利用远程控制与人工智能提升吊装作业本质安全的系统性研究

1 引言

起重吊装作业（如塔吊、门式起重机、汽车吊等）是现代工程建设不可或缺的关键环节。然而，吊装环境复杂多变（高密度施工现场、港口船舶、狭窄车间），负载通常处于高空悬吊运动状态，存在视野盲区多、负载摆动控制困难、临近障碍物碰撞风险大、操作员依赖性强、极端天气影响大等诸多安全挑战。本研究旨在构建并验证一套完整的“远程控制+人工智能”双重赋能的吊机安全增强系统。该系统通过多维感知、实时分析、智能决策和精准执行，覆盖吊装作业全流程（负载挂钩、起升、变幅、回转、行走），力求实现对安全风险的提前预测、主动规避与动态控制，提升吊装作业的本质安全水平。

2 系统架构与核心技术

2.1 整体系统架构：云-边-端协同我们提出一个分层协同的“端-边-云”融合架构：

智能传感层（端）：

全景视觉系统： 在吊臂、吊钩、回转平台、大车等关键位置部署高分辨率、广角/变焦工业摄像头网络（如4K HDR 摄像机），实现 360^∘ 无死角环境监控。

激光雷达/毫米波雷达： 部署在吊臂根部、吊钩上方等位置，提供点云数据，用于精确测距、障碍物探测（尤其是非标准物体、夜间或烟雾环境）。

多轴 IMU 与倾角传感器： 精确感知吊臂姿态、回转角速度、整机倾斜度（基础沉降预警）。

压力与张力传感器： 实时监测钢丝绳张力、卷扬机构状态。

环境传感器： 风速风向仪、温湿度计等。

边缘计算单元（边）：

部署在吊机附近（驾驶室或专用箱体），负责实时或近实时处理海量感知数据（尤其视觉和激光雷达数据），执行本地预警和初步决策任务（如避障急停控制、负载摆动初步抑制），大幅降低系统响应延迟（目标 <100ms, ）。采用嵌入 AI 加速器（如 NVIDIA Jetson AGX Orin）的边缘计算设备。

远程控制与监控中心（云/远程）：

位于安全舒适的地面环境或指挥中心，基于高速、低时延的 5G/专网传输。

远程操作台： 集成大尺寸多屏幕显示系统（呈现高清视频流、3D 虚拟场景、安全预警信息）、多自由度操纵杆/触控屏。操作员基于AI 辅助信息（如建议路径、危险区域标记）进行最终决策和远程控制指令下达。

中心AI 决策系统（云端部署，核心）： 负责非实时但更复杂的智能任务：基于深度学习的多模态数据融合感知、高风险场景预测（如塔吊群协同区域风险建模）、吊装路径全局优化、设备健康状态（PHM）智能诊断与寿命预测、历史数据挖掘与操作规范优化。

安全防护控制层（执行端）：

直接连接吊机原有的 PLC 控制系统和电控单元（安全回路）。接收来自边缘或中心的决策指令（如速度限制指令、急停信号、运动修正指令），驱动制动器、变频器等执行机构动作，确保任何风险指令（如超力矩、超速）不被执行。

2.2 核心 AI 算法模块

基于深度视觉的环境感知与理解：

动态目标检测与追踪： 采用改进的 YOLOv7 或 DETR 等模型，准确识别现场人员、移动车辆、邻近吊机臂架、已有建筑物、高压线等关键动态与静态目标，同时估算其速度与运动轨迹（SORT/DeepSORT 追踪算法）。模型在大型工程场景数据集上进行了针对性训练与迁移学习。

高精度深度感知与场景分割： 利用双目视觉融合激光雷达/毫米波点云数据，构建密集深度信息图（Depth Map），结合实例分割技术，精确区分地面、可通行区域、禁止进入危险区（接近禁区）、碰撞风险区域（精确至厘米级），输出语义化的环境地图。

负载状态视觉测量： 使用亚像素级边缘检测算法实时测量吊钩位置与负载摆角/摆幅，克服传统传感器安装困难、成本高的问题。

多传感器融合态势感知：

设计基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波或深度融合网络（如TransFusion）的算法，实时融合视觉、激光雷达、IMU、倾角、风速等多源异构数据，生成统一、精确、可靠的环境状态向量（包括吊机自身姿态、负载状态、目标位置与速度、碰撞距离估计、风载荷影响等）。

智能运动规划与决策控制：

自适应防摆路径规划： 结合负载模型（质量、吊绳长度）、环境约束（空间走廊）和风力扰动，利用时间最优或能量最优控制理论，结合强化学习（PPO、SAC）在线优化吊钩的运动轨迹（起升、回转、变幅、大车协同）。核心目标是生成平滑、低摆动的轨迹并严格避开所有风险区域（ Spatial-Temporal Safety Corridor ）。 使 用 时 空 走 廊 （ Spatial-TemporalCorridor）算法确保所有移动路径在任何时刻都与预测障碍物保持安全距离。

深度强化学习驱动的防摆闭环控制： 构建状态观测空间（摆角、摆速、期望位置、状态误差）与动作空间（驱动机构控制量）。通过DDPG、TD3等 Actor-Critic 算法，训练智能体（Agent）学习如何在存在扰动（风、运动启动/停止）情况下，快速有效地抑制负载摆动，实现“点到点”或“轨迹跟随”中的精准平稳控制。模型采用迁移学习和在线微调适应不同载荷与工况。

紧急避险决策引擎： 建立基于贝叶斯网络或规则 + 学习的混合模型。当融合感知系统检测到超出预设安全阈值的风险（如突遇强风切变、闯入人员在路径中、距离障碍物过近）时，系统根据风险等级（由预测距离、相对速度、风载荷等计算综合风险得分Risk Score）触发不同层级的响应：

低风险（Score

中风险（ S1≤Score

高风险（Score ≥S2 /或操作员未响应）：自动触发主动急停（DynamicBraking）、吊臂位置/角度冻结或向安全方向微动避让（如遇突发强阵风时的紧急稳钩）。

数字孪生与增强现实（AR）协同：

在远程操作界面上叠加运行数字孪生模型，实时展示起重机本体、负载的精确位姿、仿真运动轨迹、实时计算的安全包络线（Safety Envelope）、可视化风险热力图（如高风区、人员密集区）。结合AR 技术，将预测轨迹、碰撞边界线等虚拟安全信息实时透视到操作员视野中，大幅提升人机交互的直观性与安全性。

3 结论

本研究系统地构建并验证了一套“远程控制 + 人工智能”深度融合的吊机安全增强系统解决方案。该方案突破了传统依赖人眼人脑的作业模式限制，通过端边云协同架构、深度视觉环境理解、多模态融合态势感知、AI 驱动的智能运动规划与决策控制（核心为深度强化学习防摆与紧急避险机制）以及数字孪生可视化增强等核心技术，实现了对吊装作业过程中人、机、物、环境风险的动态识别、量化评估、智能预警与主动干预闭环。尽管在极端环境鲁棒性、通信保障、人机责任界定等方面仍需持续攻关，但本研究所确立的技术框架与核心算法，为提升重型吊装装备乃至整个工程建造领域的本质安全水平提供了坚实的技术支撑和实践方向。随着5G/6G、AI 大模型、高性能边缘计算等技术的迭代演进，远程智能控制在保障工程安全、提升作业效能乃至推动产业智能化升级方面，必将扮演更加关键的角色。