散貨港口堆取料機(jī)智能安全預(yù)警系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

摘? 要：隨著散貨港口裝卸設(shè)備數(shù)量、種類的不斷增加，如何高效可靠使用這些大型設(shè)備是急需解決的問題。文章從激光雷達(dá)傳感技術(shù)、視頻分析AI技術(shù)、三維建模計算等多維度建立一套完整的智能安全預(yù)警系統(tǒng)，解決目前客觀存在的精準(zhǔn)度低、誤報率高、無法適應(yīng)復(fù)雜現(xiàn)場環(huán)境等諸多問題。提高核心作業(yè)設(shè)備堆取料機(jī)的安全作業(yè)性能，望對日后散貨港口安全生產(chǎn)有所幫助。

關(guān)鍵詞：港口；堆取料機(jī)；激光雷達(dá)；AI；三維空間；防撞

中圖分類號：TP273+.5；TH246 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）10-0143-04

Abstract： With the increasing number and type of bulk cargo port loading and unloading machines， how to use these large machines efficiently and reliably is an urgent problem to be solved. In this paper， a complete set of intelligent security early warning system is established from laser radar sensing technology， video analysis AI technology， three-dimensional modeling and calculation to solve problems such as low accuracy， high false alarm rate and inability to adapt to complex field environment. It improves the safe operation performance of core operation equipment stack reclaimer， hoping to help the safe production of bulk cargo port in the future.

Keywords： port; stack reclaimer; laser radar; AI; three-dimensional space; anti-collision

0? 引? 言

在大型散貨港口堆場內(nèi)，堆取料機(jī)設(shè)備作為貨場作業(yè)的核心裝卸設(shè)備，主要部件包括機(jī)身、斗輪、臂架、壓重、司機(jī)室、臂架帶式輸送機(jī)、料場帶式輸送機(jī)等。在日常生產(chǎn)作業(yè)過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)多臺大機(jī)同步進(jìn)行作業(yè)的場景，左右或前后相鄰的設(shè)備之間、設(shè)備與堆場貨垛之間，以及作業(yè)區(qū)內(nèi)偶發(fā)性的人、車經(jīng)過等危險因素?fù)]之不去，一旦發(fā)生安全事故，給港口帶來的影響將是巨大的，如何有效防止該類情況的發(fā)生，傳統(tǒng)的人工看護(hù)和檢測手段很難滿足復(fù)雜多變工況下的現(xiàn)場環(huán)境，針對該突出問題，深化研究堆場實際工況，利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)路由、衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)、大機(jī)尺寸信息等，結(jié)合當(dāng)前先進(jìn)、成熟的計算機(jī)技術(shù)、高精度電子圍欄技術(shù)、三維可視化建模技術(shù)、精密的雷達(dá)檢測技術(shù)以及動態(tài)視覺AI技術(shù)等，創(chuàng)新研發(fā)適用于該類場景的安全預(yù)警檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)設(shè)備安全的可視化，精細(xì)化，動態(tài)化管理，整體優(yōu)化并提升此類大機(jī)設(shè)備的作業(yè)安全水平，降低風(fēng)險系數(shù)，助力港口智能化的穩(wěn)步發(fā)展[1]。

1? 國內(nèi)外現(xiàn)狀

目前國內(nèi)外港口已實現(xiàn)堆取料機(jī)等大型設(shè)備一定程度的智慧化作業(yè)，具備了機(jī)上無人操作的條件，然而傳統(tǒng)港口大型裝備空間防撞系統(tǒng)已滿足不了復(fù)雜多變的現(xiàn)場環(huán)境。因此，這種落后的防撞系統(tǒng)亟須改變，本文研究開發(fā)安全預(yù)警檢測系統(tǒng)，將整體優(yōu)化并提升此類大機(jī)裝備的作業(yè)安全水平，降低風(fēng)險系數(shù)，助力港口智慧化的穩(wěn)步發(fā)展[2]。

國外港口在安全防護(hù)方面的主要手段包括有：編碼器計量、微波雷達(dá)、激光紅外、衛(wèi)星定位、機(jī)器人巡視等，應(yīng)用效果受現(xiàn)場生產(chǎn)環(huán)境有著較大的關(guān)聯(lián)影響。如：安裝在懸臂兩側(cè)的微波雷達(dá)傳感器，受作業(yè)料場粉塵影響嚴(yán)重，經(jīng)常誤報警，且靈敏度極受限于安裝位置，調(diào)試難度高，投入使用后效果不理想。

