基于Citespace的建設全壽命周期機器人研究與應用分析

張佳樂， 駱漢賓， 尹紫微

(華中科技大學 土木與水利工程學院, 湖北 武漢 430074)

建造機器人的早期研究和實踐可追溯至20世紀70年代，隨著人口逐步老齡化、施工規模復雜性提高以及對建造效率和工人安全與健康的日益關注，該技術的開發被認為是提高建筑業生產力的重要途徑之一[1]。2017年全球建筑機器人的市場規模為2.00億美元，2018年上升至2.44億美元。但建造機器人實際應用市場處于培育期(僅為建筑工作量的1%)，尚未真正滲透進入建筑工地各生產環節[2]。表1說明了一些研究機構對于建造機器人的研究與應用情況，可以推斷出建造機器人將是一個持續發展的必要性問題。顯然，目前建造機器人實際現狀與理論描述場景大相徑庭。

表1 全球具有代表性的建筑機器人介紹

目前已經存在大量與機器人有關的文章，這些研究成果可作為推動機器人發展的基礎。因此，對于進行相關研究的研究者與工程師來說，對建造機器人進行系統性分析從而明確建造機器人未來研究趨勢十分必要。目前關于機器人的研究綜述較少，主要集中在特定的研究應用方面，并未對機器人進行系統性的全面分析。例如，Cai等[1]以高層建筑建設為重點，探索了自動化和機器人技術的學術研究和實際應用的發展；Petersen等[3,4]關注于自動構建遠大于單個機器人結構的集體機器人建造系統。V?h? 等[5]則從建筑施工階段的角度對用于建筑施工自動化的潛在傳感器技術進行調查。

與之前的綜述相比，本文的貢獻如下：(1)涵蓋了將機器人應用于建設全壽命周期所面臨的機遇與挑戰；(2)提供了與機器人發展相關的應用與技術研究方向。這不但可以幫助新研究人員對機器人建立更全面的認知，還可以為研究人員與工程師提供研究機會以填補研究與應用之間的空白。

本文的其余部分結構如下：第二部分介紹了一種利用WOS(Web of Science)與Citespace共同進行文本挖掘與計量分析的方法；第三部分對文獻進行收集并從文獻發表年份、研究機構、文章作者、期刊名稱、主題演化和研究共詞網絡演化過程這些方面進行了概述與分析；第四部分從建設全壽命周期過程的角度進行，明確機器人在規劃設計階段、建造施工階段和監測回收階段中扮演的不同角色以及貫穿其中的技術與應用挑戰；第五部分從研究與應用兩個方面對機器人所面臨的挑戰進行闡述；第六部分則是根據挑戰內容提出兩個主要研究方向；最后做出總結，肯定機器人這一新型建造方式的優越性并闡明了其未來發展趨勢。

1 研究方法

本研究采用Thomson Reuters的WOS核心數據庫為數據源，使用科學計量分析工具Citespace對建造機器人及自動化建造相關文獻進行了檢索。圖1為本研究綜述的主要過程，第一個步驟旨在收集充分數量的有關于建造機器人的發表文獻。利用合理搜索式、時間跨度、文獻類型、語言等條件初步搜索出符合標準的303篇文獻。第二階段則是根據出版社名稱與作者對于文章關鍵詞、摘要與內容的瀏覽結果，篩選出110篇符合本次研究主題的高質量文獻進行分析。最后從研究與應用的角度提出了相應的機遇與挑戰，可對未來關于建造機器人的研究工作提供一定指導。

圖1 研究方法概述

2 數據分析

最早關于建造機器人的研究出現于20世紀70年代末，日本的清水公司及其他承辦商在進行大型建筑和基礎設施建設項目時發現了建造機器人的巨大潛力。1978年，在貿易工業部的指導下，日本工業機器人協會(Japan Robot Association，JARA)成立了一個由長谷川雄教授領導的委員會，以分析這類應用以及自動化系統和機器人技術的發展。該委員會迅速發展并提出了新概念，逐步建立和研究具體項目和機器人系統。1982年首次進行了建筑施工實驗，首臺機器人SSR-I被應用于建筑墻體噴涂防火涂料作業之中。1985年，提出了集成機器人現場建造的概念，即在施工現場集成機器人和其他基本技術。至此，建筑機器人技術的發展得到了推進[6,7]。

