胡欣

（日立樓宇技術(shù)（廣州）有限公司，廣州 510000）

0 引言

電梯作為現(xiàn)代城市生活不可或缺的一部分，為人們提供了便捷的垂直交通方式。然而，電梯井道的安全性和可靠性對于使用者的生命和財產(chǎn)安全至關(guān)重要。因此，對電梯井道的巡檢和維護(hù)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的巡檢方法通常依賴于人工勘測，存在著效率低下、成本高昂、安全風(fēng)險大等問題，限制了其應(yīng)用范圍和效果。通過結(jié)合激光雷達(dá)、攝像頭和其他傳感器，無人機(jī)可以實(shí)時采集井道內(nèi)的數(shù)據(jù)，并借助先進(jìn)的算法生成高精度的三維模型。這一模型不僅可用于巡檢任務(wù)，還可作為未來維護(hù)和改進(jìn)的基礎(chǔ)。本研究的目標(biāo)是設(shè)計和優(yōu)化一種基于無人機(jī)技術(shù)的電梯井道巡檢與建模系統(tǒng)，以克服傳統(tǒng)方法的限制，提高效率、降低成本，并增強(qiáng)安全性[1]。下文將詳細(xì)介紹系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化過程，以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，展示了這一系統(tǒng)在電梯領(lǐng)域的潛在應(yīng)用前景。

1 電梯井道巡檢系統(tǒng)設(shè)計

以某小區(qū)居民2 號樓為例，樓層共計22 層，地下2層，共24 層。電梯井道巡檢系統(tǒng)的設(shè)計需要考慮無人機(jī)平臺、傳感器配置、飛行控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸與存儲以及詳細(xì)的巡檢流程，如圖1 所示。無人機(jī)起落平臺在2 號樓頂。

圖1 基于無人機(jī)技術(shù)的電梯井道巡檢設(shè)計

1.1 無人機(jī)平臺設(shè)計

圖2 為無人機(jī)平臺的設(shè)計，其中包括了各種關(guān)鍵組件和傳感器，如激光雷達(dá)、攝像頭、溫度濕度傳感器等。這些傳感器將為無人機(jī)提供必要的數(shù)據(jù)，用于飛行控制系統(tǒng)的操作和路徑規(guī)劃，同時還能實(shí)時傳輸和存儲這些數(shù)據(jù)，以供后續(xù)分析使用。因此，這些傳感器的配置是確保整個系統(tǒng)高效運(yùn)行的關(guān)鍵因素。

圖2 無人機(jī)平臺設(shè)計圖

1.1.1 傳感器配置 在居民小區(qū)2 號樓無人機(jī)平臺的設(shè)計中，選擇和配置合適的傳感器至關(guān)重要，以確保系統(tǒng)可以獲取準(zhǔn)確而全面的井道數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)傳感器：在無人機(jī)上安裝高精度激光雷達(dá)傳感器，用于生成2 號樓井道的三維地圖和距離數(shù)據(jù)。這有助于檢測井道內(nèi)的障礙物和設(shè)備磨損情況[2]。攝像頭和機(jī)器視覺系統(tǒng)：配備高分辨率攝像頭和機(jī)器視覺系統(tǒng)，以捕捉圖像和視頻數(shù)據(jù)，用于視覺檢查和分析。這有助于檢測設(shè)備的狀態(tài)和損壞。溫度和濕度傳感器：添加溫度和濕度傳感器，以監(jiān)測井道內(nèi)的環(huán)境條件，提供溫度和濕度等數(shù)據(jù)，以便預(yù)防潮濕或高溫環(huán)境對電梯設(shè)備的影響[3]。

1.1.2 飛行控制系統(tǒng) 2 號樓電梯井路徑規(guī)劃：開發(fā)路徑規(guī)劃算法，以確定無人機(jī)的飛行路徑，涵蓋整個井道，樓層22 層，地下2 層，共24 層。考慮井道的幾何特性和障礙物位置，以確保安全飛行。遙感避障：配備遙感避障技術(shù)，以自動檢測并規(guī)避井道內(nèi)的障礙物，確保飛行安全。