相較于國內(nèi)，目前在該領(lǐng)域內(nèi)，依舊主要以人為主觀的判斷機(jī)制，報警提醒的方式只能在報警欄中顯示，欠缺直觀性。預(yù)警安防手段也主要以硬線限位開關(guān)為依托，這種傳統(tǒng)的防碰撞規(guī)避方式比較直接和粗獷，裝備防撞檢測的手段相對單一，缺乏靈活的可操控性，同時靈敏度也不高。加上原有堆場大型裝備空間防碰撞的PLC控制程序相對邏輯簡單，同時防撞檢測僅針對大型裝備之間及與貨垛的作業(yè)區(qū)間，缺少面向流動人員和車輛、機(jī)械等對象的安全檢測。另外，對于臨時堆放在貨場或貨場附近的物體、維修設(shè)施等，堆場裝備防撞系統(tǒng)也無法進(jìn)行有效判斷[3]。

因此本文從多激光雷達(dá)傳感技術(shù)、視頻分析AI技術(shù)、三維建模計算等多角度建立全方位、軟硬件協(xié)同的堆取料機(jī)安全預(yù)警系統(tǒng)，確保運(yùn)輸環(huán)節(jié)中的人員、設(shè)備、物料的安全，減少不必要碰撞事故所帶來的時間和經(jīng)濟(jì)損失，從安全角度助力散貨堆場的整體運(yùn)營效率。

2? 系統(tǒng)架構(gòu)

為充分確保整個系統(tǒng)的靈活程度，減少耦合度，易于開發(fā)和維護(hù)，提升功能可擴(kuò)展性，系統(tǒng)采用了ROS軟件架構(gòu)，通過驅(qū)動層接入各種硬件設(shè)備，系統(tǒng)各服務(wù)組件之間通過topic/service進(jìn)行通信。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。底層攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器設(shè)備采集現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)，通過堆取料機(jī)機(jī)上有線或無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至控制中心服務(wù)層。經(jīng)過不斷訓(xùn)練迭代、建模計算等手段將分析結(jié)果推送至應(yīng)用層，最后分類應(yīng)用在監(jiān)控中心展示實時預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)對所有采集、分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理及可視化呈現(xiàn)，具有統(tǒng)一集中監(jiān)控功能，重要的信息交互和獲取界面，更是運(yùn)維管理可視化管理的重要基礎(chǔ)。

由于需要采集各類設(shè)備數(shù)據(jù)及通過各種協(xié)議方式獲取的不同類型的工況數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需具備穩(wěn)定、高效、較強(qiáng)的協(xié)議適配性等技術(shù)特點。因此系統(tǒng)采用了基于J2EE的多層體系結(jié)構(gòu)來構(gòu)建目標(biāo)系統(tǒng)，并針對業(yè)務(wù)的不同特點，采用了如下框架技術(shù)：

1）系統(tǒng)所有的消息訂閱發(fā)布都基于消息機(jī)制，實現(xiàn)消息的分布式處理及異步通信，能夠輕松應(yīng)對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訂閱發(fā)布請求。

2）所有第三方接口及數(shù)據(jù)接口采用Web Serivce技術(shù)。

3）系統(tǒng)采集組件采用SNMP、WMI、SSH、HTTP等數(shù)據(jù)采集接口方式，適配不同系統(tǒng)應(yīng)用不同的采集接口，以滿足系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的全方位需求。

3? 安全預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

3.1? 激光雷達(dá)防撞預(yù)警

激光雷達(dá)防撞預(yù)警系統(tǒng)利用激光雷達(dá)在室外工作環(huán)境，對堆取料機(jī)懸臂附近的障礙物進(jìn)行距離檢測和定位建圖，生成點云數(shù)據(jù)，同時應(yīng)用傳感手段、計算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方式完成堆取料機(jī)懸臂與料堆、相鄰大機(jī)、行人車輛等障礙物之間的近距防碰預(yù)警功能。

激光雷達(dá)防撞預(yù)警系統(tǒng)由高精度近距離雷達(dá)、網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備、服務(wù)器、監(jiān)控平臺等組成，如圖2所示。系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)接收雷達(dá)采集的全部點云信息，開展深度過濾及綜合分析，同時參考內(nèi)部搭建的堆取料機(jī)數(shù)學(xué)模型，通過對重要位置的動態(tài)檢測，將檢測到的預(yù)警信息推送給大機(jī)自動化PLC系統(tǒng)。

激光雷達(dá)安裝在堆取料機(jī)懸臂下方回轉(zhuǎn)中心前處，該位置可跟隨懸臂進(jìn)行俯仰和回轉(zhuǎn)動作，且具有粉塵污染少、電磁干擾小等優(yōu)勢。檢測區(qū)域為懸臂下方扇形區(qū)域，如圖3所示，通過安裝支架調(diào)整激光雷達(dá)掃描的準(zhǔn)確位置。

