基于超聲信息融合的塔機防碰撞技術研究綜述*

，

(西安建筑科技大學 機電學院,陜西 西安 710055)

0 引 言

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

隨著城市化建設日益快速發展，高層建筑物大量涌現，塔機滿載率加大，工作繁忙程度加重，布設密度越來越大。近年來，我國塔機安全事故頻發，并呈上升趨勢。據國家安全生產監督管理總局政府網站事故查詢系統不完全統計，從2006年1月至2012年12月，國內一次性死亡3人以上的塔機較大安全事故就有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安全技術落后[2]。早在20世紀90年代，美國、俄羅斯、烏克蘭等國已普遍開始應用塔機防碰撞系統[3]，并通過立法規定對沒有安裝防碰撞裝置的塔機不允許投入使用，這對我國塔機的出口貿易形成了技術壁壘。

本文對國內外塔機防碰撞技術進行了總結分析，提出了一種基于超聲檢測技術和信息融合理論的主動式塔機防碰撞方法，并探討了亟待解決的關鍵技術問題。

1 塔機防碰撞技術研究現狀

國際上塔機制造商根據自己的產品研制配套的防碰撞系統，基本反映了國外塔機防碰撞裝置的發展水平[4]。法國SMIE公司的AC30防碰撞系統[5]由中央控制器、報警器、測量傳感器等組成，各臺塔機的中央控制器以網絡拓撲形式連接，通過實時監測塔機間的相對位置，使塔機保持安全距離。此外，AC30防碰撞系統具有區域限制保護功能。新加坡E-build公司的TAC—3000防碰撞系統特點是允許現場安全人員在地面上無線控制與更新塔機的禁行區域地圖。安裝在塔臂上的磁傾角傳感器能將塔臂的相對姿態準確地反饋給中央處理系統，為防碰撞路徑檢測提供保證[6]。

近年來，隨著電子技術的發展，我國在塔機防碰撞技術方面做了許多積極探索和嘗試。成都新泰起重機安全公司的CXT/800系統能夠實時監測網絡群內塔機的工作姿態，當與其他塔機可能發生碰撞或進入禁行區域時，通過聲光形式進行報警，并控制塔機動力部件輸出，避免出現安全事故[7]。西安交通大學研制的塔吊群智能防碰撞系統，在施工區域中建立了一個三維直角坐標系，確定塔吊的塔身坐標位置和塔臂高度后，通過傳感器檢測每臺塔吊工作狀態，利用數傳電臺傳送信息，進行防碰撞計算和預警[8]。

2 國內外塔機防碰撞技術存在的主要問題

綜上所述，國內外塔機防碰撞系統基本構成類似，主要由中央控制器、通信網絡、塔機姿態類傳感器等組成[9]。在塔機的施工現場,根據施工場地具體情況, 劃分出各自工作區域與禁止區域, 然后將禁止區域或塔機可能與其他物體相互碰撞的空間幾何參數輸入防碰撞系統,控制塔臂的旋轉范圍，從而預防碰撞事故的發生，其工作原理如圖1所示。

圖1 塔機防碰撞系統工作原理示意圖

鑒于上述塔機防碰撞系統對其周邊障礙物信息的感知是一種被動式獲取方式，故將其稱為被動式防碰撞系統。該類防碰撞系統的技術特點是只監測塔機自身的運動狀態，而不涉及周圍障礙物的主動監測，在實際使用中存在諸多不足：

1)建筑施工現場塔機工作區域和禁止區域可能隨工況會經常相互轉換，有時這種轉換很突然,被動式防碰撞系統在應對這種變化靈活性欠缺。

2)塔機操作人員如果要對工作區域與限制區域作適當改變則需要人工更新環境地圖，重新設定系統參數,耗時耗力,限制了塔機操作人員的主觀能動性，大大降低了塔機運行效率。

3)當其他未監測的移動物體進入塔機允許的工作區域后，防碰撞系統將會失效。

因此，本文針對國內外塔機防碰撞技術中存在的問題，研究一種用于塔機防碰撞的主動式障礙物檢測技術，能夠在設定的范圍內識別障礙物，使塔機具備“視覺”功能，讓它“看見”其他塔機和障礙物的運動，使塔機靈活主動地適應現場的變化，對塔機運行行為進行預估計、計算決策，提高塔機碰撞監測水平，降低塔機碰撞事故的發生，使塔機安全、高效運行。