1.1.3 數(shù)據(jù)傳輸和存儲 設(shè)計數(shù)據(jù)傳輸和存儲系統(tǒng)，以確保采集到的數(shù)據(jù)能夠及時傳輸和安全存儲：實(shí)時數(shù)據(jù)傳輸：配備實(shí)時數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至地面控制終端，以便實(shí)時監(jiān)測。數(shù)據(jù)存儲：需要具備數(shù)據(jù)存儲設(shè)備，將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，以便后續(xù)分析和建模。

1.2 巡檢流程設(shè)計

1.2.1 站點(diǎn)選擇和懸停策略 制定站點(diǎn)選擇策略，確定無人機(jī)在井道內(nèi)的巡檢站點(diǎn)，并設(shè)計懸停策略以確保數(shù)據(jù)采集的全面性：每個樓層為一個站點(diǎn)，共24 個站點(diǎn)。站點(diǎn)位置：基于井道的幾何特性，確定巡檢站點(diǎn)的位置，以確保覆蓋井道的所有關(guān)鍵區(qū)域。2 號樓電梯進(jìn)的站點(diǎn)設(shè)置在每層的中點(diǎn)。懸停策略：確定無人機(jī)在2 號樓電梯井每個站點(diǎn)的懸停時間為10-20 秒，以充分采集數(shù)據(jù)并執(zhí)行所需任務(wù)[4]。

1.2.2 數(shù)據(jù)采集流程 設(shè)計詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集流程，包括激光雷達(dá)掃描、圖像采集、溫濕度記錄等，以確保獲取完整的巡檢數(shù)據(jù)。

1.2.3 巡檢結(jié)束條件 站點(diǎn)巡檢完畢：所有巡檢站點(diǎn)都完成數(shù)據(jù)采集。安全條件滿足：機(jī)體當(dāng)前與井道頂部的距離落入安全距離范圍[5]。接收到巡檢結(jié)束指令：從地面控制終端接收到巡檢結(jié)束指令。電梯井道巡檢系統(tǒng)的設(shè)計需要綜合考慮無人機(jī)平臺、傳感器配置、飛行控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸與存儲以及詳細(xì)的巡檢流程，如圖3 所示，以確保安全高效的巡檢和數(shù)據(jù)采集[6]。

圖3 巡檢流程

2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

共設(shè)立24 個懸停點(diǎn)，數(shù)據(jù)采集在24 個懸停點(diǎn)進(jìn)行采集。

2.1 數(shù)據(jù)采集起始點(diǎn) 無人機(jī)機(jī)體坐標(biāo)系Bcoor 建立完成。世界坐標(biāo)系Gcoor 初始化。激光雷達(dá)中心在世界坐標(biāo)系的坐標(biāo)：O1（0，0，3.5 米）。無人機(jī)機(jī)體坐標(biāo)系在世界坐標(biāo)系的坐標(biāo)：O 無（0，0，3.0 米）。

2.2 第一站數(shù)據(jù)采集 2 號樓電梯井地下第二層為第一站點(diǎn)，高度尺寸：Z1=3.2 米。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)（X1i，Y1i）：（2.0 米，1.5 米），（2.5 米，2.0 米），（3.0 米，2.5 米），...

光電位置傳感器記錄的偏差值：（0，0）。

2.3 飛行與懸停第二站數(shù)據(jù)采集 第二站懸停點(diǎn)為2號電梯井地下第一層。飛行至高度Z2 估計，Z2 估計=6.2 米。

激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)（X2i，Y2i）：（2.1 米，1.6 米），（2.6米，2.1 米），（3.1 米，2.6 米），...

