CN116605772B - 一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法 - Google Patents
一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116605772B CN116605772B CN202310895273.6A CN202310895273A CN116605772B CN 116605772 B CN116605772 B CN 116605772B CN 202310895273 A CN202310895273 A CN 202310895273A CN 116605772 B CN116605772 B CN 116605772B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point cloud
- coordinate system
- bounding box
- ground
- tower crane
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 28
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 27
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 25
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 25
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 19
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 16
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 16
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 6
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 4
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 3
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 2
- 241000350158 Prioria balsamifera Species 0.000 claims 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C15/00—Safety gear
- B66C15/04—Safety gear for preventing collisions, e.g. between cranes or trolleys operating on the same track
- B66C15/045—Safety gear for preventing collisions, e.g. between cranes or trolleys operating on the same track electrical
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
- B66C13/16—Applications of indicating, registering, or weighing devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
- B66C13/18—Control systems or devices
- B66C13/48—Automatic control of crane drives for producing a single or repeated working cycle; Programme control
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C15/00—Safety gear
- B66C15/06—Arrangements or use of warning devices
- B66C15/065—Arrangements or use of warning devices electrical
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C23/00—Cranes comprising essentially a beam, boom, or triangular structure acting as a cantilever and mounted for translatory of swinging movements in vertical or horizontal planes or a combination of such movements, e.g. jib-cranes, derricks, tower cranes
- B66C23/88—Safety gear
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，属于建筑塔吊施工技术领域，包括：采用双天线组合定位定姿技术获取高精度位姿信息；结合激光点云和位姿信息，优化传感器安置参数，生成施工场地点云底图，提取建筑物的外包围盒；利用塔吊挂钩位置信息和编码器数据分割吊装物激光点云，生成吊装物最优外包围盒，将底图包围盒与吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物碰撞预警信息；通过服务端与客户端结合，构建碰撞信息可视化模块，实时展示塔吊作业的三维环境和碰撞预警信息。本发明通过构建基于双天线、编码器和激光雷达集成的塔吊碰撞预警***，有效解决塔吊作业中的碰撞预警问题，提升塔吊作业效率，为塔吊的远程化操作提供辅助。