3 障礙物檢測技術

目前，障礙物檢測技術已廣泛應用于工業的各個領域，例如：機器人系統、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、雷達檢測技術、視覺檢測技術和超聲檢測技術。

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

雷達檢測技術根據其使用的電磁波波段，可分為激光雷達技術和毫米波雷達技術。激光雷達技術波束能量集中、傳輸距離遠、精度高,但是對氣候適應能力較差，價格昂貴[11]。毫米波雷達測障性能穩定，環境適應性能好，受惡劣天氣干擾較小,但其硬件結構復雜，成本昂貴，一般用于軍事領域和車載防碰撞系統[12]。

視覺檢測技術能夠提供豐富的環境信息，其工作原理是利用CCD視覺傳感器獲取障礙物的圖像信息。視覺檢測技術缺點是受光照、粉塵、煙霧及雨雪天氣等環境因素的影響較大，無法適應塔機惡劣工作環境。此外，該技術圖像處理算法較為復雜,數據計算量較大，很難適應塔機防碰撞系統的實時性要求[13]。

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

結合塔機防碰撞工作特點，筆者認為超聲檢測技術作為主動式塔機障礙物檢測技術是可行的，主要在于：

1)超聲傳感器實時性、可靠性好，中短距離超聲波測距產品已在市場上成功推廣。

2)由于塔機經常會因施工進度問題在夜間施工，工作時會伴隨著噪聲、大霧、陰雨天氣等惡劣因素，要求測障傳感器能適應惡劣環境。超聲傳感器具有低成本、無需現場維護的特點，使之非常適合于布置在環境惡劣或人類不易到達的區域。

3) 超聲傳感器節點相互之間和超聲傳感器節點與數據融合中心可以通過無線網絡傳遞數據和交換信息，適合多源信息獲取和融合技術實現。

4 基于超聲信息融合的塔機防碰撞方法

塔機的防碰撞主要是塔機與周圍固定障礙物、高壓線的碰撞或塔機群中塔機與塔機之間的相互碰撞。準確、快速地探測障礙物是實現塔機防碰撞的必要前提，也是影響防碰撞性能的關鍵因素。基于超聲的障礙物探測主要涉及超聲測距、障礙定位等研究內容。其中超聲測距是基礎，障礙的定位是超聲測障技術中的難點。

基于超聲信息融合的塔機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進行塔機周邊障礙物的監測，獲取障礙物的二維平面位置信息。根據超聲波傳感器的探測模型，經過超聲回波的時間序列融合，構造出障礙物的形體信息。通過障礙物運動軌跡預測和已有超聲地圖數據，獲取障礙物運動信息。利用主動式塔機防碰撞數學模型，聯合小車變幅參數、塔機回轉參數、吊重起升參數，進行齊次坐標變換信息融合，完成障礙物的空間定位，提取塔機碰撞預警信息，并進行評估、決策。

圖2 塔式起重機防碰撞技術流程圖

4.1 遠距離超聲傳感技術

綜合分析塔機回轉速度、轉動慣量以及控制系統或操作人員的反應能力，塔機防碰撞預警范圍在20～30 m范圍內有實際意義。現有工業應用領域的超聲測距系統檢測距離較近(一般小于10 m)，不滿足塔機防碰撞預警測量的需要。

美國AIRMAR公司生產的Airducer AR30超聲波測距系統作用距離可達30 m，但價格十分昂貴，很難大范圍使用[15]。國防科技大學潘仲明根據超聲波和壓電材料的物理特性，并應用聲學和電路匹配技術，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，國防科技大學祝琴等人[17]采用了新型超聲換能器驅動電路和對回波信號進行實時采集、處理的新方法，使測距量程也超過了32 m。

