高層建筑施工中塔吊的人工智能化研究★

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境感知和導航定位技術也應用到建筑行業的塔吊上，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展前景上，有著通過云計算和物聯網來監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，已經慢慢融入人們的生活當中。人工智能是通過大量的數據研究，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在的車載毫米波雷達都是基于線性調頻波，通過發射機發射隨時間變化的頻率波，再將發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障礙物，通過對動態障礙物的特征分析及運動狀態的分析，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

塔吊的智能化系統主要包括:顯示器、傳輸子系統、執行子系統、主控器、傳感器、通信模塊、塔吊操作人員監控軟件、遠程監控平臺。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的命令，也能監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，再將貨物運輸到指定位置。在貨物偏離重心或接近塔吊群的安全距離時，報警系統發出警報并緊急制動，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據。同時，具有黑匣子功能，記錄每次的執行過程。

3.3 塔吊的人工智能系統

3.3.1 執行子系統

人工智能塔吊的執行子系統一和執行子系統二如圖2，圖3所示。

圖2 執行子系統一

執行子系統一的運行過程如下:

1)接收到傳輸系統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發出警報，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，重新輸入選取貨物路徑數據。

2)選取貨物路徑不存在塔吊之間的起重臂桿碰撞問題時，則沿傳輸系統給出的指令運行到指定位置。第二步根據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、下雪天等可能產生偏差)，則定位偏差報警系統發出警報，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，執行子系統一結束。

執行子系統二的運行過程如下:

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，則超重報警系統發出警報，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，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發出警報，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 執行子系統二

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發出警報，并通過手機和電腦反饋到工作人員，工作人員通過監控，重新調整貨物運輸路徑數據。

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，繼續執行貨物運輸指令，執行子系統二結束。

3.3.2 塔吊的人工智能執行系統

塔吊的人工智能執行系統，如圖4所示。

塔吊的人工智能執行系統可通過顯示器直接看到電腦給出的傳輸指令。傳輸系統給出指令后，通過執行子系統一和執行子系統二執行指令，并由黑匣子儲存運輸記錄。

圖4 塔吊的人工智能執行系統

4 塔吊的人工智能發展前景

目前智能化已經運用到運輸系統中，在無人駕駛汽車方面，人工智能化已經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，并能實時監控。報警系統可以讓工作人員及時發現問題并校正，并且通過本文提出的塔吊人工智能執行系統，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境感知和導航定位技術的國內外文獻研究，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行系統，為今后進一步研究建筑機械的人工智能化提供借鑒。