崔英豪 方光秀

(延邊大學工學院，吉林延吉 133002)

0 引言

隨著近幾年人工智能的快速發(fā)展，各式各樣的人工智能機器人融入了我們的日常生活。無人駕駛汽車的發(fā)展，自1992年中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車誕生，到2000年，國防科技大學研制的第4代無人駕駛汽車試驗成功［1］，再到如今福特公司準備在2021年，在美國公路上投放大量無人駕駛汽車，無人駕駛汽車的技術越來越完善。如果能將無人駕駛汽車的環(huán)境感知和導航定位技術也應用到建筑行業(yè)的塔吊上，可在未來通過人工智能預防塔吊之間的起重臂桿碰撞和自動吊取、吊物等工作。但是，關于塔吊的人工智能化方面，還未有深入的研究。目前，我國在塔吊安全的發(fā)展前景上，有著通過云計算和物聯(lián)網(wǎng)來監(jiān)控塔吊運行狀況的技術［2］。因此，本文通過對無人駕駛汽車環(huán)境感知和導航定位技術的研究，將其理論方法運用到建筑施工塔吊中，使塔吊起重臂桿防碰撞和吊取貨物的工作通過人工智能完成。

1 人工智能技術

1.1 人工智能概念

人們對人工智能印象最深刻的記憶應該是在2016年3月，當時AlphaGo對戰(zhàn)圍棋九段棋手李世石，將人工智能拉入了公眾視野，成為2016年度最熱門的話題。近年來，人工智能迅速發(fā)展，在日常生活中也能遇到人工智能的技術，例如掃地機器人，已經(jīng)慢慢融入人們的生活當中。人工智能是通過大量的數(shù)據(jù)研究，運用計算機模擬人的一些思維過程的行為，并做出與人類智能相似反應的智能學科。

1.2 建筑塔吊人工智能應用領域的提出

人工智能的基礎領域有如下專門領域:1)知識獲得;2)基礎知識;3)探索、推論;4)視覺、語言理解等。

本文通過對人工智能的基礎領域研究，提出了適合建筑施工塔吊的人工智能應用領域，如圖1所示。

圖1 建筑塔吊的人工智能應用領域樹狀圖

2 人工智能領域研究成果分析

2.1 國內(nèi)研究文獻分析

2.1.1 圖像傳感

圖像傳感技術是無人駕駛汽車中較為重要的一個單元，無人駕駛汽車通過圖像傳感器可以檢測車是否偏離車道等重要信息。通過我國對無人駕駛汽車環(huán)境感知技術的研究文獻［3］分析得出，無人駕駛汽車在行駛過程，通過毫米波雷達、三維激光雷達等技術，感知汽車周圍的障礙物信息，并通過相機直接傳遞汽車周圍的路況信息。但是由于天氣情況不同、相機的安裝位置不同、汽車運行的快慢，會對周圍路況信息的感知產(chǎn)生一些偏差。

2.1.2 毫米波雷達

目前在汽車領域中裝有的毫米波雷達，主要負責輔助駕駛員能更好的判斷與障礙物的距離等。例如在倒車時測量周邊目標的方位、距離等，但遠距離需要精確遙感?，F(xiàn)在的車載毫米波雷達都是基于線性調頻波，通過發(fā)射機發(fā)射隨時間變化的頻率波，再將發(fā)射的信號和接收的信號混頻，由于接收的信號是通過反射得到的信號，所以通過發(fā)射信號和接收信號的延時，可以判斷障礙物相對于汽車的距離。袁帥［4］提出在傳統(tǒng)汽車領域中，毫米波雷達負責測量周邊目標的方位、距離和速度，從而實現(xiàn)各種輔助駕駛功能。

2.1.3 激光雷達

激光雷達在無人駕駛汽車中主要用于檢測動態(tài)障礙物，通過對動態(tài)障礙物的特征分析及運動狀態(tài)的分析，可以分析障礙物的運動特征，避免無人駕駛汽車與動態(tài)障礙物的碰撞，并能測得較遠距離的障礙物的運動特征。黃林如等人［5］基于激光雷達，研究無人駕駛汽車對動態(tài)障礙物的識別與檢測，在實驗中的無人駕駛汽車裝備了HDL三維激光雷達、相機、IBEO四線激光雷達以及SICK單線激光雷達，無人駕駛汽車可以準確判斷并識別動態(tài)障礙物，且平均的障礙物判斷距離為75 m。

2.2 國外研究文獻分析

美國谷歌公司作為最先發(fā)展無人駕駛技術的公司，其研制的全自動駕駛汽車能夠實現(xiàn)自動起動行駛與停車。谷歌自動駕駛汽車項目重組為一家名為Waymo的獨立公司。Waymo于2017年11月7日對外宣布，將對不配備安全駕駛員的無人駕駛汽車進行測試。福特公司也準備在2021年，在美國公路上投放大量無人駕駛汽車進行測試。

3 建筑施工塔吊與人工智能化

3.1 建筑施工塔吊

塔吊是建筑工地上最常用的一種起重設備，又名“塔式起重機”。塔式起重機以塔身結構為核心，各個運轉部分能夠分別組成不同的模塊，用來起吊施工用的鋼筋、木楞、混凝土、鋼管等施工的原材料。塔吊是工地上一種必不可少的垂直與水平運輸設備。

