基于超聲信息融合的塔機(jī)防碰撞技術(shù)研究綜述*

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(西安建筑科技大學(xué) 機(jī)電學(xué)院,陜西 西安 710055)

0 引 言

塔式起重機(jī)(簡稱塔機(jī))是建筑行業(yè)應(yīng)用范圍最廣的一類起重機(jī)械，主要用于建筑工地上的水平和垂直吊裝,其工作特點(diǎn)是起吊高度高、工作幅度大。

隨著城市化建設(shè)日益快速發(fā)展，高層建筑物大量涌現(xiàn)，塔機(jī)滿載率加大，工作繁忙程度加重，布設(shè)密度越來越大。近年來，我國塔機(jī)安全事故頻發(fā)，并呈上升趨勢。據(jù)國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局政府網(wǎng)站事故查詢系統(tǒng)不完全統(tǒng)計(jì)，從2006年1月至2012年12月，國內(nèi)一次性死亡3人以上的塔機(jī)較大安全事故就有68起，造成202人死亡，73人受傷[1]。這些事故的發(fā)生雖然存在著各種各樣的客觀原因，但最根本的一條是塔機(jī)安全技術(shù)落后[2]。早在20世紀(jì)90年代，美國、俄羅斯、烏克蘭等國已普遍開始應(yīng)用塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)[3]，并通過立法規(guī)定對(duì)沒有安裝防碰撞裝置的塔機(jī)不允許投入使用，這對(duì)我國塔機(jī)的出口貿(mào)易形成了技術(shù)壁壘。

本文對(duì)國內(nèi)外塔機(jī)防碰撞技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)分析，提出了一種基于超聲檢測技術(shù)和信息融合理論的主動(dòng)式塔機(jī)防碰撞方法，并探討了亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。

1 塔機(jī)防碰撞技術(shù)研究現(xiàn)狀

國際上塔機(jī)制造商根據(jù)自己的產(chǎn)品研制配套的防碰撞系統(tǒng)，基本反映了國外塔機(jī)防碰撞裝置的發(fā)展水平[4]。法國SMIE公司的AC30防碰撞系統(tǒng)[5]由中央控制器、報(bào)警器、測量傳感器等組成，各臺(tái)塔機(jī)的中央控制器以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫问竭B接，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測塔機(jī)間的相對(duì)位置，使塔機(jī)保持安全距離。此外，AC30防碰撞系統(tǒng)具有區(qū)域限制保護(hù)功能。新加坡E-build公司的TAC—3000防碰撞系統(tǒng)特點(diǎn)是允許現(xiàn)場安全人員在地面上無線控制與更新塔機(jī)的禁行區(qū)域地圖。安裝在塔臂上的磁傾角傳感器能將塔臂的相對(duì)姿態(tài)準(zhǔn)確地反饋給中央處理系統(tǒng)，為防碰撞路徑檢測提供保證[6]。

近年來，隨著電子技術(shù)的發(fā)展，我國在塔機(jī)防碰撞技術(shù)方面做了許多積極探索和嘗試。成都新泰起重機(jī)安全公司的CXT/800系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)群內(nèi)塔機(jī)的工作姿態(tài)，當(dāng)與其他塔機(jī)可能發(fā)生碰撞或進(jìn)入禁行區(qū)域時(shí)，通過聲光形式進(jìn)行報(bào)警，并控制塔機(jī)動(dòng)力部件輸出，避免出現(xiàn)安全事故[7]。西安交通大學(xué)研制的塔吊群智能防碰撞系統(tǒng)，在施工區(qū)域中建立了一個(gè)三維直角坐標(biāo)系，確定塔吊的塔身坐標(biāo)位置和塔臂高度后，通過傳感器檢測每臺(tái)塔吊工作狀態(tài)，利用數(shù)傳電臺(tái)傳送信息，進(jìn)行防碰撞計(jì)算和預(yù)警[8]。

2 國內(nèi)外塔機(jī)防碰撞技術(shù)存在的主要問題

綜上所述，國內(nèi)外塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)基本構(gòu)成類似，主要由中央控制器、通信網(wǎng)絡(luò)、塔機(jī)姿態(tài)類傳感器等組成[9]。在塔機(jī)的施工現(xiàn)場,根據(jù)施工場地具體情況, 劃分出各自工作區(qū)域與禁止區(qū)域, 然后將禁止區(qū)域或塔機(jī)可能與其他物體相互碰撞的空間幾何參數(shù)輸入防碰撞系統(tǒng),控制塔臂的旋轉(zhuǎn)范圍，從而預(yù)防碰撞事故的發(fā)生，其工作原理如圖1所示。