光電位置傳感器記錄的偏差值：（0.1 米，0.1 米）。

IMU 輸出的翻滾角Φ2=5 度，俯仰角θ2=3 度，偏航角Ψ2=10 度。激光雷達(dá)到底坑的高度H2=6.0 米。

2.4 重復(fù)數(shù)據(jù)采集 最后點(diǎn)為2 號樓電梯井第22 層，依次飛行至高度Zn 估計，Zn 估計可以是任何站點(diǎn)的高度估計值，例如Z3 估計=8.5 米。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)（Xni，Yni）根據(jù)站點(diǎn)位置不同而變化。光電位置傳感器記錄的偏差值也會根據(jù)站點(diǎn)位置不同而變化。IMU 輸出的姿態(tài)角度信息也會隨著站點(diǎn)的改變而變化。下面是一些采集到的數(shù)據(jù)示例，以站點(diǎn)2 為例：站點(diǎn)2 的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)：（2.1 米，1.6 米），（2.6 米，2.1 米），（3.1 米，2.6 米），...

站點(diǎn)2 的光電位置傳感器記錄的偏差值：（0.1 米，0.1米）。IMU 輸出的姿態(tài)角度信息：Φ2=5 度，θ2=3 度，Ψ2=10度。激光雷達(dá)到底坑的高度H2=6.0 米。這些數(shù)據(jù)將用于構(gòu)建井道的三維網(wǎng)格模型和建立井道的三維模型，從而提供了井道的詳細(xì)信息，包括其尺寸、形狀以及任何不規(guī)則結(jié)構(gòu)的位置。這些數(shù)據(jù)將與設(shè)計模型進(jìn)行比較，以確定是否需要進(jìn)行土建返工或?qū)﹄娞菥赖脑O(shè)計進(jìn)行修正[7]。

3 基于無人機(jī)技術(shù)的電梯井道巡檢與建模系統(tǒng)的優(yōu)化方案

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1.1 坐標(biāo)系校準(zhǔn) 根據(jù)小區(qū)2 號樓樓梯井的情況，使用差分全球定位系統(tǒng)（DGPS）或基站定位技術(shù)，提供更準(zhǔn)確的無人機(jī)位置信息，確保機(jī)體坐標(biāo)系Bcoor 和世界坐標(biāo)系Gcoor 的校準(zhǔn)更加準(zhǔn)確。DGPS 或基站定位系統(tǒng)輸出的無人機(jī)位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

3.1.2 高度估計優(yōu)化 按照小區(qū)2 號樓的地理位置和小區(qū)情況，整合氣壓計、激光高度計以及地形地圖數(shù)據(jù)，進(jìn)行高度估計，進(jìn)一步提高高度估計的準(zhǔn)確性[8]。氣壓計、激光高度計輸出的高度數(shù)據(jù)，地形地圖數(shù)據(jù)。

3.1.3 傳感器誤差修正 使用傳感器融合算法，結(jié)合激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和光電位置傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行誤差修正，校正位置信息。激光雷達(dá)采集的距離數(shù)據(jù)，光電位置傳感器記錄的位置偏差[9]。

3.2 電梯井道三維建模方法

3.2.1 多傳感器融合 使用擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）或粒子濾波（PF）算法，將激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、光電位置傳感器數(shù)據(jù)和IMU 輸出的姿態(tài)角度信息融合，提高建模精度。激光雷達(dá)采集的三維坐標(biāo)點(diǎn)云，光電位置傳感器記錄的位置信息，IMU 輸出的姿態(tài)角度數(shù)據(jù)。

3.2.2 自動特征提取 使用計算機(jī)視覺算法，如結(jié)構(gòu)光投影或深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行井道內(nèi)不規(guī)則結(jié)構(gòu)和障礙物的自動特征提取。激光雷達(dá)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)。

3.2.3 實(shí)時建模 開發(fā)實(shí)時三維建模軟件，將無人機(jī)采集的數(shù)據(jù)實(shí)時轉(zhuǎn)化為建模結(jié)果，提供實(shí)時可視化。無人機(jī)采集的數(shù)據(jù)，實(shí)時建模軟件生成的建模結(jié)果。

3.3 三維建模精度優(yōu)化

3.3.1 數(shù)據(jù)點(diǎn)密度增強(qiáng) 減小激光雷達(dá)掃描間隔，增加掃描層數(shù)，以提高數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度。激光雷達(dá)采集的三維坐標(biāo)點(diǎn)云。