激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，是由激光雷達(dá)向周圍發(fā)射激光信號，同時接收反射的激光信號而來，即掃描得到的空間點的數(shù)據(jù)集。每一個點云信息都包含了三個維度的空間坐標(biāo)數(shù)據(jù)，即X、Y、Z三個數(shù)據(jù)，此外可能還包括信號強(qiáng)度、噪聲數(shù)據(jù)、回波次數(shù)等內(nèi)容，如圖4所示。這些點云數(shù)據(jù)是再通過外業(yè)數(shù)據(jù)采集、組合導(dǎo)航、點云解算，便可以計算出這些點的準(zhǔn)確空間信息。

由于激光雷達(dá)傳感器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特性和工作原理，使其擁有一定區(qū)域的水平視場角和垂直視場角，所以在數(shù)據(jù)采集、分析過程中，要對水平和垂直兩個方向的分辨率進(jìn)行分析，考慮每個數(shù)據(jù)點之間的距離精度，最后將結(jié)果作為下一步點云信息處理的依據(jù)。

將激光雷達(dá)說檢測到的區(qū)域范圍進(jìn)行劃分，當(dāng)有障礙物出現(xiàn)在警戒區(qū)時，進(jìn)行報警。圖5為雷達(dá)設(shè)置的一個報警區(qū)域。

3.2? 視頻分析防撞預(yù)警

在堆取料機(jī)懸臂下方回轉(zhuǎn)中心處安裝攝像機(jī)，該位置可跟隨懸臂進(jìn)行回轉(zhuǎn)動作，但不進(jìn)行俯仰動作，且具有粉塵污染少、方便維護(hù)等優(yōu)勢?？蓪冶巯路教囟ǖ碾娮訃鷻趨^(qū)域進(jìn)行實時視頻監(jiān)控，當(dāng)視頻中檢測到有人員或車輛時，結(jié)合業(yè)務(wù)推理結(jié)果做出對應(yīng)的告警信息，實現(xiàn)前臂下方AI智能安全警戒區(qū)域功能，預(yù)警區(qū)域如圖6所示。具體實現(xiàn)方式是利用基于深度學(xué)習(xí)的智能檢測算法，實現(xiàn)對闖入安全區(qū)域的人員和車輛的多目標(biāo)、多尺度、多姿態(tài)的實時檢測與跟蹤。由于堆取料機(jī)懸臂較長，可根據(jù)攝像頭焦距和覆蓋的范圍來調(diào)整視頻監(jiān)控所覆蓋的區(qū)域。

該技術(shù)可全天候自動監(jiān)控，兼容已有的前端監(jiān)控設(shè)備和系統(tǒng)，對監(jiān)控畫面開展連續(xù)的分析判斷；報警響應(yīng)及時，服務(wù)器能快速處理海量前端數(shù)據(jù)，及時做出事中判斷和預(yù)警；可精確預(yù)警，定制開發(fā)高精度算法，利用強(qiáng)大的圖像處理能力，準(zhǔn)確識別異常狀況，自動存儲報警圖片與相關(guān)小視頻；物聯(lián)管理，通過先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，結(jié)合智能視覺識別技術(shù)，對現(xiàn)場人員、機(jī)械設(shè)備、環(huán)境進(jìn)行有效管控。

圖7綠色區(qū)域為視頻檢測區(qū)域，黃色區(qū)域為檢測到車輛入侵的報警提示。

3.3? 三維空間可視化防撞預(yù)警

設(shè)計搭建整體堆場三維場景，如圖8所示，包括堆取料機(jī)模型、料堆模型皮帶機(jī)模型等，利用全場大機(jī)RTK定位技術(shù)，實時地提供堆取料機(jī)站點在指定坐標(biāo)系中的三維定位數(shù)據(jù)，并將其在三維空間中進(jìn)行顯示。同時根據(jù)堆取料機(jī)系統(tǒng)本身所反饋的懸臂旋轉(zhuǎn)角度、俯仰角度，在三維空間中進(jìn)行實時調(diào)整，依據(jù)定位坐標(biāo)、懸臂長度、大小等信息，通過與最近的料堆或大機(jī)模型空間數(shù)據(jù)的實時計算，將獲取的空間計算數(shù)據(jù)與預(yù)定的防碰撞數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，根據(jù)設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)警信息處理，最終將虛擬場景與現(xiàn)實場景裝備作業(yè)的信息統(tǒng)一，顯示在操作人員面前[4]。