圖1 塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)工作原理示意圖

鑒于上述塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)對(duì)其周邊障礙物信息的感知是一種被動(dòng)式獲取方式，故將其稱為被動(dòng)式防碰撞系統(tǒng)。該類防碰撞系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn)是只監(jiān)測塔機(jī)自身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，而不涉及周圍障礙物的主動(dòng)監(jiān)測，在實(shí)際使用中存在諸多不足：

1)建筑施工現(xiàn)場塔機(jī)工作區(qū)域和禁止區(qū)域可能隨工況會(huì)經(jīng)常相互轉(zhuǎn)換，有時(shí)這種轉(zhuǎn)換很突然,被動(dòng)式防碰撞系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)這種變化靈活性欠缺。

2)塔機(jī)操作人員如果要對(duì)工作區(qū)域與限制區(qū)域作適當(dāng)改變則需要人工更新環(huán)境地圖，重新設(shè)定系統(tǒng)參數(shù),耗時(shí)耗力,限制了塔機(jī)操作人員的主觀能動(dòng)性，大大降低了塔機(jī)運(yùn)行效率。

3)當(dāng)其他未監(jiān)測的移動(dòng)物體進(jìn)入塔機(jī)允許的工作區(qū)域后，防碰撞系統(tǒng)將會(huì)失效。

因此，本文針對(duì)國內(nèi)外塔機(jī)防碰撞技術(shù)中存在的問題，研究一種用于塔機(jī)防碰撞的主動(dòng)式障礙物檢測技術(shù)，能夠在設(shè)定的范圍內(nèi)識(shí)別障礙物，使塔機(jī)具備“視覺”功能，讓它“看見”其他塔機(jī)和障礙物的運(yùn)動(dòng)，使塔機(jī)靈活主動(dòng)地適應(yīng)現(xiàn)場的變化，對(duì)塔機(jī)運(yùn)行行為進(jìn)行預(yù)估計(jì)、計(jì)算決策，提高塔機(jī)碰撞監(jiān)測水平，降低塔機(jī)碰撞事故的發(fā)生，使塔機(jī)安全、高效運(yùn)行。

3 障礙物檢測技術(shù)

目前，障礙物檢測技術(shù)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，例如：機(jī)器人系統(tǒng)、汽車輔助駕駛和物料位置檢測等。這里著重分析常用于障礙物檢測的紅外檢測技術(shù)、雷達(dá)檢測技術(shù)、視覺檢測技術(shù)和超聲檢測技術(shù)。

紅外檢測技術(shù)的原理是利用障礙物表面的紅外光線進(jìn)行障礙物的檢測。其優(yōu)點(diǎn)是檢測無盲區(qū)、測量精度高、反應(yīng)速度快，適合于檢測近距離的物體[10]；其缺點(diǎn)是受環(huán)境影響較大，由于室外太陽光的影響，容易使得紅外接收傳感器產(chǎn)生錯(cuò)誤判斷。

雷達(dá)檢測技術(shù)根據(jù)其使用的電磁波波段，可分為激光雷達(dá)技術(shù)和毫米波雷達(dá)技術(shù)。激光雷達(dá)技術(shù)波束能量集中、傳輸距離遠(yuǎn)、精度高,但是對(duì)氣候適應(yīng)能力較差，價(jià)格昂貴[11]。毫米波雷達(dá)測障性能穩(wěn)定，環(huán)境適應(yīng)性能好，受惡劣天氣干擾較小,但其硬件結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成本昂貴，一般用于軍事領(lǐng)域和車載防碰撞系統(tǒng)[12]。

視覺檢測技術(shù)能夠提供豐富的環(huán)境信息，其工作原理是利用CCD視覺傳感器獲取障礙物的圖像信息。視覺檢測技術(shù)缺點(diǎn)是受光照、粉塵、煙霧及雨雪天氣等環(huán)境因素的影響較大，無法適應(yīng)塔機(jī)惡劣工作環(huán)境。此外，該技術(shù)圖像處理算法較為復(fù)雜,數(shù)據(jù)計(jì)算量較大，很難適應(yīng)塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求[13]。

超聲檢測技術(shù)具有縱向分辨率高，適合中長距離非接觸測量；對(duì)色彩、外界光線不敏感；不受電磁影響，能適應(yīng)惡劣環(huán)境；操作簡單、成本低廉、處理速度快等優(yōu)點(diǎn)，但易受環(huán)境溫度影響，作用距離較短[14]。

