三个入口。它们不是三个独立程序，而是同一个控制循环套了不同的策略类，通过命令行参数指定智能体 ID 和端口。这样做的代价是入口稍微多几个文件，收益是三类智能体的行为差异全部集中在策略层，不会散落在启动逻辑里。

3. 跑起来：从零编译到第一帧感知数据的完整链路

跑不通这套代码的人，九成卡在启动顺序上。内核、地图、智能体三者有严格的先后依赖，顺序错了要么连不上，要么连上了收不到数据，而且两种错误的表现几乎一样——进程活着，屏幕没输出。

3.1 环境准备与启动顺序

先确认三件事：Python 版本不低于 3.8，本机防火墙允许内核端口段被访问，以及地图和场景配置文件是配套的（版本不匹配时内核会加载失败但不一定打印清晰日志）。

# 1. 安装依赖，只有一个第三方包用于日志着色，其余全是标准库 pip install -r requirements.txt # 2. 先起内核，-c 指定场景配置，-t 指定最大时间步 ./scripts/start_kernel.sh --config config/scenario.json --steps 300 # 3. 等内核打印 "kernel ready" 之后再起地图服务 ./scripts/start_kernel.sh --map-only # 4. 最后批量拉起整支队伍，序号必须和 team.json 里的定义一致 python -m scripts.run_team --team config/team.json --host 127.0.0.1 --base-port 7000

这几个命令背后有个容易忽略的细节：--base-port 7000是起始端口，内核会给每个智能体分配一个独立端口，7000、7001、7002 依次往上。如果你的智能体数量超过 20 个，记得检查端口段有没有和系统其它服务撞上，撞上时的表现是连接被拒绝，但报错信息很难看出是端口冲突。

--steps 300是单局的最大时间步。调这个值会直接影响调试节奏：跑通阶段建议设成 50，二十秒就能出一局结果；调参阶段再放到 300 以上，否则统计样本太小，指标噪声盖过真实差异。

启动后正确的日志长这样：内核打印每步的实体统计，智能体打印「已连接、已订阅、收到第 N 帧」。如果智能体一直停在「已连接」，说明订阅没生效；如果连「已连接」都没有，先查端口。

3.2 连接握手与第一帧感知数据

协议层是最容易被跳过、也最容易翻车的一层。仿真救援的通信是长连接 + 换行分隔帧，客户端连上后要先报身份，收到确认才能订阅，订阅之后内核才会在每个时间步推送感知。少一步都不行。

import socket class AgentClient: """协议客户端：只负责连接、订阅和按帧收发，不做任何业务判断""" def __init__(self, host, port, agent_id): self.host = host self.port = port self.agent_id = agent_id self.sock = None self.buf = "" # 拼包缓冲，TCP 是流式的，一帧可能分两次到 def connect(self, timeout=10): self.sock = socket.create_connection((self.host, self.port), timeout=timeout) # 握手第一步：报上自己的全局 ID，内核据此绑定端口和实体 self._send_line(f"(AK_Connect {self.agent_id})") reply = self._read_frame() if "OK" not in reply: raise RuntimeError(f"connect rejected: {reply}") def subscribe(self, channels): # 订阅决定每帧下发哪些实体，订得越多单帧越大，解析越慢 self._send_line(f"(AK_Subscribe {' '.join(channels)})") def recv_frame(self): return self._read_frame() def _send_line(self, line): self.sock.sendall((line + "\n").encode("utf-8")) def _read_frame(self): # 标准做法是按换行切帧，且必须保留残余缓冲 while "\n" not in self.buf: chunk = self.sock.recv(65536) if not chunk: raise ConnectionError("kernel closed the connection") self.buf += chunk.decode("utf-8", errors="replace") frame, self.buf = self.buf.split("\n", 1) return frame

逐段说清楚。agent_id是内核分配的全局编号，同一个端口上重复握手会被拒绝，所以调试时不要用两个进程抢同一个 ID。subscribe的channels参数我一般传["building", "civilian", "road", "refuge", "self"]，早期调试可以只订self和building，帧体积能小一个数量级，方便先看清结构再加。