3.2 塔吊的智能化

塔吊的智能化系統(tǒng)主要包括:顯示器、傳輸子系統(tǒng)、執(zhí)行子系統(tǒng)、主控器、傳感器、通信模塊、塔吊操作人員監(jiān)控軟件、遠程監(jiān)控平臺。顯示器可實時觀察塔吊或塔吊群的工作狀況，通過手機提醒的起重臂桿防互撞報警功能、緊急制動功能、超載警示功能等。

在顯示器中不僅可以看到傳輸?shù)拿?，也能監(jiān)控塔吊群的運行狀況。通過電腦輸入傳輸命令，通過傳感器尋找目標物，并待貨物安裝完畢，由傳感器判斷貨物是否超重、路徑是否安全等問題，再將貨物運輸?shù)街付ㄎ恢谩Ｔ谪浳锲x重心或接近塔吊群的安全距離時，報警系統(tǒng)發(fā)出警報并緊急制動，同時通過通信模塊反饋到工作人員，由工作人員重新輸入數(shù)據(jù)。同時，具有黑匣子功能，記錄每次的執(zhí)行過程。

3.3 塔吊的人工智能系統(tǒng)

3.3.1 執(zhí)行子系統(tǒng)

人工智能塔吊的執(zhí)行子系統(tǒng)一和執(zhí)行子系統(tǒng)二如圖2，圖3所示。

圖2 執(zhí)行子系統(tǒng)一

執(zhí)行子系統(tǒng)一的運行過程如下:

1)接收到傳輸系統(tǒng)給出的選取貨物路徑及運輸貨物路徑，第一步判斷選取貨物路徑中是否存在塔吊之間的起重臂桿碰撞問題，若路徑中存在碰撞問題，則選取貨物路徑報警系統(tǒng)發(fā)出警報，且通過手機和電腦反饋到工作人員，由工作人員通過選取貨物路徑的警報系統(tǒng)，重新輸入選取貨物路徑數(shù)據(jù)。

2)選取貨物路徑不存在塔吊之間的起重臂桿碰撞問題時，則沿傳輸系統(tǒng)給出的指令運行到指定位置。第二步根據(jù)毫米波雷達判斷定位是否精準，若定位不精準(由于陰天、下雨天、霧天、下雪天等可能產(chǎn)生偏差)，則定位偏差報警系統(tǒng)發(fā)出警報，通過手機和電腦反饋到工作人員，由工作人員手動精準調整定位。

3)若定位精準，則放下繩索準備貨物運輸，執(zhí)行子系統(tǒng)一結束。

執(zhí)行子系統(tǒng)二的運行過程如下:

a.工人將貨物裝好后，第一步先判斷貨物是否超重，若貨物超重，則超重報警系統(tǒng)發(fā)出警報，通過手機和電腦反饋到工作人員，工作人員通知工人重新調整貨物重量。

b.若貨物重量在限定范圍內(nèi)，則將貨物吊起，第二步判斷貨物是否偏離重心。若貨物偏離重心，則偏離重心報警系統(tǒng)發(fā)出警報，并通過手機和電腦反饋工作人員，由工作人員通知工人重新調整貨物重心。

圖3 執(zhí)行子系統(tǒng)二

c.若貨物沒有偏離重心，則準備貨物運輸。第三步判斷貨物運輸路徑中是否存在塔吊之間碰撞問題。若貨物運輸路徑中存在塔吊碰撞問題，則貨物運輸路徑報警系統(tǒng)發(fā)出警報，并通過手機和電腦反饋到工作人員，工作人員通過監(jiān)控，重新調整貨物運輸路徑數(shù)據(jù)。

d.在貨物運輸路徑中不存在塔吊之間的起重臂桿碰撞問題時，繼續(xù)執(zhí)行貨物運輸指令，執(zhí)行子系統(tǒng)二結束。

3.3.2 塔吊的人工智能執(zhí)行系統(tǒng)

塔吊的人工智能執(zhí)行系統(tǒng)，如圖4所示。

塔吊的人工智能執(zhí)行系統(tǒng)可通過顯示器直接看到電腦給出的傳輸指令。傳輸系統(tǒng)給出指令后，通過執(zhí)行子系統(tǒng)一和執(zhí)行子系統(tǒng)二執(zhí)行指令，并由黑匣子儲存運輸記錄。

圖4 塔吊的人工智能執(zhí)行系統(tǒng)

4 塔吊的人工智能發(fā)展前景

目前智能化已經(jīng)運用到運輸系統(tǒng)中，在無人駕駛汽車方面，人工智能化已經(jīng)讓無人駕駛汽車在路面行駛。若能將人工智能化運用到建筑施工的塔吊當中，可以將塔吊的工作情況通過顯示器直觀顯示出來，并能實時監(jiān)控。報警系統(tǒng)可以讓工作人員及時發(fā)現(xiàn)問題并校正，并且通過本文提出的塔吊人工智能執(zhí)行系統(tǒng)，有效預防塔吊之間的起重臂桿碰撞，在塔吊工作的安全方面將有很大的改善。在智能化的時代中，建筑施工塔吊的智能化也會成為必然趨勢。

5 結語

1)本文通過對無人駕駛汽車的環(huán)境感知和導航定位技術的國內(nèi)外文獻研究，把圖像傳感技術、毫米波雷達檢測障礙物間距離、激光雷達檢測動態(tài)障礙物技術應用在建筑塔吊上，有效預防和解決塔吊之間的起重臂桿碰撞、自動選取貨物路徑等問題，將顯著改善塔吊的安全性。

2)本文提出的建筑施工塔吊的人工智能應用領域樹狀圖和執(zhí)行系統(tǒng)，為今后進一步研究建筑機械的人工智能化提供借鑒。