結(jié)合塔機(jī)防碰撞工作特點(diǎn)，筆者認(rèn)為超聲檢測技術(shù)作為主動(dòng)式塔機(jī)障礙物檢測技術(shù)是可行的，主要在于：

1)超聲傳感器實(shí)時(shí)性、可靠性好，中短距離超聲波測距產(chǎn)品已在市場上成功推廣。

2)由于塔機(jī)經(jīng)常會(huì)因施工進(jìn)度問題在夜間施工，工作時(shí)會(huì)伴隨著噪聲、大霧、陰雨天氣等惡劣因素，要求測障傳感器能適應(yīng)惡劣環(huán)境。超聲傳感器具有低成本、無需現(xiàn)場維護(hù)的特點(diǎn)，使之非常適合于布置在環(huán)境惡劣或人類不易到達(dá)的區(qū)域。

3) 超聲傳感器節(jié)點(diǎn)相互之間和超聲傳感器節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)融合中心可以通過無線網(wǎng)絡(luò)傳遞數(shù)據(jù)和交換信息，適合多源信息獲取和融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

4 基于超聲信息融合的塔機(jī)防碰撞方法

塔機(jī)的防碰撞主要是塔機(jī)與周圍固定障礙物、高壓線的碰撞或塔機(jī)群中塔機(jī)與塔機(jī)之間的相互碰撞。準(zhǔn)確、快速地探測障礙物是實(shí)現(xiàn)塔機(jī)防碰撞的必要前提，也是影響防碰撞性能的關(guān)鍵因素?；诔暤恼系K物探測主要涉及超聲測距、障礙定位等研究內(nèi)容。其中超聲測距是基礎(chǔ)，障礙的定位是超聲測障技術(shù)中的難點(diǎn)。

基于超聲信息融合的塔機(jī)防碰撞方法流程如圖2所示。首先，采用多超聲傳感器融合技術(shù)進(jìn)行塔機(jī)周邊障礙物的監(jiān)測，獲取障礙物的二維平面位置信息。根據(jù)超聲波傳感器的探測模型，經(jīng)過超聲回波的時(shí)間序列融合，構(gòu)造出障礙物的形體信息。通過障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測和已有超聲地圖數(shù)據(jù)，獲取障礙物運(yùn)動(dòng)信息。利用主動(dòng)式塔機(jī)防碰撞數(shù)學(xué)模型，聯(lián)合小車變幅參數(shù)、塔機(jī)回轉(zhuǎn)參數(shù)、吊重起升參數(shù)，進(jìn)行齊次坐標(biāo)變換信息融合，完成障礙物的空間定位，提取塔機(jī)碰撞預(yù)警信息，并進(jìn)行評(píng)估、決策。

圖2 塔式起重機(jī)防碰撞技術(shù)流程圖

4.1 遠(yuǎn)距離超聲傳感技術(shù)

綜合分析塔機(jī)回轉(zhuǎn)速度、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及控制系統(tǒng)或操作人員的反應(yīng)能力，塔機(jī)防碰撞預(yù)警范圍在20～30 m范圍內(nèi)有實(shí)際意義?，F(xiàn)有工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的超聲測距系統(tǒng)檢測距離較近(一般小于10 m)，不滿足塔機(jī)防碰撞預(yù)警測量的需要。

美國AIRMAR公司生產(chǎn)的Airducer AR30超聲波測距系統(tǒng)作用距離可達(dá)30 m，但價(jià)格十分昂貴，很難大范圍使用[15]。國防科技大學(xué)潘仲明根據(jù)超聲波和壓電材料的物理特性，并應(yīng)用聲學(xué)和電路匹配技術(shù)，成功研制了諧振頻率為24.5 kHz的大作用距離壓電圓盤式超聲波換能器，其作用距離超過了32 m[16]。2009年，國防科技大學(xué)祝琴等人[17]采用了新型超聲換能器驅(qū)動(dòng)電路和對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、處理的新方法，使測距量程也超過了32 m。

筆者開發(fā)了檢測距離為30 m的遠(yuǎn)距離超聲測距系統(tǒng)，如圖3所示。該系統(tǒng)以快速單片機(jī)為微控制器，連續(xù)發(fā)射若干超聲波脈沖序列，經(jīng)過超聲發(fā)射模塊放大為高壓脈沖序列激勵(lì)超聲傳感器發(fā)射超聲波。發(fā)射的超聲波遇到障礙物后返回微弱超聲回波，經(jīng)過信號(hào)調(diào)理模塊進(jìn)行放大、濾波處理。發(fā)射控制信號(hào)和調(diào)理后的超聲回波信號(hào)經(jīng)同步數(shù)據(jù)采集卡采集后，通過數(shù)據(jù)總線傳輸記錄在計(jì)算機(jī)上，利用測距算法測量出超聲波飛行時(shí)間，從而獲得待測距離。