_read_frame里的buf是血泪经验：不保留残余缓冲，在地图实体多、单帧超过 64KB 时必然出现半包，表现是 JSON 解析偶尔报错，且只在大型地图上复现，非常玄学。用errors="replace"而不是直接decode()，是为了内核偶尔下发非 UTF-8 字节时不会让整个进程崩掉，至少能打日志看到原始内容。

提示：create_connection的超时参数只作用于连接阶段，读数据阶段没有超时保护。生产一点的写法是给 socket 设settimeout，否则内核卡住时你的进程会无限等待。

握手成功后收到的第一帧，建议原样打到日志里看一遍。这一帧的结构决定了后面所有解析代码的形状，比任何文档都准。

3.3 跑通之后先看这三个指标

进程能跑不等于代码对了。第一次跑通，先看三个数，能省掉后面大量排查时间：

第一个是每帧的实体数量波动。世界模型解析出来的建筑数、平民数应该随时间单调下降（烧毁、死亡），如果忽然变成 0，多半是解析器在某个字段上抛了异常被吞掉。第二个是智能体的动作响应率，即内核接受的动作数除以你发出的动作数，低于 90% 说明动作格式或前置条件有问题。第三个是单帧处理耗时，用time.time()掐一下，稳定在 100ms 以内才算健康，超过 500ms 就要考虑优化解析和寻路了。

这三个指标建议做成一行日志，每 10 帧打一次。后面调参时全靠它定位问题。

4. 核心模块拆解：一个消防智能体从感知到动作的完整链路

链路本身很短：收帧、解析成世界模型、挑目标、算路径、下发动作。难的是每一环都有边界条件。下面按执行顺序拆。

4.1 世界模型：把感知流变成可查询的对象图

内核下发的数据是扁平的，你需要的查询是「离我最近且还在烧的建筑」「哪些平民压在路障下面」。这两者之间差一层索引结构，world_model.py就是干这个的。

class WorldModel: def __init__(self): self.step = 0 self.buildings = {} # id -> {fieryness, brokenness, area, pos} self.civilians = {} # id -> {hp, damage, pos, buried} self.blockades = {} # id -> {repaire, pos, cells} self.roads = {} # id -> {head, tail, blocked} self.refuges = {} self.me = {} # 自身状态：pos / water / loaded / hp def update(self, frame): """每帧全量重建，简单但可靠；实体规模大时改成增量更新""" self.step += 1 self.buildings.clear() self.civilians.clear() for item in frame.get("buildings", []): self.buildings[item["id"]] = { "fieryness": item["fieryness"], "brokenness": item["brokenness"], "area": item.get("ground_area", 1.0), "pos": item["pos"], } for item in frame.get("civilians", []): self.civilians[item["id"]] = { "hp": item["hp"], "damage": item["damage"], "pos": item["pos"], # 被压在建筑物下时内核给的标记，救人前必须先清障 "buried": item.get("buried", False), } self.me = frame.get("self", {})

update用全量重建而不是增量更新，是刻意的选择。增量更新省 CPU，但要处理实体消失（建筑烧塌、平民死亡）的逻辑，一旦漏了就会拿到过期对象，排查成本远高于省下的那点时间。等单帧耗时真的超过预算了再改增量，那时候你已经有日志能对比了。

字段里最容易误读的是fieryness。它是分级值，不是布尔。0 表示没火，中间值表示燃烧程度，最高一档表示已经烧塌。判断「要不要去灭」时直接拿它当强度用，不要写成if fieryness > 0，那样会把一处小火和半条街着火同等对待。area同理，它是地面面积，大火烧大楼和小火烧平房对总分的破坏完全不同。

4.2 决策层：目标评分与全源最短路

目标选择本质是个打分问题：火势带来的紧迫性减去过去的路程成本。这个公式简单，但足够干活，而且每一项目标都能单独调。

def score_building(me, bld, dist, w): """返回该建筑的优先级得分，越大越该去""" # 火势强度 × 面积：烧得越狠、面积越大的建筑越优先 urgency = w["fire"] * bld["fieryness"] * bld["area"] # 破损度高的建筑救回来价值低，稍微降权 value = 1.0 - w["broken"] * bld["brokenness"] # 距离惩罚，防止为了灭一处远火跑半个地图 cost = w["dist"] * dist return urgency * value - cost