3.3.2 建模算法改進(jìn) 對三維建模算法進(jìn)行改進(jìn)，以提高建模精度。

特征提取算法：改進(jìn)了特征提取算法，以提高井道內(nèi)各種特征（如管道、電纜等）的準(zhǔn)確識別。新的特征提取算法可以表示為以下數(shù)學(xué)公式：

其中：F（x，y）表示特征提取函數(shù)，用于檢測井道內(nèi)的特征。x 和y 是特征的坐標(biāo)。x0和y0是特征的中心坐標(biāo)。σ是特征的標(biāo)準(zhǔn)差，控制特征的分布范圍。

壁厚處理算法：改進(jìn)了壁厚處理算法，以更準(zhǔn)確地考慮井道壁的厚度對建模的影響。新的壁厚處理算法可以表示為以下數(shù)學(xué)公式：

其中：T（x，y，z）表示壁厚處理函數(shù)，用于校正井道壁的厚度。x、y 和z 是井道內(nèi)的坐標(biāo)，其中z 表示垂直方向。T0是壁厚處理前的原始厚度。k 是衰減系數(shù)，用于考慮井道壁的吸收特性。

這些優(yōu)化方案將有助于提高基于無人機(jī)技術(shù)的電梯井道巡檢與建模系統(tǒng)的效率、精度和可靠性，為電梯維護(hù)提供更全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，從而提高電梯系統(tǒng)的可靠性和安全性水平[10]。

3.3.3 故障檢出過程 根據(jù)上面的模擬，電梯巡檢機(jī)器人的故障監(jiān)測，主要是為在發(fā)生故障前及時發(fā)現(xiàn)不對等的信息，將其故障點(diǎn)的位置進(jìn)行提前定位，在同樣的監(jiān)測時間內(nèi)對每組機(jī)器人進(jìn)行檢查，通過對故障出現(xiàn)較多次數(shù)的第四個周期進(jìn)行測試，分別驗(yàn)證不同檢測方法對故障次數(shù)的檢出效果，以第200 組數(shù)據(jù)產(chǎn)生的故障信息為例，具體如圖4 所示。低層為地下2 層+地上6 層，中層7-13 層，高層14-22 層。

圖4 本文方法電梯巡檢機(jī)器人的檢測結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法對故障數(shù)據(jù)的定位效果，以發(fā)生故障的位置進(jìn)行數(shù)據(jù)檢測，在發(fā)生故障時的傳感器溫度達(dá)到40℃時，分別對傳統(tǒng)方法與本文方法進(jìn)行比較，二種檢測方法能夠提取的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行多輪驗(yàn)證，具體結(jié)果如表1 所示。

表1 不同方法下故障數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果

根據(jù)表1 中內(nèi)容所示，對不同樓層內(nèi)的電梯巡檢機(jī)器人故障數(shù)據(jù)檢測中，本文方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)基本一致，能夠?qū)收衔恢眠M(jìn)行有效定位；而傳統(tǒng)方法的檢測數(shù)據(jù)存在丟失現(xiàn)象，在無法對所有的故障數(shù)據(jù)完成檢出的前提下，不能對產(chǎn)生故障的位置進(jìn)行定位，會造成巡檢機(jī)器人發(fā)生故障。

4 結(jié)束語

本研究致力于推動電梯井道巡檢與建模領(lǐng)域的創(chuàng)新，利用無人機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一種高效、安全且經(jīng)濟(jì)的解決方案。通過系統(tǒng)的設(shè)計與優(yōu)化，成功地將無人機(jī)與傳感器技術(shù)相結(jié)合，使其成為電梯井道巡檢的強(qiáng)大工具。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無人機(jī)巡檢系統(tǒng)在巡檢效率和建模精度方面均取得了顯著的進(jìn)展，為電梯井道的維護(hù)和管理提供了全新的可能性。未來，將繼續(xù)致力于改進(jìn)系統(tǒng)性能，擴(kuò)大應(yīng)用范圍，并進(jìn)一步提高安全性。電梯井道巡檢與建模系統(tǒng)將繼續(xù)為城市生活的便捷和安全作出貢獻(xiàn)，推動電梯技術(shù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。