2.1 文章發表概述

圖2表明目前對于建造機器人的相關研究處于整體上升的趨勢，得到國內外各領域學者的重視，平均年發文量為5篇。從發文數量可以將其劃分為2個階段，其中，1998—2003年是探索階段，發文量較少且波動較明顯；2003—2019年是快速發展階段，發文數量增加幅度較上一階段快，此期間發文數量均為穩定且發文數量明顯高于平均水平，說明該領域得到了學者們的普遍關注，逐漸成為建筑行業目前的研究發展熱點之一。

圖2 1997—2019年建造機器人研究發文數量統計

2.2 研究國家與機構

通過對文獻的來源進行分析，梳理了涉及相關研究的全部國家或地區。據觀察，選定論文總共涵蓋了30個國家或地區。幾乎有40%的研究成果來自于美國(圖3)，其他研究較多的則是韓國、英國、中國，約占總數的40%。除了上述提到的國家之外，其余國家的相關文獻占比低于6%。表明隨著不同國家現代化程度提高，其對于利用機器人而不是勞動力完成建造活動的重視程度增高。

圖3 不同國家文獻發表數量百分比分布

研究機構可分為社會機構與科研機構兩類，表2顯示了發文5篇及以上研究機構及文章被引次數。值得注意的是，科研機構發文數量約占總數的90%以上。這表明機器人研究尚停留在實驗階段，距離大批量商業化應用還有較遠距離。

表2 發文5篇及以上研究機構及文章被引次數

2.3 文章作者與來源出版物

基于對文獻發表作者及所屬機構的分析，得出不同研究機構各位學者的發文數量相近(表3)，即本行業尚無權威研究者引導研究方向。同時由圖4可清晰看出不同機構作者所做研究相對孤立、并未形成一套完整的研究網絡。

表3 發文4篇及以上作者排名

圖4 作者間合作關系網絡

110篇建造機器人相關文獻來自于30個期刊及會議論文集(圖5)，其中《Automation in Construction》中發表的相關文獻最多，被引次數也遠超于其他期刊數量。由此可知，目前關于機器人的文獻及會議趨于高水準研究，內容具有較高價值。

圖5 不同出版物文獻記錄數與被引次數

2.4 研究主題結構演化

通過對數據庫文獻進行聚類，基于MI(Mutual Infomation)，LLR(Loglikelihood Ratio)，LSI(Latent Semantic Indexing)算法和Indexing Terms，Title Terms等進行分析，生成文獻共被引類群網絡組(圖6)，用來識別機器人潛在的主題結構。根據聚類結果可看出研究重點在于如何利用該數據組來為機器人研究與應用提供合理思路，包括機器人類型、應用統計與技術研究。

圖6 建造機器人主題結構演化

2.5 研究共詞網絡演化過程

為了進一步可視化建造機器人領域主題演化過程，從而確定不同時期機器人應用實踐所關注的重點。圖7所展示的24個主要關鍵詞頻數演化過程，非常直觀地表明了在不同時期研究者們對于機器人內容關注點的推移與產生。比如，關鍵詞“computer vision” “Additive manufacturing” “BIM(Building Information Modeling)”近6年首次在建造機器人行業被提出；“path—planning”“digital fabrication” “Construction Robots”等關鍵詞的頻數在調查期間穩步增長。

圖7 建造機器人主題演化過程

圖8展示了建造機器人及自動化研究共詞網絡演化過程，可得到如下結論：機器人研究最初關注對機器人原型設計的研究，即基于具體的建造內容對機器人進行設計、模擬、測試和優化以獲得一個有效機械結構[8]。隨著人們對建造安全的不斷重視，關鍵詞“building robot safety”首次在機器人領域中被提出并迅速發展，解決建筑行業的健康與相關安全問題的關鍵在于增加自動化和設計、建模和過程控制的集成比重[9]。2008年以后，研究開始關注如何將機器人技術作為一種替代解決復雜危險的高層建設的方式[10]來建設高層建筑[11]，同時提出了將現場機器人連接到虛擬RCW的實時仿真模擬系統這一概念[12]。在最后一個階段，機器人研究更加關注創新技術作為進一步提升機器人研究的潛在工具。例如“BIM”“computer vision”“Additive manufacturing”“path—planning”“digital fabrication”，嘗試將其他技術與機器人相結合從而創造出更具適應性的新型建造方式。