圖3 遠(yuǎn)距離超聲測距系統(tǒng)示意圖

結(jié)合塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)的特點(diǎn)，對(duì)超聲測距的穩(wěn)定要求較高，需要進(jìn)一步提高超聲探測距離，可采取以下措施：1)提高超聲激勵(lì)功率;2)加裝超聲號(hào)筒，減小擴(kuò)散損耗，增強(qiáng)回波強(qiáng)度;3)研究遠(yuǎn)距離微弱超聲回波信號(hào)檢測算法。

4.2 基于多超聲傳感器的障礙物定位技術(shù)研究進(jìn)展

超聲定位技術(shù)主要是運(yùn)用仿生學(xué)，借鑒蝙蝠的“回聲定位”原理，利用超聲波良好的反射特性獲取前方障礙物的信息。但其波束角較大，只能獲取障礙物的距離信息，僅靠單一超聲傳感器很難對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行探測，通常應(yīng)用多傳感器信息融合方法。越來越多的研究學(xué)者著手于如何從超聲傳感器獲取的粗略信息中，提取出更多可靠的障礙信息。但研究成果集中在機(jī)器人導(dǎo)航、汽車避障等領(lǐng)域，在塔機(jī)防碰撞上的應(yīng)用尚未報(bào)道。

澳大利亞Monash大學(xué)的Mckerrow P J等人[18]的研究小組應(yīng)用Series 700超聲傳感器組成雙發(fā)雙收聲納，形成雙聲束系統(tǒng)，用于障礙物方位角的測量和可靠的障礙物區(qū)分。韓國Pusan大學(xué)[19]的研究團(tuán)隊(duì)利用UM30超聲傳感器，設(shè)計(jì)了一種ABS (active beacon sensor)導(dǎo)航基站，用于障礙物標(biāo)識(shí)和機(jī)器人導(dǎo)航。英國Strathclyde大學(xué)的Guarato Francesco等人[20]設(shè)計(jì)了一發(fā)兩收的超聲測量裝置，用于三維空間的障礙物定位。

根據(jù)塔機(jī)臂做圓弧運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)和超聲檢測技術(shù)的需求，筆者研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了基于多超聲傳感器的塔機(jī)防碰撞實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，如圖4所示。但有如下問題需要深入研究：1)建立超聲傳感器的三維探測模型，提取障礙物的基本形體信息；2)利用擴(kuò)展卡爾曼濾波融合，研究障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測算法。

圖4 基于超聲信息融合的塔機(jī)防碰撞實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

4.3 塔機(jī)防碰撞算法研究進(jìn)展

塔機(jī)要保證建筑材料的準(zhǔn)確及時(shí)吊運(yùn)到位，解決群塔之間的防碰撞和避障問題，需要在超聲測距、定位和障礙物運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測的基礎(chǔ)上，研究塔機(jī)的防碰撞算法。

韓國Lee Ghang等人[21]針對(duì)塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)存在監(jiān)控盲點(diǎn)的問題，將建筑物的BIM模型與多傳感器信息相結(jié)合，為操作人員提供圖形化的三維信息。呂廣明等人[22]利用齊次變換和包圍盒技術(shù)來作為系統(tǒng)的防碰撞算法,以O(shè)DBC管理的Access為數(shù)據(jù)庫開發(fā)新一代群塔作業(yè)防碰撞和監(jiān)視系統(tǒng)。陳龍等人[23]對(duì)塔機(jī)工作區(qū)域內(nèi)障礙物進(jìn)行了建模分析,通過在障礙物周圍設(shè)置減速調(diào)整區(qū)域來實(shí)現(xiàn)區(qū)域保護(hù)。

筆者擬結(jié)合信息融合理論與機(jī)器人工程學(xué)，根據(jù)塔機(jī)運(yùn)動(dòng)部件的運(yùn)動(dòng)學(xué)特性，建立基于超聲檢測技術(shù)和信息融合理論的塔機(jī)防碰撞數(shù)學(xué)模型,監(jiān)測塔機(jī)主要運(yùn)行參數(shù)，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)時(shí)三維立體顯示塔機(jī)運(yùn)行姿態(tài)和超聲傳感器監(jiān)測到的周圍環(huán)境信息，對(duì)塔機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估預(yù)警。