空間數(shù)據(jù)計算的目標(biāo)是由獲取的所有堆取料機(jī)懸臂位置數(shù)據(jù)推算出三維空間中任兩臺堆取料機(jī)懸臂間的最短距離。原則上可采取多種數(shù)學(xué)算法計算出任兩臺堆取料機(jī)懸臂間的最短距離，由于堆取料機(jī)懸臂長配種短，因此可將懸臂長度近似為整機(jī)長度，那么可將求解兩臺堆取料機(jī)間的最短距離問題轉(zhuǎn)換為求解兩臺堆取料機(jī)懸臂間的最短距離。

所以兩臺堆取料機(jī)間的最短距離是：一堆取料機(jī)的回轉(zhuǎn)中心和懸臂前部中點連成的線段，與另一堆取料機(jī)的回轉(zhuǎn)中心和懸臂前部中點連成的線段間的最短距離。

3.3.1? 兩臺堆取料機(jī)的懸臂在同一平面

當(dāng)兩臺堆取料機(jī)的懸臂在同一平面內(nèi)時，最短距離為一堆取料機(jī)的懸臂前部中點到另一臺大機(jī)回轉(zhuǎn)中心和懸臂前部中點連成的線段的垂直距離或兩臺堆取料機(jī)的懸臂前部中點間的最短距離。

3.3.2? 兩臺堆取料機(jī)的懸臂不在同一平面

當(dāng)兩個堆取料機(jī)的懸臂不在同一平面時，最短距離為一堆取料機(jī)的大機(jī)回轉(zhuǎn)中心和懸臂前部中點連成的線段，與另一堆取料機(jī)的回轉(zhuǎn)中心和懸臂前部中點連成的線段的公垂線段間的距離或兩臺堆取料機(jī)的懸臂前部中點間的最短距離[5]。

根據(jù)空間數(shù)據(jù)計算得出最小距離后，可以將最小距離與多個預(yù)設(shè)距離進(jìn)行分級比較，同時將比較結(jié)果在三維可視化平臺上直觀展示。多角度立體式觀測，更加直觀地表現(xiàn)出安防預(yù)警的觸發(fā)區(qū)域、角度、位置等信息，通過有效加載大機(jī)設(shè)備實時位置和各機(jī)構(gòu)動態(tài)，保持虛擬場景與現(xiàn)實場景設(shè)備作業(yè)的信息統(tǒng)一。憑借實時動態(tài)仿真大機(jī)走行位置、懸臂擺動和上下俯仰，實現(xiàn)快速并精準(zhǔn)地反映指定編號設(shè)備的關(guān)鍵區(qū)域是否存在碰撞安全隱患，并根據(jù)碰撞間距定義隱患等級，采用不同的顏色和閃爍方式加以區(qū)分、強(qiáng)調(diào)和預(yù)警提示，并根據(jù)不同等級執(zhí)行預(yù)設(shè)的安防控制策略。

當(dāng)大機(jī)在進(jìn)行堆料或取料作業(yè)時，大機(jī)與料堆之間距離過近，屬于正常作業(yè)情形，所以本文根據(jù)設(shè)備真實作業(yè)情況對不同工況的檢測區(qū)域加以設(shè)計，動態(tài)調(diào)整保護(hù)區(qū)域，做到精準(zhǔn)防護(hù)。圖9分別為堆料和取料作業(yè)場景。

4? 結(jié)? 論

本文基于對大型設(shè)備作業(yè)空間安全預(yù)警檢測保護(hù)的研究，通過依靠增設(shè)多類型高精度檢測傳感器設(shè)備，增加現(xiàn)場檢測的角度和手段，同時結(jié)合仿真檢測、智能分析、應(yīng)對策略技術(shù)等上下同步構(gòu)建一套相對完善的多維度監(jiān)測安防體系，確保關(guān)鍵設(shè)備生產(chǎn)安全并實現(xiàn)設(shè)備精細(xì)化管理，提高料場運(yùn)行效益。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張水良，劉治邦，李瀟峰，等.基于北斗定位的港口堆取料機(jī)防碰撞系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究 [J].港口裝卸，2020（6）：43-46.

[2] 金闖，滕樹滿，周茂濤.一種堆取料機(jī)智能化改造方案 [J].金屬世界，2018（4）：68-72.

[3] 矯品仁.斗輪堆取料機(jī)自動化作業(yè)系統(tǒng)的研究 [D].大連：大連理工大學(xué)，2018.

[4] 魏吉敏，周泉.料場堆取料機(jī)的防碰撞控制研究 [J].港口裝卸，2015（1）：44-46.

[5] 李長安.堆料機(jī)無人值守智能堆料控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) [D].秦皇島：燕山大學(xué)，2012.

作者簡介：楊晗芳（1989.04—），女，漢族，上海人，工程師，碩士研究生，研究方向：自動化。