圖8 建造機器人研究共詞網絡演化過程

3 基于建設全壽命周期的研究應用

本節中，作者以全壽命周期為背景對先前機器人研究進行回顧(見表4)，搭建了一套完整的機器人研究與應用體系框架，并提出了相應的技術與應用挑戰。

3.1 規劃設計階段

以機器人為導向的施工方式在滿足各方需求的基礎上，衍生出了建筑產品多面性及復雜性、生命周期較長、維度多樣性以及建設場地固定性[13]等性點，從而導致了更加復雜的建造系統。因此，使用一個綜合的模塊化建造設計方法在滿足功能需求和建筑規范條件下將機器人作為新元素加入原有的建筑體系[14]十分重要。如何在保證機器人順利建造的同時，確保合適的組合來減少影響建造質量和機器人性能的影響因素，如人為因素[15]、執行效率、人機交互、環境條件等，在新時期具有重要的現實意義。

自動化建設系統和綜合信息管理系統[16]目前也被用來進行機器人建造模塊化設計，但實施過程面臨著眾多挑戰，例如材料部署、機器人路徑規劃與確定、機器人目標規劃、實際部署構建塊等。解決該問題的方法在很大程度上取決于操作者如何將特定的建筑形態[17,18]轉換成機器人可執行的施工行為。

機器人本身也需要高效的自控系統和基本感知能力。即需要針對特定作業自下而上或自上而下集成機器人硬件和軟件系統從而在設計、施工過程、機制和控制方面來實現擴展性和適應性。面向機器人的設計(Robot-Oriented Design，ROD)能夠有效協調建筑產品與機器人技術之間的互適性，調整傳統施工工藝和改進施工方角色內容的同時產生在建筑環境中以全壽命周期為導向進行技術創新的觀點[13]。

3.2 建造施工階段

機器人建造往往使用分布式多機器人體系結構[19]，在不規則地形中由異構機器人組完成不同位置之間組件識別、運輸和精確匹配等任務。目前研究主要集中在組件[20～23]的協同推送行為，在力反饋協同操作中，多數工作集中在基于固定的機械手[24,25]操作上。為了避免作業過程發生碰撞或干擾，同時保證較好的集體機器人建造效率，利用視覺或顯示通信技術[26～28]精確定位十分必要。但目前尚未明確是否需要對協同作業對象進行限制或對協同允許誤差進行規定，應用僅限于根據特征規則在結構化環境中將高度加工的建筑材料用于建筑作業[29]。

目前較為常見的機器人建造策略是從數控程序和路徑姿態對機器人的應用進行定義，基于數學模型與協調算法和計算機控制系統[30]在物理層面上實現不同類型機器人的自主建造。前一種方法雖然清楚地演示了順應建造作業流程而對機器人的安排設計，但并沒有充分考慮機器人對工地固有的不規則地形和環境的適應能力。為了彌補上述不足，需要通過概率建模來處理連續變化的作業環境，系統配合相應硬件設備有效離散機器人在結構上的動作，并通過一定的補償程序與傳感器幫助機器人對實際環境與理論模型之間的細小偏差進行糾正以提高機器人流水化建造時的效率與可靠性。操作者可以用剛性或柔性的指標檢查據此而建成的分布式建筑結構的性能。其中的創新之處在于通過直接計算機器人姿態作為當前可用數據的函數，允許機器人使用更大、更復雜的材料。