Description
技术领域
本发明涉及建筑塔吊施工技术领域，尤其涉及一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法。
背景技术
塔吊是工程建造领域广泛使用的起重设备，其使用阶段的作业活动是一种机械、人员、环境复杂交互的动态过程，涉及塔吊司机、信号工等多类特种作业人员，作业安全水平受特种作业人员知识技能、身心条件及沟通协调等多方面因素的综合影响，具有高风险性。塔吊使用阶段是塔吊生产安全事故的多发阶段，吊装作业中及时准确的碰撞预警信息对于控制塔吊作业安全风险水平具有重要意义。
在传统的塔吊作业安全管理中，以技术管理人员旁站监督、巡视检查为主要手段，落实标准规范提出的安全技术要求，管理效果往往受限于技术管理人员的经验和主观判断，难以做到全面、及时和可靠。为了减少塔吊事故的发生，使塔吊安全、平稳、有效的运行，编码器、超声波传感器、激光测距仪、相机、射频标签、全球定位***（Global PositioningSystem，GPS）、超宽带（Ultra Wide Band，UWB）等传感器已被用于塔吊碰撞事故预警，但这些传感器在使用中也存在一些缺点。编码器通过测量塔吊的转动角度和钢丝绳的移动距离，得到吊装物的位置信息，但是编码器无法感知吊装物的周围环境，不能获取吊装物与建筑物间的空间关系，通常被用于塔吊群间的碰撞预警；超声波传感器、激光测距仪等测距传感器通常被安装在吊钩上，通过直接测量吊装物体与施工场地障碍物间的距离预警碰撞事故，测量精度较高，但无法提供可视化的吊装环境信息和具有指向性的辅助操作信息；相机多安装于塔吊的大臂和小车，通过实时传输的图像增强塔吊司机对于吊装环境的感知能力，但是仍然需要人工判断吊装物和周围物体的距离，且相机的拍摄视角固定，图像的立体感较差，不利于碰撞距离的判别；射频标签、GPS、UWB等位置传感器通常安装在吊钩上，可以准确的获取吊装物的位置信息，但是无法获取周围的环境信息，通常需要结合建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）等技术实现碰撞信息的预警。
针对上述各种传感器***在塔吊碰撞预警存在的不足，需要在各技术中取长补短，提出一种新的塔吊碰撞预警方法。
发明内容
本发明提供一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，用以解决现有技术中针对塔吊碰撞预警所采用的各种传感器普遍存在空间环境感知较差，过于依赖和周边***的配合，且无法识别获取较为准确的碰撞预警信息的缺陷。
第一方面，本发明提供一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，包括：
由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果；
利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；
利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；
对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；
对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
第二方面，本发明还提供一种基于多集成***的塔吊碰撞预警***，包括：
采集接收模块，用于由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果；
定位解算模块，用于利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；
定向配准模块，用于利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；
分割计算模块，用于对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；
碰撞检测模块，用于对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于多集成***的塔吊碰撞预警方法。
第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于多集成***的塔吊碰撞预警方法。
本发明提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，通过构建基于双天线、编码器和激光雷达集成的塔吊碰撞预警***，有效解决塔吊作业中的碰撞预警问题，提升塔吊作业效率，为塔吊的远程化操作提供辅助。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法的流程示意图；
图2是本发明提供的多传感器集成的塔吊碰撞智能预警***总体结构图；
图3是本发明提供的组合导航***与激光雷达布设示意图；
图4是本发明提供的双天线GNSS/SINS组合高精度自主定位定姿算法流程图；
图5是本发明提供的激光点云底图与包围盒生成算法流程图；
图6是本发明提供的吊装物实时监测与碰撞信息测量算法流程图；
图7是本发明提供的可视化***数据交互流程图；
图8是本发明提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警***的结构示意图；
图9是本发明提供的电子设备的结构示意图。
附图标记：
1：主GNSS天线；2：从GNSS天线；3：组合导航***；
4：激光雷达。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
