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    基于5G通信和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能網(wǎng)聯(lián)挖掘機控制平臺

    2020-11-02 02:34:32羅映趙磊丁洪磊王淑超徐熊
    電腦知識與技術(shù) 2020年25期
    關(guān)鍵詞:挖掘機智能網(wǎng)遠程

    羅映 趙磊 丁洪磊 王淑超 徐熊

    摘要:該文提出了一種新的智能網(wǎng)聯(lián)挖掘機控制平臺,該平臺利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)挖掘機的自動作業(yè),利用5G通信技術(shù)將挖掘機、場地基礎(chǔ)設(shè)施和云計算平臺連接。構(gòu)建以挖掘機作和基礎(chǔ)設(shè)置為終端,以云計算平臺作為決策中心的智能網(wǎng)聯(lián)挖掘作業(yè)平臺,使挖掘機和施工環(huán)境之間建立更高效通訊。實現(xiàn)挖掘機實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境中的感知融合、智能決策、協(xié)同控制等功能。

    關(guān)鍵詞:5G;深度學(xué)習(xí);智能網(wǎng)聯(lián);挖掘控制平臺

    中圖分類號:TP393 ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼:A

    文章編號:1009-3044(2020)25-0180-02

    1背景

    挖掘作業(yè)是工程建設(shè)及搶險救援中不可或缺的施工手段,挖掘機也是促進國家基礎(chǔ)建設(shè)的有力保證。但隨著施工精度、效率、能耗等方面要求的不斷提高,以及為適應(yīng)特種工作環(huán)境,傳統(tǒng)挖掘機已不能滿足今后的工程需求。因此,如何利用先進的通信技術(shù)、人工智能技術(shù)、機器人技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)、遠程監(jiān)控技術(shù)與高性能計算技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)品進行升級改造,研發(fā)一種可以實現(xiàn)智能自主作業(yè),遠程操控、人工智能、多傳感融合、大數(shù)據(jù)分析、特征探測等于一體的智能挖掘平臺,無論從經(jīng)濟效益還是社會效益的角度來看,均具有巨大的現(xiàn)實意義[1]。

    近年來,挖掘機智能化網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)成為企業(yè)和學(xué)術(shù)機構(gòu)的研究熱點[2]。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,智能挖掘機相關(guān)理論和技術(shù)也取得了較大的進展,并逐步商用化。比如卡特彼勒公司推出的智能挖掘輔助系統(tǒng)可以實現(xiàn)電子圍墻、2D坡度控制深度和坡度引導(dǎo)、坡度控制+智能稱重和坡度控制+輔助操作等多種功能,提高了施工效率,減少了施工成本。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的快速商業(yè)化,其車用無限通信技術(shù)C-V2X(Vehicle to Everything)使的智能挖掘機的網(wǎng)聯(lián)化成為可能,但是由于通信速率的原因,盡管C-V2X有十分明朗的產(chǎn)業(yè)前景,其實際應(yīng)用一直受到限制。

    隨著5G技術(shù)的到來[3],C-V2X與5G技術(shù)結(jié)合為實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無縫覆蓋提出了完美的解決方案,也使得挖掘機能夠真正實現(xiàn)“挖掘機—作業(yè)環(huán)境—人—云”之間的多維高速信息傳輸。2019年,三一、華為、中國移動等聯(lián)合打造的首臺5G遙控挖掘機正式亮相并投入使用。還有像中聯(lián)重科、柳工、山推、玉柴和中國移動等很多工程機械公司也紛紛布局5G戰(zhàn)略。

    我們與山東派蒙機電技術(shù)有限公司合作投入大量精力研究與智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)的人工智能、5G通信、智能控制等技術(shù),實現(xiàn)了“5G+智能駕駛挖掘機”這一核心產(chǎn)品。該產(chǎn)品基于現(xiàn)有智能網(wǎng)聯(lián)汽車的研究成果,引入5G技術(shù)進一步研究智能網(wǎng)聯(lián)挖掘平臺,在高速通訊的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)挖掘機的實時遠程操控,智能感知與決策和V2X多平臺協(xié)同等功能。基于5G技術(shù)的智能網(wǎng)聯(lián)挖掘無人平臺可以勝任各種惡劣的作業(yè)環(huán)境,在建筑拆除、搶險、防爆、救援甚至軍工等高危作業(yè)中游刃有余,提高施工的效率和安全性,大幅提高生產(chǎn)效率、節(jié)約成本。