可視化是機器人施工管理系統的基本要素之一。目前，新型信息和通信技術(Information and Communications Technolog，ICT)被廣泛用于施工現場的數據管理方面，用于組織基礎設施的人員、流程和其他新型技術。例如將BIM信息系統與機器人系統相結合，管理層根據建造實施情況向現場機器人發送指令，在操作級別上對流水作業進行有效控制并增強建造核心過程。

同時，建筑工地人機協同的工作模式也為現場管理帶來了新的挑戰和危險。建筑工地的機器人必須在非結構化環境中移動以完成任務[31]，因此建造機器人與操作者之間需要保持實時的感知交互。利用傳感器或視覺系統實時監測機器人作業姿態并利用增強現實技術強化現場信息是為工人與操作者提供實時信息的必要方法[32～35]。此外，現有的生產率分析方法僅通過傳感器或計算機視覺方法對施工設備進行跟蹤[36～38]，這無法滿足目前的施工需求。

3.3 檢測維護階段

質量評估與檢測是整個建造活動中不可缺少的過程，施工完成后對建筑物性能進行持續檢測十分必要[39]。據此，研究者們設計和開發具有質量檢驗、評估和檢測能力的機器人，并將機器人配備多個與所開發的融合算法相關的傳感器，使得機器人只在某些區域執行非接觸式施工檢測方法以減少檢測時間。同時在機器人控制系統中加入控制轉彎度的參數，并設置合理的權值，進一步提高覆蓋效率。關鍵之處在于建立一個更大的計算機視覺數據庫，它可能識別在不同的情況下更多類型的建筑不合格構件，從而為質量控制和更新建筑信息模型提供重要信息。

將計算機視覺技術與全覆蓋路徑規劃算法相結合完成建筑廢棄物的回收工作，可有效解決傳統方式的效率低下且成本高額的不足之處。例如，釘螺自主回收機器人使用計算機視覺技術搜索整個工作區來識別釘子和螺絲并將其放在指定的儲存盒中，提高了建筑垃圾的回收[40]效率。但是，由于現場施工環境的非結構化特性，預先設計的固定工作路徑無法覆蓋整個施工現場，這使得回收機器人的設計和實施更加困難。第二種方法則是利用神經網絡技術將機器人吸引到未掃描的區域并產生排斥機器人的障礙物的效果[41～44]，典型算法包括全覆蓋路徑規劃算法。盡管施工區域邊界可通過施工圖準確表示，但是由于拆除、改造、安裝和其他工作而引起的不確定性導致圖紙無法真正反映出工作區域的細節，對機器人檢測維護作業造成一定阻礙。

上文對建造機器人相關數據進行了定量分析，同時以全壽命周期為出發點定性分析了機器人在其中的貢獻和需求。不難看出，二者得出的結果和趨勢相輔相成。不同階段的應用，衍生出了對機器人類型、技術及應用方面的新需求，促進了其主題的演化進程。從最初僅考慮機器人的原型設計，逐步增加自動化、建設過程控制及相應輔助技術的集成比重，實時補充完善建造機器人的研究與應用體系框架，最終創造出更高效的機器人-全壽命周期建造方式。

4 研究與應用挑戰

雖然已經有一系列的研究與實踐來探討將機器人用于建造活動時面臨的成果與不足，但目前還沒有將機器人實際用于建設全壽命過程中的不同階段。然而，我們已經可以將機器人應用于部分特定環境下的特定建造活動，但無法確定：(1)對動態變化的建筑環境的自適應性；(2)能否達到建筑要求精度；(3)使用機器人對于建造活動的貢獻(例如，是否節約時間或經濟成本)。接下來，我們將從技術挑戰(表4)與實際應用兩部分來探討將機器人應用于建造活動所面臨的挑戰。

表4 建設機器人研究與實際應用示例

4.1 研究挑戰

由于建造作業涉及多方面特性及其復雜性、長生命周期、維度的多樣性、物質性，以及建筑場地固定這一獨特性質[59]。如何增強機器人技術對于單個或多個構建任務的適用性成為未來研究的關鍵，即通過確定結構布局和材料的重復程度

