摘? 要：隨著散貨港口裝卸設備數量、種類的不斷增加，如何高效可靠使用這些大型設備是急需解決的問題。文章從激光雷達傳感技術、視頻分析AI技術、三維建模計算等多維度建立一套完整的智能安全預警系統(tǒng)，解決目前客觀存在的精準度低、誤報率高、無法適應復雜現場環(huán)境等諸多問題。提高核心作業(yè)設備堆取料機的安全作業(yè)性能，望對日后散貨港口安全生產有所幫助。

關鍵詞：港口；堆取料機；激光雷達；AI；三維空間；防撞

中圖分類號：TP273+.5；TH246 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）10-0143-04

Abstract： With the increasing number and type of bulk cargo port loading and unloading machines， how to use these large machines efficiently and reliably is an urgent problem to be solved. In this paper， a complete set of intelligent security early warning system is established from laser radar sensing technology， video analysis AI technology， three-dimensional modeling and calculation to solve problems such as low accuracy， high false alarm rate and inability to adapt to complex field environment. It improves the safe operation performance of core operation equipment stack reclaimer， hoping to help the safe production of bulk cargo port in the future.

Keywords： port; stack reclaimer; laser radar; AI; three-dimensional space; anti-collision

0? 引? 言

在大型散貨港口堆場內，堆取料機設備作為貨場作業(yè)的核心裝卸設備，主要部件包括機身、斗輪、臂架、壓重、司機室、臂架帶式輸送機、料場帶式輸送機等。在日常生產作業(yè)過程中，經常會出現多臺大機同步進行作業(yè)的場景，左右或前后相鄰的設備之間、設備與堆場貨垛之間，以及作業(yè)區(qū)內偶發(fā)性的人、車經過等危險因素揮之不去，一旦發(fā)生安全事故，給港口帶來的影響將是巨大的，如何有效防止該類情況的發(fā)生，傳統(tǒng)的人工看護和檢測手段很難滿足復雜多變工況下的現場環(huán)境，針對該突出問題，深化研究堆場實際工況，利用現有網絡路由、衛(wèi)星定位數據、大機尺寸信息等，結合當前先進、成熟的計算機技術、高精度電子圍欄技術、三維可視化建模技術、精密的雷達檢測技術以及動態(tài)視覺AI技術等，創(chuàng)新研發(fā)適用于該類場景的安全預警檢測系統(tǒng)，實現設備安全的可視化，精細化，動態(tài)化管理，整體優(yōu)化并提升此類大機設備的作業(yè)安全水平，降低風險系數，助力港口智能化的穩(wěn)步發(fā)展[1]。

1? 國內外現狀

目前國內外港口已實現堆取料機等大型設備一定程度的智慧化作業(yè)，具備了機上無人操作的條件，然而傳統(tǒng)港口大型裝備空間防撞系統(tǒng)已滿足不了復雜多變的現場環(huán)境。因此，這種落后的防撞系統(tǒng)亟須改變，本文研究開發(fā)安全預警檢測系統(tǒng)，將整體優(yōu)化并提升此類大機裝備的作業(yè)安全水平，降低風險系數，助力港口智慧化的穩(wěn)步發(fā)展[2]。

國外港口在安全防護方面的主要手段包括有：編碼器計量、微波雷達、激光紅外、衛(wèi)星定位、機器人巡視等，應用效果受現場生產環(huán)境有著較大的關聯影響。如：安裝在懸臂兩側的微波雷達傳感器，受作業(yè)料場粉塵影響嚴重，經常誤報警，且靈敏度極受限于安裝位置，調試難度高，投入使用后效果不理想。

相較于國內，目前在該領域內，依舊主要以人為主觀的判斷機制，報警提醒的方式只能在報警欄中顯示，欠缺直觀性。預警安防手段也主要以硬線限位開關為依托，這種傳統(tǒng)的防碰撞規(guī)避方式比較直接和粗獷，裝備防撞檢測的手段相對單一，缺乏靈活的可操控性，同時靈敏度也不高。加上原有堆場大型裝備空間防碰撞的PLC控制程序相對邏輯簡單，同時防撞檢測僅針對大型裝備之間及與貨垛的作業(yè)區(qū)間，缺少面向流動人員和車輛、機械等對象的安全檢測。另外，對于臨時堆放在貨場或貨場附近的物體、維修設施等，堆場裝備防撞系統(tǒng)也無法進行有效判斷[3]。

因此本文從多激光雷達傳感技術、視頻分析AI技術、三維建模計算等多角度建立全方位、軟硬件協同的堆取料機安全預警系統(tǒng)，確保運輸環(huán)節(jié)中的人員、設備、物料的安全，減少不必要碰撞事故所帶來的時間和經濟損失，從安全角度助力散貨堆場的整體運營效率。