三个权重的量纲不一样，调参的时候不要一起动。我的习惯是先固定dist，把fire和broken调出一个合理的取舍关系，再调dist控制活动的半径范围。weights.json里存的就是这三项，改完下一局生效，不用重启。

距离从哪来？不能每帧现算最短路，那是 O(n²) 的开销。常见做法是开局时按路网跑一次全源最短路，把结果缓存成二维表，之后每帧只做查表。

import heapq def dijkstra(adj, src): """单源最短路，返回 {node_id: 距离}；开局预计算一次，之后只查表""" dist = {src: 0.0} pq = [(0.0, src)] while pq: d, u = heapq.heappop(pq) if d > dist.get(u, float("inf")): continue for v, w in adj.get(u, []): nd = d + w if nd < dist.get(v, float("inf")): dist[v] = nd heapq.heappush(pq, (nd, v)) return dist

adj是邻接表，键是路网节点 ID，值是一组(邻居节点, 权重)。权重取两个节点之间的欧氏距离或道路长度都行，前者够用，后者更准但要多解析一个字段。dist缓存后，查询建筑距离时要先把建筑坐标映射到最近的路网节点，这一步不能省——直接拿坐标算直线距离会让消防车往墙上撞。

路障来了怎么办？路网会变。我的做法是维护两张表，一张静态最短距离表开局算好，一张动态阻塞标记每帧更新；查询时如果最短路上有阻塞，退化成带黑名单的 A* 重算，只在真正需要时才付这个开销。

4.3 动作下发与状态机闭环

决策出目标之后，动作不是一次性发一条，而是要有状态。消防车在「去目标」「喷水」「回补给点」三个状态之间切换，中间被打断要能恢复。

RESERVE_WATER = 500 # 保留水量，低于这个值就回补给点 SPRAY_MIN_WATER = 200 # 低于这个值连一次喷水都放不出来 class FireBrigadeController: def act(self, wm, planner): me = wm.me # 状态 1：水量见底，放弃灭火，先回补给点 if me["water"] <= RESERVE_WATER: refuge = planner.nearest_refuge(me["pos"]) return [("AK_Move", refuge)] if refuge else [] # 状态 2：没有目标或目标已不燃烧，重新选一个 target = me.get("target") if target is None or target not in wm.buildings \ or wm.buildings[target]["fieryness"] == 0: target = planner.pick_fire_target(me, wm) me["target"] = target if target is None: return [] # 没火可灭，站着不动比乱跑安全 # 状态 3：已经贴到目标建筑，开始喷水 if planner.adjacent(me["pos"], wm.buildings[target]["pos"]): if me["water"] < SPRAY_MIN_WATER: return [] return [("AK_Extinguish", target)] # 状态 4：还在路上，继续走 return [("AK_Move", planner.next_hop(me["pos"], target))]

几个参数值得单独说。RESERVE_WATER代表的是保命线，取值要大于SPRAY_MIN_WATER加上返程耗水，否则会出现「跑到目标发现喷不动，也回不去」的死局，这在早期版本里是真实发生过的翻车。SPRAY_MIN_WATER是内核的硬门槛，低于它发动作会被静默拒绝，注意是静默——不报错，只是动作不生效，所以必须自己在客户端侧挡住。

状态 2 里那句「目标已不燃烧就重选」看着像废话，但没有它会出现一种情况：目标被队友先灭了，消防车还在原地继续喷空气，一个时间步就这么浪费了。仿真救援的每一步都是钱，这种空转累积起来非常致命。

next_hop返回的是路径上的下一个节点而不是终点，因为AK_Move一次只能走一格。想一次走远，就得自己维护一个路径队列，每步弹一个出来。

5. 避坑与排查：仿真救援里最容易翻车的五个问题

下面五条都是实际跑出来的，不是文档里抄的。每条按现象、原因、解决写。

5.1 连接与协议类问题

现象一：智能体连上后一直收不到感知数据，进程活着但没有输出。原因是握手后没有订阅，或者订阅的通道名写错了。内核不会因为通道名错误而报错，只是什么都不推。解决方式是把订阅动作和接收动作之间加一行日志，打印订阅请求的原文，同时在内核侧确认该 ID 已进入订阅列表。更省事的办法是订阅后设一个 2 秒超时，超时就打印警告并重发一次订阅。

