無人機港口散貨堆場智能化自主作業

蔡鑫根

引言

傳統港口的散貨堆場上，散貨貨垛一般都存在堆放零散、形狀不規則、地面觀看有盲區等特點[1]，為了獲取堆場內貨垛的分布情況、占地、體量等信息，采用人工測量方法耗費人力較多且時間較長，不利于庫場的時效性管理。通過實地考察，目前港口主要采用計件交接和人工盤庫等方式來對貨垛進行測量，而這些散貨數量龐大，計數困難，且體積又較為膨脹，稱量難度較大，故港口各個利益主體之間的計量交接以及港口自身的內部運管就成為了困擾港口管理人員的一個重大難題。

目前，國內外科研人員也在積極考慮對如何快速而準確地獲取港口堆場物料堆存狀態及智能化管理進行著研究[3]，通過對港口堆場料堆進行三維建模來優化整套散貨測量方式，從一定程度上可提高港口散貨堆場的智能化管理水平。

基于集成化多旋翼無人機作為巡檢平臺，通過搭載激光雷達等任務載荷設備來應對港口散貨堆場貨垛進行高精度的自動化測量及智能化監控作業，通過數據后處理系統對采集的激光點云數據進行散貨堆垛建模、切分和體積計算等處理，搭配無人機機場系統及各種遠控交互系統等實現港口散貨堆場的智能化自主作業。

系統組成

港口散貨堆場智能化自主作業系統主要由無人機機組平臺（含激光雷達等任務載荷設備）、無人機機場系統、無人機與機場指揮/調度平臺、任務規劃指揮平臺及數據后處理系統等部分組成，如圖1所示。

IAO系統通過無人機機組平臺上搭載的激光雷達等任務載荷設備掃描獲取港口堆場貨物料堆的三維點云數據，通過4G/5G通信網絡鏈路將其發送給云端，由數據后處理系統完成港口堆場貨物堆料的體積量測與計算等，從而實現港口堆場貨物堆料的精準量測。

IAO系統通過多余度的全球衛星定位系統（北斗+GPS+GLONASS+ GALILEO）、地理信息系統（GIS）、無線通信技術（4G/5G+數圖傳）、SFM算法等技術手段的運用，實現對港口散貨堆場物料的準確定位、實時跟蹤、過程控制和可視化管理等，提高了盤庫測量效率，降低了運營成本，從整體上可實現干散貨碼頭作業的全流程實時數字可視化管理。

無人機機組平臺

無人機機組平臺采用成熟、穩定的多旋翼無人機，能夠以系留、非系留的方式實現對港口散貨堆場庫管情況進行堆垛測量、晝夜監控等不同情景下的作業任務。目前所使用的為自行研發的無人機機組平臺，如圖2所示。

任務載荷設備

無人機所掛載的檢測設備采用輕小型激光雷達并攜帶相機，通過激光掃描構建點云，同步相機獲得物體表面紋理，最終通過后處理軟件生成可以直接測量的貨垛掃描模型，搭載的激光檢測設備如圖3所示。

無人機機場系統

無人機機場作為綜合管理系統的重要基礎設備，其主要擔負著為無人機自動起降提供標準平臺、差分定位基站、更換（充放電）無人機電池、預制航線、讀取載荷數據、監控無人機飛行狀態、靜置存放無人機、監控周圍環境等功能，系統的完整性以及自動化作業能力對于整體有效運行起到至關重要的作用。

機庫內支持自動更換無人機電池、自動起降和自動執行任務等各種無人值守作業功能；配備外部環境感知系統以達到監測風速、風向、雨量、溫度、濕度、光照等外界因素。同時外置攝像頭以遠程監控機場外部結構、環境、飛機起降情況等；安裝可由后臺管理的應急燈實現夜間維護、防盜、應急照明等功能。配備高性能天線實現與無人機之間的通信。無人機機場系統如圖4所示。

無人機與機場指揮/調度平臺

無人機與機場指揮/調度平臺（又稱為天牧云）主要負責無人機機組平臺及機場系統的組織調度與監控管理；該平臺通過云端與機場機庫、無人機進行通信，能夠實時接收無人機通過4G/5G網絡回傳的圖像和狀態數據，也可以收到機場通過光纖傳輸的視頻信號和傳感器數據；該平臺通過遠程發送指令給機場，操控其打開或關閉艙門，升起或下落無人機升降臺，以及更換（充放電）電池等指令，同時具備遠程控制無人機自動起飛和降落、規劃航線、執行路徑、調整云臺、拍照錄像、精準降落等；該平臺交互界面如圖5所示。