5 結(jié)束語

本文總結(jié)分析了現(xiàn)有塔機(jī)防碰撞產(chǎn)品存在的問題，提出了基于超聲檢測和信息融合的主動(dòng)式塔機(jī)防碰撞方法，為塔機(jī)防碰撞技術(shù)提供了新思路。由于采用超聲波傳感器實(shí)現(xiàn)塔機(jī)安全測障是一個(gè)前沿課題，運(yùn)用超聲波進(jìn)行塔機(jī)遠(yuǎn)距離障礙物的主動(dòng)式檢測技術(shù)仍處于研究階段，在應(yīng)用、推廣和實(shí)用化方面需要進(jìn)一步完善。

參考文獻(xiàn):

[1] 國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局網(wǎng)站.事故查詢系統(tǒng)[DB/OL].(2012—12—28)[2013—04—10].http:∥media.chinasafety.gov.cn.

[2] Vivian W Y Tam,Ivan W H Fung.Tower crane safety in the construction industry:A HongKong study[J].Safety Science,2011,49(2):208-215.

[3] Mohamed Al-Hussein,Muhammad Athar Niaz,Yu Haitao.Integrating 3D visualization and simulation for tower crane operations on construction sites[J].Automation in Construction,2006,15:554-562.

[4] Smith C John.Quality is key to safe[J].Crane Today,1998(3):26-28.

[5] Moon Sungwoo,Bernold Lconhard E.Graphic-based human-machine interface for construction manipulation control[J].Journal of Construction Engineering and Management,2008(7):305-311.

[6] Yehiel Rosenfeld,Aviad Shapira.Automation of existing tower cranes:Economic and technological feasibility[J].Automation in Construction,2007,7(4):285-298.

[7] 成都新泰建筑機(jī)械公司.[EB/OL] .(2011—04—26)[2013—11—08].http:∥www.cranesafety-china.com.

[8] 西安智敏測控科技公司. [EB/OL].(2011—04—26)[2013—05—07].http:∥www.zm-autovision.com.

[9] Baburn Aliams,Varghese K.Collision free path planning of co-operative crane manipulators using genetic algorithm[J].ASCE,2005,19(2):182-193.

[10] Liu Lei,Huang Zhijian.Infrared dim target detection technology based on background estimate[J].Infrared Physics & Technology,2014,62:59-64.

[11] Deodato Tapete,Nicola Casagli,Guido Luzi,et al.Integrating radar and laser-based remote sensing techniques for monitoring structural deformation of archaeological monuments[J].Journal of Archaeological Science,2013,40(1):176-189.

[12] Ebi Jose,Martin Adams,Stephen John Mullane,et al.Predicting millimeter wave radar spectra for autonomous navigation[J].IEEE Sensors Journal,2010,10(5):960-971.

[13] Kang S C,Chi H L,Miranda E.Three dimensional simulation and visualization of crane assisted construction erection processes[J].Journal of Computing in Civil Engineering,2009,23(6):363-371.

[14] 馮 諾.超聲手冊[M].南京：南京大學(xué)出版社，1999：26-27.

[15] Airmar Technology Corporation[EB/OL].(2012—10—10)[2013—06—01].http:∥www.airmartechnology.com.

[16] 潘仲明,簡 盈,王躍科.大作用距離超聲波傳感技術(shù)研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2006,19(1):207-210.

[17] 祝 琴,王 琪,劉 浩.大量程超聲波測距系統(tǒng)[J].兵工自動(dòng)化,2009,28(8):35-37.

[18] McKerrow P J,Antoun S,Worth P.A software architecture for mobile robot navigation[C]∥Proceedings TAROS’08,2008:185-192.

[19] Kim Sung-Bu,Lee Jang Myung,Lee I O.Precise indoor localization system for a mobile robot using auto calibration algorithm[C]∥The 13th International Conference on Advanced Robotics,Jeju, Korea,2007.

[20] Guarato Francesco,Windmill James,Gachagan Anthony.A beam-based method for target localization:Inspiration from bats’directivity and binaural reception for ultrasonic sonar[J].Acoustical Society of America,2013,133(6):4077-4086.

[21] Lee Ghang,Cho Joonbeom,Ham Sungil,et al.A BIM and sensor-based tower crane navigation system for blind lifts[J].Automation in Construction,2012,26:1-10.

[22] 呂廣明，李洪亮.基于齊次變換的群塔作業(yè)防碰撞技術(shù)研究[J].中國工程機(jī)械學(xué)報(bào)，2009,7(1):114-117.

[23] 陳 龍，周見行，姜 偉,等.塔機(jī)障礙物避讓算法的研究[J].機(jī)電工程，2011(9):1056-1059.