筆者開發了檢測距離為30 m的遠距離超聲測距系統，如圖3所示。該系統以快速單片機為微控制器，連續發射若干超聲波脈沖序列，經過超聲發射模塊放大為高壓脈沖序列激勵超聲傳感器發射超聲波。發射的超聲波遇到障礙物后返回微弱超聲回波，經過信號調理模塊進行放大、濾波處理。發射控制信號和調理后的超聲回波信號經同步數據采集卡采集后，通過數據總線傳輸記錄在計算機上，利用測距算法測量出超聲波飛行時間，從而獲得待測距離。

圖3 遠距離超聲測距系統示意圖

結合塔機防碰撞系統的特點，對超聲測距的穩定要求較高，需要進一步提高超聲探測距離，可采取以下措施：1)提高超聲激勵功率;2)加裝超聲號筒，減小擴散損耗，增強回波強度;3)研究遠距離微弱超聲回波信號檢測算法。

4.2 基于多超聲傳感器的障礙物定位技術研究進展

超聲定位技術主要是運用仿生學，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周圍環境進行探測，通常應用多傳感器信息融合方法。越來越多的研究學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器人導航、汽車避障等領域，在塔機防碰撞上的應用尚未報道。

澳大利亞Monash大學的Mckerrow P J等人[18]的研究小組應用Series 700超聲傳感器組成雙發雙收聲納，形成雙聲束系統，用于障礙物方位角的測量和可靠的障礙物區分。韓國Pusan大學[19]的研究團隊利用UM30超聲傳感器，設計了一種ABS (active beacon sensor)導航基站，用于障礙物標識和機器人導航。英國Strathclyde大學的Guarato Francesco等人[20]設計了一發兩收的超聲測量裝置，用于三維空間的障礙物定位。

根據塔機臂做圓弧運動的特點和超聲檢測技術的需求，筆者研究團隊構建了基于多超聲傳感器的塔機防碰撞實驗系統，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)利用擴展卡爾曼濾波融合，研究障礙物運動軌跡預測算法。

圖4 基于超聲信息融合的塔機防碰撞實驗系統

4.3 塔機防碰撞算法研究進展

塔機要保證建筑材料的準確及時吊運到位，解決群塔之間的防碰撞和避障問題，需要在超聲測距、定位和障礙物運動軌跡預測的基礎上，研究塔機的防碰撞算法。

韓國Lee Ghang等人[21]針對塔機防碰撞系統存在監控盲點的問題，將建筑物的BIM模型與多傳感器信息相結合，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來作為系統的防碰撞算法,以ODBC管理的Access為數據庫開發新一代群塔作業防碰撞和監視系統。陳龍等人[23]對塔機工作區域內障礙物進行了建模分析,通過在障礙物周圍設置減速調整區域來實現區域保護。

筆者擬結合信息融合理論與機器人工程學，根據塔機運動部件的運動學特性，建立基于超聲檢測技術和信息融合理論的塔機防碰撞數學模型,監測塔機主要運行參數，利用虛擬現實技術實時三維立體顯示塔機運行姿態和超聲傳感器監測到的周圍環境信息，對塔機運行狀態進行評估預警。

5 結束語

本文總結分析了現有塔機防碰撞產品存在的問題，提出了基于超聲檢測和信息融合的主動式塔機防碰撞方法，為塔機防碰撞技術提供了新思路。由于采用超聲波傳感器實現塔機安全測障是一個前沿課題，運用超聲波進行塔機遠距離障礙物的主動式檢測技術仍處于研究階段，在應用、推廣和實用化方面需要進一步完善。

參考文獻:

[1] 國家安全生產監督管理總局網站.事故查詢系統[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研究[J].傳感技術學報,2006,19(1):207-210.

[17] 祝 琴,王 琪,劉 浩.大量程超聲波測距系統[J].兵工自動化,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防碰撞技術研究[J].中國工程機械學報，2009,7(1):114-117.

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