和規律性來簡化及控制施工現場或過程，同時增加機器、操作和生產的復雜性從而發展適用性較高的新型技術。另外，為了使建筑機器人和自動化在活動層面上可行，必須縮小建筑產品設計和機器技術之間的差距[60]。關鍵在于發展計算機輔助設計，使機器人既具有產品設計又具有控制能力。同時，需提升通信技術[3]以使得產品設計、工序設計和制造這部分得以集成。在此前提下，才可開發一種收集、處理、分析、交流和實施施工信息的新系統。建立某種自定位/局部定位信息訪問[61]，實現“感知-執行”操作。更加精準地結合機器人位勢姿態，提供高效率、高精度的三維實時定位數據，最終形成滿足施工要求。

對比仿真建模示例[47,48]與實際的機器人建造過程，可發現二者之間通常存在較大的偏差。解決此問題的關鍵之處在于重新分析和規劃對待建作業的性質及執行方式，一種有效的方法是探索使用機械化或自動化來更改設計或設備的潛力。即重新設計施工環境架構，對作業任務進行重新規劃，使用系統工程思想來考慮建筑設備的機械性能，最終在不同程度上改善待建工程施工難易程度及產品性能[62]。具體來說，為在建筑項目固有的嚴格且混亂的背景下提升建造活動機械化、自動化的程度，首要目標是開發較高普遍性、精準性的硬件設備以覆蓋目前單一類型設備，使其可在滿足遠程或離線狀態下機器人編程控制的精度、實時、高效等要求的同時提高現有機械的自動化水平，或將傳統的施工機械(起重機、壓實機等)改造為機器人系統。

實際機器人建造活動中路徑或姿態與理論設計模型之間，往往由于環境因素或機器人本身而產生較大的偏差。因此，建筑機器人建模設計、路徑及姿態規劃系列軟件和數控軟件的接口優化、信息實時傳遞，以及數控軟件對機器人本身硬件設備的精確控制研究十分必要。人機界面可實現操作員與機器人系統之間的持續協作，并使用感知系統來構建全局模型[63]。同時，在基于自動化控制的機器人體系的基礎上進行智能化控制研究，提出新的設計、識別、控制技術及相應的算法及方法，升級計算機輔助設計、通信技術和三維重建技術[64]等使得智能機器人及工具在建造過程中不斷地向中央計算機報告項目現場地理環境、作業進展及機器人位置等信息，形成數據信息自動跟蹤技術[65]。為機器人自主決策系統/操作者提供實時信息反饋，并由控制系統根據相應算法進行作業活動相適應性調整，從而更好地實現軟硬件協同及智能化機器人建造。

4.2 應用挑戰

將機器人應用于實際的建造活動時，不僅要求機器人具有足夠的運行效率，而且還具有較高的適應性應用條件，因此有必要開發一套完整的標準系統。利用不同的標準對各項建造活動進行分類，在所需要的建筑材料、機器人種類、施工工序、構件性能、現場環境、資源調配、經濟效益、能源損耗等方面充分研究的基礎上，結合機器人作業標準體系、數字建造技術評價方法及可持續性能評價指標[66]共同構建機器人建造標準體系，從而確定在新型建造模式下不同生產要素之間的關系。

目前，由于建筑行業對機器人缺乏經驗，關于建造機器人的經濟學數據相對較少。Warszawski完全依靠直接的勞動力節約和折舊補貼來估計機器人帶來的經濟效益，盡管Skibniewski 估計了間接收益，但他并未分析適用于機器人系統的重要稅收優勢，例如對高科技設備的投資稅收抵免、折舊和其他公認的會計慣例等方面的考量。而且，在關于運營和維護成本的假設方面，兩位研究者之間也缺乏一致性[67]。也就是說，關于使用機器人來輔助或替代人類建筑活動是否可以有效降低生產成本并提高生產率的具體評估體系和相關研究工作尚未得到有效實施。

5 未來研究

在建設活動中開發的機器人系統生產效率較低，因此需要對現有技術與建造信息進行融合創新，同時制定一系列規范以評估機器人建造過程中每一個層次的復雜性的潛在效益[68]。隨著建筑物復雜性提高，不同模塊之間的聯系逐漸緊密，現行的機器人技術將無法順利完成一系列建造活動。如果無法對其進行改進以適應不斷變化的建筑規范，該技術將不具備實用價值。