任務規劃指揮平臺

任務規劃指揮平臺（又稱天際云）在接收到港口生產部門下發的作業任務后，主要負責將生產部門的大面積目標分解為可執行的任務，對任務進行簡單的編排串接，并針對任務的期望完成度、完成質量、完成時間等要求進行調整，之后將任務傳送給無人機與機場指揮/調度平臺以進行進一步處理；該平臺交互界面如圖6所示。

作業流程

IAO系統通過微信小程序下達生產任務，天際云運營人員領取任務并且編排工作，天牧云航線運營人員接收由天際云下發的編排后任務進行航線規劃，之后下發至操控人員，操控人員根據任務情況調配飛機、機庫、載荷進入任務執行，任務執行完成后，由操控人員下載對應的任務數據，并隨即通過遠程助手在機庫邊緣服務器上進行數據預處理，數據預處理完成后，將數據上傳至云端服務器上對數據進行綜合后處理，并最終交付給港口企業用于深度分析應用。

IAO系統的作業流程如圖7所示。

結果分析與對比

港口堆場貨物料堆體積量測

數據后處理系統對激光雷達所采集的現場貨垛數據進行三維建模、快速去噪、模型修復等工作，以生成中控前端平臺上可直接使用的三維模型，并延伸至庫場管理及生產規劃等管理板塊，針對料堆的體積量測處理如圖8所示。

對于1km長度的條形散貨堆場，傳統手工激光雷達掃描時間為40h，而采用IAO系統的無人機激光雷達掃描時間則為0.4h，相對于傳統方式，時間效率提升達到了100倍。

同時，我們對4個給定重量的堆垛點進行了傳統手工測量和無人機測量兩種方式的結果對比，如表1所示，采用IAO系統的無人機激光雷達測量的精度也遠遠高于傳統的手工激光雷達測量精度。

基于可視化平臺的智能化自主作業

港口可視化平臺屬于綜合性前端展示平臺，港口企業在該平臺上綜合展示自身港口生產運營概況，由于港口內散貨流轉是動態變化的，需要將庫場內堆垛的周期性變化進行動態加載更新，通過校正堆場原點的空間坐標，可以將激光雷達的后處理數據同步加載到可視化平臺上，模擬呈現堆場貨垛的變化情況。

智能化自主作業過程如圖9所示。

通過IAO系統的可視化平臺，可以在監控中心實時監控港口散貨堆場貨物的實時變化情況，對于特定變化可以給出相應的提示或警告信息，這為港口散貨堆場的智能化管理提供了堅實的數據基礎。

結束語

本文提出了一種港口智能化自主作業（IAO）創新應用模式，可以通過搭載激光雷達的無人機對港口散貨堆場貨物進行3D掃描檢測，以準確測量出堆場內堆狀物料的形態、體積及重量等信息；同時，IAO系統的各智能化管理平臺也可有效地降低港口管理人員的工作強度并提升工作效率；IAO系統的可視化平臺通過集采數據的動態加載，亦可同步顯示現場貨垛的變化情況，以備實時監控；于傳統方式相比，整個過程具備無人值守特點，體現了現代化設備的智能化、數字化優勢，從而大大提升了港口散貨堆場的智能化管理水平。

參 考 文 獻

[1] 彭向陽，劉正軍，麥曉明，等.無人機電力線路安全巡檢系統及關鍵技術[J].遙感信息，2015，30（01）：51-57.

[2] 胡健波，張健.無人機遙感在生態學中的應用進展[J].生態學報，2018，38（01）：20-30.

[3] 繆希仁，劉志穎，鄢齊晨.無人機輸電線路智能巡檢技術綜述[J].福州大學學報（自然科學版），2020，48（02）：198-209.

[4] 劉忠，萬煒，黃晉宇，等.基于無人機遙感的農作物長勢關鍵參數反演研究進展[J].農業工程學報，2018，34（24）：60-71.