2? 系統(tǒng)架構

為充分確保整個系統(tǒng)的靈活程度，減少耦合度，易于開發(fā)和維護，提升功能可擴展性，系統(tǒng)采用了ROS軟件架構，通過驅動層接入各種硬件設備，系統(tǒng)各服務組件之間通過topic/service進行通信。系統(tǒng)架構如圖1所示。底層攝像頭、激光雷達等傳感器設備采集現場實時數據，通過堆取料機機上有線或無線網絡傳輸至控制中心服務層。經過不斷訓練迭代、建模計算等手段將分析結果推送至應用層，最后分類應用在監(jiān)控中心展示實時預警系統(tǒng)。系統(tǒng)對所有采集、分析的數據進行管理及可視化呈現，具有統(tǒng)一集中監(jiān)控功能，重要的信息交互和獲取界面，更是運維管理可視化管理的重要基礎。

由于需要采集各類設備數據及通過各種協議方式獲取的不同類型的工況數據，系統(tǒng)需具備穩(wěn)定、高效、較強的協議適配性等技術特點。因此系統(tǒng)采用了基于J2EE的多層體系結構來構建目標系統(tǒng)，并針對業(yè)務的不同特點，采用了如下框架技術：

1）系統(tǒng)所有的消息訂閱發(fā)布都基于消息機制，實現消息的分布式處理及異步通信，能夠輕松應對系統(tǒng)的數據訂閱發(fā)布請求。

2）所有第三方接口及數據接口采用Web Serivce技術。

3）系統(tǒng)采集組件采用SNMP、WMI、SSH、HTTP等數據采集接口方式，適配不同系統(tǒng)應用不同的采集接口，以滿足系統(tǒng)對數據的全方位需求。

3? 安全預警系統(tǒng)關鍵技術

3.1? 激光雷達防撞預警

激光雷達防撞預警系統(tǒng)利用激光雷達在室外工作環(huán)境，對堆取料機懸臂附近的障礙物進行距離檢測和定位建圖，生成點云數據，同時應用傳感手段、計算機技術和數據分析方式完成堆取料機懸臂與料堆、相鄰大機、行人車輛等障礙物之間的近距防碰預警功能。

激光雷達防撞預警系統(tǒng)由高精度近距離雷達、網絡通信設備、服務器、監(jiān)控平臺等組成，如圖2所示。系統(tǒng)利用網絡接收雷達采集的全部點云信息，開展深度過濾及綜合分析，同時參考內部搭建的堆取料機數學模型，通過對重要位置的動態(tài)檢測，將檢測到的預警信息推送給大機自動化PLC系統(tǒng)。

激光雷達安裝在堆取料機懸臂下方回轉中心前處，該位置可跟隨懸臂進行俯仰和回轉動作，且具有粉塵污染少、電磁干擾小等優(yōu)勢。檢測區(qū)域為懸臂下方扇形區(qū)域，如圖3所示，通過安裝支架調整激光雷達掃描的準確位置。

激光雷達點云數據，是由激光雷達向周圍發(fā)射激光信號，同時接收反射的激光信號而來，即掃描得到的空間點的數據集。每一個點云信息都包含了三個維度的空間坐標數據，即X、Y、Z三個數據，此外可能還包括信號強度、噪聲數據、回波次數等內容，如圖4所示。這些點云數據是再通過外業(yè)數據采集、組合導航、點云解算，便可以計算出這些點的準確空間信息。

由于激光雷達傳感器的系統(tǒng)結構特性和工作原理，使其擁有一定區(qū)域的水平視場角和垂直視場角，所以在數據采集、分析過程中，要對水平和垂直兩個方向的分辨率進行分析，考慮每個數據點之間的距離精度，最后將結果作為下一步點云信息處理的依據。

將激光雷達說檢測到的區(qū)域范圍進行劃分，當有障礙物出現在警戒區(qū)時，進行報警。圖5為雷達設置的一個報警區(qū)域。

3.2? 視頻分析防撞預警

在堆取料機懸臂下方回轉中心處安裝攝像機，該位置可跟隨懸臂進行回轉動作，但不進行俯仰動作，且具有粉塵污染少、方便維護等優(yōu)勢?？蓪冶巯路教囟ǖ碾娮訃鷻趨^(qū)域進行實時視頻監(jiān)控，當視頻中檢測到有人員或車輛時，結合業(yè)務推理結果做出對應的告警信息，實現前臂下方AI智能安全警戒區(qū)域功能，預警區(qū)域如圖6所示。具體實現方式是利用基于深度學習的智能檢測算法，實現對闖入安全區(qū)域的人員和車輛的多目標、多尺度、多姿態(tài)的實時檢測與跟蹤。由于堆取料機懸臂較長，可根據攝像頭焦距和覆蓋的范圍來調整視頻監(jiān)控所覆蓋的區(qū)域。

該技術可全天候自動監(jiān)控，兼容已有的前端監(jiān)控設備和系統(tǒng)，對監(jiān)控畫面開展連續(xù)的分析判斷；報警響應及時，服務器能快速處理海量前端數據，及時做出事中判斷和預警；可精確預警，定制開發(fā)高精度算法，利用強大的圖像處理能力，準確識別異常狀況，自動存儲報警圖片與相關小視頻；物聯管理，通過先進的物聯網技術，結合智能視覺識別技術，對現場人員、機械設備、環(huán)境進行有效管控。

