基于AI的電梯轎廂實時定位監測系統

賈玉坤 沈姝君 陳蘇秧 周海丹 陳進熹 洪尉尉

摘?要：電梯作為高層建筑中常用的交通工具，其安全可靠的運行尤為重要。通過井道內部安裝UWB高精度定位基站，轎廂安裝高精度定位標簽，對轎廂進行實時高精度定位。實時構建轎廂全天位置速度圖，采用AI人工智能算法結合任意位置、不同時刻運行速度，當速度發生大于閾值的跳變即可據此報警。實驗證明該方法具有較高的問題可識別性。

關鍵詞：AI;實時定位;監測系統

隨著經濟的不斷發展，城市規模也在不斷逐漸擴大，高層建筑及超高層建筑越來越多，電梯這種高層建筑交通工具必不可少，且越裝越多。近年，電梯大量安裝，很多電梯超負荷運行且進入了問題高發期，故造成了大量事故及人員的傷亡，電梯安全運行及監測越來越受人們的關注[2]，[3]。

目前在運行的幾乎所有的電梯由專業的電梯維保人員進行上門定期檢修，維護和故障處理。由于電梯分布極其分散且分布區域廣泛，電梯穩定運行關乎人的生命安全，維保人員需求量巨大，仍以傳統的人工處理、故障處理的做法將無法得到滿足，且有些維保、故障處理亦沒有詳實的參數記錄，從而要求電梯維保人員每次維保及故障排除都需要對電梯進行全方位的檢查才能清除問題，致使電梯維保人員其工作效率不高。

1 系統構成

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。隨著計算機技術、電子技術及機械控制技術的跨越式飛越，AI人工智能的研究領域也變得越來越廣泛，逐步從實驗室走向人們日常生活的方方面面。人工智能是一門極富挑戰性的科學，其研究領域主要包括以下幾個方面：認知系統架構，學習與推理，機器學習，運動控制，機器視覺等。[1]

本系統實現了一種基于AI的電梯轎廂實時定位監測，該系統是電梯井道全域掃描安全監測系統的一個子系統，通過井道內部安裝密集的UWB高精度定位基站，轎廂頂部及底部安裝高精度定位標簽，依據頂部及底部高精度定位標簽差分信號對轎廂進行高精度定位。以10ms為單位將定位大數據實時上傳至遠程云端服務器，構建轎廂全天、全年乃至多年的位置速度圖。通過大數據分析輔以AI人工智能算法繪制全天“位置速度畫像”;任意位置的全天不同時刻的運行速度與“位置速度畫像”有巨大跳變，且其跳變超過設定閾值即可據此報警。跳變閾值可根據時刻設定，時刻精度為100ms。其系統構成圖如下圖所示。

2 硬件設計

2.1 高精度定位器

高精度定位器安裝在轎廂底部及轎廂底部，采用定位標簽差分信號，提高定位精度。定位芯片采用高精度UWB芯片，對轎廂所處位置進行高精度差分信號定位，并將定位數據通過定位基站實時傳送給遠程云端服務器。DWM1000基于DecaWave公司開發的DW1000芯片，兼容IEEE802.15.4-2011協議的超寬帶無線收發芯片;在實時定位系統中用于物體的定位，精度高達厘米級別;數據傳輸速率高達6.8Mb/s;通信距離在300米;使用短包方式通信，標簽的密度高達11000個;對于多路徑衰弱有更強的抗干擾能力，在高衰弱環境下也可以進行可靠的通信;低功耗特色;物理尺寸很小，且其集成天線，簡化用戶產品設計。

2.2 UWB定位基站

定位基站主控模塊采用時下流行的樹莓派4B，其處理能力強大，內部安裝Linux系統，板載WiFi及RJ45;定位模塊采用DWM1000。電梯井道內部密集安裝UWB定位基站，基站密度決定定位精度。基站獲得高精度定位器位置后通過WiFi、4G/5G、有線網絡等方式將定位數據實時上傳至遠程云端服務器。云端服務器收到定位數據通過大數據分析輔以AI人工智能算法繪制全天“位置速度畫像”，用以報警分析。

3 軟件設計

為了提高程序的可測試性，本系統軟件采用模塊化設計編程思想，定位基站控制程序采用Python語言實現。高精度定位器及UWB定位基站程序均包括：硬件初始化、系統互聯、數據處理、AI人工智能算法等程序模塊、系統軟硬件自診斷模塊。電梯轎廂實時定位監測系統是一個對時間變化性要求很高的系統，本系統具有很強的實時性，每10ms產生一次高精度定位數據對電梯的定位進行實時監測，完成數據的處理并進行AI人工智能算法數據整合后將數據發送到服務器。同時系統具有較強的靈活性和可靠性，而且具良好的自診斷功能。

4 結語

基于AI的電梯轎廂實時定位監測系統實時監測轎廂定位數據，通過大數據分析輔以AI人工智能算法繪制轎廂全天“位置速度畫像”;監測任意位置的全天不同時刻的運行速度與“位置速度畫像”有巨大跳變，以此報警，并將報警數據實時發送到維保人員的手機上。實驗證明該系統具有較高的可識別性、且無需人工干預，具有廣闊的市場前景，也能夠對電梯定時準確維保提供技術支持。

參考文獻：

[1]鄒蕾，張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全，2012（2）：11-13.

[2]程峰.電梯遠程監控技術及其發展[J].濟南：科技信息，2012.2.

[3]李中興，林創魯，邱東勇，等.基于STM32的電梯實時監測系統[J].自動化與信息工程，2012，33（01）：43-45.

基金項目：杭州職業技術學院校級科研課題“基于AI的電梯井道全域掃描安全監測系統研制”（ky202025）