现象二：跑半小时后偶发 JSON 解析失败，重启就好，大型地图必现。这就是半包问题。TCP 是字节流，一帧可能分多次到达，只按recv的边界切帧必然出问题。解决办法是保留接收缓冲，按分隔符切，切剩下的留到下一次。顺带一提，缓冲区用字符串累加在内核推送频繁时会有性能问题，实体量大时换成bytearray，拼接开销能降一个数量级。

5.2 决策与性能类问题

现象三：所有消防车开局全部涌向同一栋建筑，其它方向的大火没人管。原因是目标选择是各智能体独立计算的，同一个评分函数必然给出同一个答案。解决靠两点：一是给已分配目标加惩罚项，被别的队友盯上的建筑在评分时扣掉一个固定值；二是在队伍层维护一个共享的分配表，由队长进程周期性下发。前者改动小，后者效果好，先上前者验证思路。

现象四：单帧处理耗时从 80ms 涨到 1.2 秒，动作开始落后于时间步。八成是全源最短路算太勤了。检查一下是不是每帧都在调dijkstra。路网在开局和每次清障后才会变化，其余时间应该只查表。另一个常见原因是每帧都在遍历所有平民算最近目标，改成按建筑分组、按距离剪枝后耗时立刻下来。判断标准很简单：把每帧的处理拆成解析、建模、决策三段分别计时，哪段超一目了然。

5.3 崩溃判定与提交类问题

现象五：明明灭了不少火，总分却很低，甚至比不操作还差。先看崩溃判定条件。总分里建筑损毁的权重通常远大于单个平民，压火势的优先级如果排在救人后面，就会出现「救了一堆人但半座城烧没了」的结果。解决办法是在权重表里把建筑损毁项单独提出来，和救人项做一次消融对比，看哪一组在多个地图上更稳定。我的经验是在崩溃线附近必须优先压火，远离崩溃线时再转向救人，做一个基于损毁面积占比的动态切换。

再补一个提交环节的坑：日志里记录的决策和你最终提交的动作之间必须能对上。我吃过一次亏，日志打的是「选中目标 X」，实际下发的是上一帧缓存的 Y，因为状态对象被跨帧复用了。后来改成每帧下发前把最终动作原文打一条，再没出现过。

提示：logs/目录按「地图名 + 随机种子 + 时间戳」命名，别只用时间戳。调参时要复现某局，地图和种子缺一个就白搭。

6. 二次开发：把单智能体改成可协同的编队

单智能体跑通之后，下一步几乎所有人都会想加协同。最省事的切入点不是全局规划器，而是共享目标分配表，因为改动局限在决策层，不碰协议和建模。

6.1 用一张共享表切断重复决策

在core/下加一个轻量的分配器，由队伍里的一个进程兼任，每 N 帧广播一次「谁负责哪个目标」。各个消防智能体在选择目标前先查这张表，被占用的建筑直接跳过。

这张表有两个必须处理的细节：一是过期，占用它的智能体死了、没水了、改目标了，表项要能超时自动释放，否则会永久锁死建筑；二是争抢，两个智能体在同一帧都想认领时，用 ID 小的优先，比加锁简单得多。

6.2 验证改动是否真的有效

协同改完之后不要凭感觉说「好像好了」。固定地图和随机种子，跑十局取均值，对比改动前后的三个数：建筑总损毁面积、成功后送的平民数、每帧平均耗时。前两个应该上升，第三个不能显著变差。我一般会在config/team.json里留一个baseline_mode开关，关掉就走原来的独立决策，这样 A/B 对比只要改一个布尔值。

最后提醒一条：每次调完权重，先跑 50 步的短局看趋势，趋势对了再跑满 300 步。这个习惯帮我省下过无数次等待——有一次我信心满满地把距离权重调低，短局里火势压得漂亮，满局跑到第 220 步崩了，原因是消防车全跑去了地图另一头，补给点附近烧成白地。

从那以后我每次改决策逻辑，都强制先跑短局再跑满局，两轮数据对不上就不提交。希望帮到你。

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