5.1 技術研究

建筑機器人研究屬于多學科交叉，提高機器人自治建設水平的關鍵在于提高機器人定位精度[69]?；谟嬎銠C圖像處理能力對建筑設計模型和可視化模擬進行交互執行演示，將機器人的姿態控制與外界環境進行集成從而提高機器人自主建設水平將會是一個重要課題。隨著通信技術的飛速發展，將BIM和IOT(Internet of Things)集成創建現場工作狀態與項目網絡之間的通訊網解決人機互操與云計算問題以確保信息流的實時交換也應被納入研究范圍。

實現機器人自主建造而開發的自動化系統在很大程度上依賴于人工智能的發展，即改進數據兼容性和集成領域，將設計信息從CAD系統轉移到機器人支持的數據庫中。關鍵在于賦予智能系統處理傳感器數據和驅動機器人硬件的控制信號能力，允許系統接口訪問各種數據庫和硬件控制系統。遠程控制技術[70,71]具有控制機器人到達人難以到達或不適應的極端建造環境的能力，雖然現有的遠程控制接口為機器人提供了工具和顯示器來感知動態變化的建造環境、做出相應的決策和生成指令，但該技術可擴展至更“精細”的應用領域。此外，有必要注意基礎研究的進展，如可靠的環境識別、有效的運動控制以及定位傳感器數據的實時獲取等。另外，基于一體化建模與仿真環境[72]對機器人現場模型中涉及到的各種資源進行定量分析與改進。在必要條件下，使用該技術對新建造系統進行開發、設計和規劃[70]從而識別最優資源調配水平和作業方式也將是一個重要課題。同時，繼承虛擬現實接口實現BIM平臺自適應定制和擴展，加入與自動化施工相關的建筑信息，如機器人族與新材料參數等，明確機器人建造各個階段的參與程度和實施細節，充分利用機器人建造新機會[62]也十分重要。

5.2 應用研究

目前建造機器人研究趨勢主要還處于技術工藝的研究探索階段，離大范圍的產業化應用還有不小的距離。研究人員和從業人員應該合作探索創新技術從建造機器人研究向實踐過渡的有效途徑。同時，有必要研究和定制一套完整的技術標準體系，以評估相互獨立研究機構進行的研究。在不同應用場景內的建造機器人所使用的作業機械、技術種類、適用范圍、現場環境、資源調配、經濟效益、費用能耗等充分研究的基礎上，結合機器人作業標準體系、數字建造技術評價方法及可持續性能評價指標共同構建機器人建造標準體系，從而確定在新型建造模式下不同生產要素之間的關系。相應的社會經濟效益評價研究將在機器人技術應用于實際工程后得到迅速發展，如碳排放統計、資源能耗分析、造價測算等，同時與機器人技術的發展相輔相成形成良性循環，反過來促進技術本身的發展。

6 總 結

通過將輔助技術與評價體系相結合，可有效解決在建造活動中使用機器人所面臨的挑戰，同時提高使用效率和建筑物性能。盡管如此，在大范圍使用機器人完成建造活動之前，仍然有一些挑戰需要解決。本研究通過系統地識別和分析該領域的關鍵研究領域和應用現狀，對未來建造機器人技術學術研究和實際應用具有參考價值。因此，本文通過對SCI核心數據庫中1997—2019年收錄的110篇具有代表性的文獻作為研究對象，調查了使用機器人完成建造全壽命周期內的行為與需要技術以識別由于建筑環境動態變化與不同建筑活動對于機器人的硬性要求所帶來的挑戰。最終提供了一套完整的建造機器人研究與應用體系框架，借助不同的模塊化系統將機器人技術與建筑活動整合在一起，集成數字技術以獲得完成作業的最優解。隨著信息化與自動化技術的發展，施工現場將逐步引入模塊化建筑設計系統和數字技術，本研究將作為提高機器人建造效益和奠定建筑工業化基礎的有力工具。