    2系統(tǒng)總體方案

    智能作業(yè)方面:利用信號處理、機器視覺技術(shù)獲取挖掘機環(huán)境感知語義信息,采用最優(yōu)控制理論和深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建挖掘機的智能識別、決策和控制系統(tǒng),建立挖掘機智能感知、決策和操作體系,實現(xiàn)挖掘機自動電子圍墻、坡度控制和理想工況自主挖掘等功能。利用5G通信技術(shù)將挖掘機、場地基礎(chǔ)設(shè)施和云計算平臺連接,構(gòu)建以挖掘機作和基礎(chǔ)設(shè)置為終端,以云計算平臺作為決策中心的智能網(wǎng)聯(lián)挖掘作業(yè)平臺,讓挖掘機和施工環(huán)境之間建立更高效更緊密的感知機制,使挖掘機實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境中的感知融合、智能決策、協(xié)同控制等功能。

    在遠程操控方面:在進行復(fù)雜工況下作業(yè)時,將操作人員完全從危險區(qū)域隔離出來使挖掘機完全無任何,人員可以在更安全的通過遠程遙控平臺操作平臺、經(jīng)過5G連接現(xiàn)場機車上的車載控制單元及安裝在挖掘機上的多路紅外高清攝像頭,觀察實時的現(xiàn)場視頻,可以控制井下設(shè)備像在現(xiàn)場操作一樣工作,能節(jié)約人力資源,更有效地提高礦井安全系數(shù)。

    3系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

    根據(jù)總體方案,該項目的技術(shù)就架構(gòu)分為兩部分:智能駕駛系統(tǒng)和遠程操作系統(tǒng)。具體系統(tǒng)組成如圖2和圖3所示。

    智能駕駛系統(tǒng)包括環(huán)境感知模塊、決策模塊和執(zhí)行模塊。環(huán)境安置模塊利用視覺傳感器、激光雷達、超聲波雷達、毫米波雷達和GPS獲取挖掘機周圍環(huán)境信息和位置信息,采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型分析周圍環(huán)境特征,獲取挖掘機附近環(huán)境的語義信息及其挖掘機所在位置;決策模塊根據(jù)環(huán)境感知結(jié)果利用深度強化學(xué)習(xí)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對周圍環(huán)境進行分析并作出相應(yīng)決策,給出最優(yōu)的行駛和作業(yè)運行策略。最后,利用控制執(zhí)行模塊根據(jù)決策信息使挖掘機做出相應(yīng)的作業(yè)動作,如行駛和挖掘等。其中環(huán)境感知與執(zhí)行模塊和決策模塊之間通過5G通信傳輸,利用云計算技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)的實時性。

    如圖3所示,遠程操作平臺系統(tǒng)由環(huán)境感知、駕駛操作平臺和控制執(zhí)行部分組成。環(huán)境感知部分利用視覺和生命體征探測傳感器提取挖掘機環(huán)境信息。然后利用5G通訊將高清的視頻信號和傳感器信息傳輸?shù)今{駛?cè)瞬僮髌脚_中,駕駛?cè)烁鶕?jù)這些信息操作挖掘機虛擬平臺,操作的信號通過5G通訊再傳輸?shù)酵诰驒C執(zhí)行機構(gòu)上,實現(xiàn)挖掘機的遠程操控。

    基于5G和人工智能架構(gòu)的感知、決策、通訊和控制技術(shù)架構(gòu)如圖3所示。在獲取感知信號后,采用自研的人工智能模塊實現(xiàn)多種深度學(xué)習(xí)框架,輸出挖掘環(huán)境感知信息,然后利用自研的5G-V2X通訊模組實現(xiàn)挖掘機信號與云計算中心和操作中心的通信,實現(xiàn)智能感知、決策和高效互聯(lián)互通。

    4結(jié)論

    本文提出了一種基于5G通信和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能網(wǎng)聯(lián)挖掘機控制平臺,該平臺能夠?qū)崿F(xiàn)挖掘機的實時遠程操控,智能感知與決策和V2X多平臺協(xié)同等功能,可以勝任各種惡劣的作業(yè)環(huán)境,在建筑拆除、搶險、防爆、救援甚至軍工等高危作業(yè)中游刃有余,提高施工的效率和安全性,大幅提高生產(chǎn)效率、節(jié)約成本。

    參考文獻:

    [1] 郭慶軍,賈哲,郝倩雯.建筑裝備智能化應(yīng)用現(xiàn)狀分析及展望[J].筑路機械與施工機械化,2018,35(6):25-33.

    [2] 宋昊辰,楊林,徐華偉,等.智能網(wǎng)聯(lián)汽車信息安全綜述[J].信息安全與通信保密,2020(7):106-114.

    [3] 黃楚新,王丹.聚焦“5G+”:中國新媒體發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J/OL].科技與出版:1-7[2020-07-23].https://doi.org/10.16510/j.cnki.kjycb.20200722.006.

    【通聯(lián)編輯:代影】

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