圖7綠色區(qū)域為視頻檢測區(qū)域，黃色區(qū)域為檢測到車輛入侵的報警提示。

3.3? 三維空間可視化防撞預警

設計搭建整體堆場三維場景，如圖8所示，包括堆取料機模型、料堆模型皮帶機模型等，利用全場大機RTK定位技術，實時地提供堆取料機站點在指定坐標系中的三維定位數據，并將其在三維空間中進行顯示。同時根據堆取料機系統(tǒng)本身所反饋的懸臂旋轉角度、俯仰角度，在三維空間中進行實時調整，依據定位坐標、懸臂長度、大小等信息，通過與最近的料堆或大機模型空間數據的實時計算，將獲取的空間計算數據與預定的防碰撞數據進行對比，根據設定的規(guī)則進行相應的預警信息處理，最終將虛擬場景與現實場景裝備作業(yè)的信息統(tǒng)一，顯示在操作人員面前[4]。

空間數據計算的目標是由獲取的所有堆取料機懸臂位置數據推算出三維空間中任兩臺堆取料機懸臂間的最短距離。原則上可采取多種數學算法計算出任兩臺堆取料機懸臂間的最短距離，由于堆取料機懸臂長配種短，因此可將懸臂長度近似為整機長度，那么可將求解兩臺堆取料機間的最短距離問題轉換為求解兩臺堆取料機懸臂間的最短距離。

所以兩臺堆取料機間的最短距離是：一堆取料機的回轉中心和懸臂前部中點連成的線段，與另一堆取料機的回轉中心和懸臂前部中點連成的線段間的最短距離。

3.3.1? 兩臺堆取料機的懸臂在同一平面

當兩臺堆取料機的懸臂在同一平面內時，最短距離為一堆取料機的懸臂前部中點到另一臺大機回轉中心和懸臂前部中點連成的線段的垂直距離或兩臺堆取料機的懸臂前部中點間的最短距離。

3.3.2? 兩臺堆取料機的懸臂不在同一平面

當兩個堆取料機的懸臂不在同一平面時，最短距離為一堆取料機的大機回轉中心和懸臂前部中點連成的線段，與另一堆取料機的回轉中心和懸臂前部中點連成的線段的公垂線段間的距離或兩臺堆取料機的懸臂前部中點間的最短距離[5]。

根據空間數據計算得出最小距離后，可以將最小距離與多個預設距離進行分級比較，同時將比較結果在三維可視化平臺上直觀展示。多角度立體式觀測，更加直觀地表現出安防預警的觸發(fā)區(qū)域、角度、位置等信息，通過有效加載大機設備實時位置和各機構動態(tài)，保持虛擬場景與現實場景設備作業(yè)的信息統(tǒng)一。憑借實時動態(tài)仿真大機走行位置、懸臂擺動和上下俯仰，實現快速并精準地反映指定編號設備的關鍵區(qū)域是否存在碰撞安全隱患，并根據碰撞間距定義隱患等級，采用不同的顏色和閃爍方式加以區(qū)分、強調和預警提示，并根據不同等級執(zhí)行預設的安防控制策略。

當大機在進行堆料或取料作業(yè)時，大機與料堆之間距離過近，屬于正常作業(yè)情形，所以本文根據設備真實作業(yè)情況對不同工況的檢測區(qū)域加以設計，動態(tài)調整保護區(qū)域，做到精準防護。圖9分別為堆料和取料作業(yè)場景。

4? 結? 論

本文基于對大型設備作業(yè)空間安全預警檢測保護的研究，通過依靠增設多類型高精度檢測傳感器設備，增加現場檢測的角度和手段，同時結合仿真檢測、智能分析、應對策略技術等上下同步構建一套相對完善的多維度監(jiān)測安防體系，確保關鍵設備生產安全并實現設備精細化管理，提高料場運行效益。

參考文獻：

[1] 張水良，劉治邦，李瀟峰，等.基于北斗定位的港口堆取料機防碰撞系統(tǒng)關鍵技術研究 [J].港口裝卸，2020（6）：43-46.

[2] 金闖，滕樹滿，周茂濤.一種堆取料機智能化改造方案 [J].金屬世界，2018（4）：68-72.

[3] 矯品仁.斗輪堆取料機自動化作業(yè)系統(tǒng)的研究 [D].大連：大連理工大學，2018.

[4] 魏吉敏，周泉.料場堆取料機的防碰撞控制研究 [J].港口裝卸，2015（1）：44-46.

[5] 李長安.堆料機無人值守智能堆料控制系統(tǒng)設計與實現 [D].秦皇島：燕山大學，2012.

作者簡介：楊晗芳（1989.04—），女，漢族，上海人，工程師，碩士研究生，研究方向：自動化。