针对现有技术中塔吊碰撞预警技术中存在的不足，本发明集成了全球导航卫星***（Global Navigation Satellite System，GNSS）、惯性捷联导航***（Strap—downInertial Navigation System，SINS）、编码器和激光雷达组成的塔吊碰撞智能预警***，提出了一种多集成***的塔吊碰撞预警方法，能够精准获取施工环境和吊装物体的空间几何信息，具有预警准确、实时性高和吊装环境全景可视化的特点。
图1是本发明实施例提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法的流程示意图，如图1所示，包括：
步骤100：由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果；
步骤200：利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；
步骤300：利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；
步骤400：对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；
步骤500：对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
需要说明的是，本发明实施例是基于多传感器集成的塔吊碰撞智能预警***，传感器的布设和数据的获取是实现本发明实施例各项功能的前提，多传感器集成的塔吊碰撞智能预警***总体结构如图2所示，激光雷达和组合导航***安置于塔吊驾驶舱上方，与驾驶舱内的工控机通过线缆连接；GNSS接收机安装在塔吊吊钩上方，用于确定吊钩位置，通过局域网将位置信息传输到工控机；编码器集成在塔吊的卷扬机中，可以测量小车在大臂上移动的距离和吊钩下降的距离，通过局域网将测量结果传输到工控机。驾驶舱上方的组合导航***连接了两个GNSS天线，并与激光雷达固定连接，如图3所示的组合导航***与激光雷达布设示意图中，主GNSS天线1和从GNSS天线2分别布设在塔吊大臂的两侧，组合导航***3与激光雷达4通过每秒发送冲数（Pulses Per Second，PPS）脉冲进行了时间同步。
具体地，塔机侧工控机通过机器人操作***（Robot Operating System，ROS）实时接收激光雷达点云数据和组合导航***的GNSS观测值、SINS观测值，同时通过局域网接收编码器数据和挂钩处GNSS接收机的实时动态载波相位差分（Real - Time Kinematic，RTK）定位结果。
利用实时获取的GNSS观测和SINS观测值，进行双天线GNSS/SINS组合定位定姿解算，得到实时的位姿信息。
将塔吊分别沿顺时针和逆时针各旋转1.5圈，同时保存接收的激光雷达点云数据和解算的位姿信息，通过直接地理定向和点云配准，并优化组合导航传感器和激光雷达间的空间安置参数，得到施工场地的点云底图，采取上下底面轮廓结合包围盒提取方法，获得更贴近于建筑物的真实轮廓的包围盒。
对实时接收的点云进行初步分割和提取，使用编码器的观测数据计算吊装物的坐标，结合吊钩处RTK的位置信息，筛选出吊装物激光点云，生成吊装物最优外包围框，并与获取的底图包围盒进行碰撞检测，得到吊装物与建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
由塔基侧服务端将得到的点云底图和底图包围盒，以及得到的吊装物包围盒和碰撞预警信息通过局域网传输至地面客户端，由地面端可视化软件基于虚幻引擎4（UnrealEngine 4，UE4）在不同视角下实时显示吊装作业三维环境、碰撞距离信息和潜在碰撞目标。
本发明通过集成GNSS、惯导、编码器和激光雷达，建立了精准的施工场地三维点云底图，可以实时多角度显示吊装作业的三维环境和预警信息，展示效果更为直观，有利于降低塔吊碰撞事故的风险；采用双天线GNSS/SINS组合定位定姿方法，位姿解算结果更为准确，提高了点云底图和碰撞预警信息的精度；此外，使用建筑物包围盒和吊装物最优外包围盒进行碰撞检测，在保障碰撞预警冗余度的同时极大地提升了计算效率；还通过基于客户端与服务端分离的方式构建可视化模块，降低了数据传输量，避免了数据阻塞，提高了可视化模块的实时性。
基于上述实施例，本发明实施例通过构建施工场地的三维点云底图，并确定吊装物在点云底图中的位置，因此需要计算得到高精度的激光雷达位姿信息。
如图3所示，固定在采集设备上的2个GNSS天线可形成短基线实现动对动RTK，确定出精确的基线向量，从而获得准确的姿态。在GNSS/SINS组合中，双天线GNSS测姿既可以用来初始对准，也可以为导航阶段提供外部姿态信息，尤其提高了航向角的可观测性。双天线GNSS测姿仍受到信号遮挡影响，结果输出不连续，且噪声较大，通常与SINS进行组合，一方面，SINS中的陀螺可以平滑GNSS测姿结果，弥补信号失锁时的中断，另一方面，加速度计可以计算水平角，从而使得双天线GNSS/SINS组合能够提供连续、平滑、可靠的三维姿态信息。本发明采用GNSS/SINS组合基础模型中的失准角方程作为状态方程，利用双天线GNSS提供的航向角以及加计提供的俯仰角和翻滚角作为观测值，共同形成Kalman滤波的基本要素。双天线GNSS/SINS组合的高精度自主定位定姿的具体流程如图4所示，具体包括：
当双天线GNSS正确固定模糊度后，可以得到准确的基线向量，从而计算得到航向角和俯仰角：
式中，表示基线向量在东方向上的投影，/>表示基线向量在北方向上的投影，表示基线向量在垂向上的投影；
根据惯导的输出导出俯仰角和翻滚角，得到姿态更新的观测方程：
惯导加计输出可以由比力方程表示：
式中，是加计输出值，/>为l系（当地水平坐标系）下的视线加速度，/>为科氏力，/>为对地向心加速度，/>为重力，在获得了/>和/>后，就可以组成关于/>的方程，其中航向角又由/>提供，因此，可以计算得到加计导出的俯仰角和翻滚角，同时使用巴特沃斯滤波器对/>原始观测值进行平滑降噪。/>表示e系相对于i系的角速度在l系下的投影，/>表示l系相对于i系的角速度在l系下的投影，/>表示l系下的加计输出值，/>表示b系到l系的坐标转换矩阵。
在得到姿态观测值后，由下式建立与待估状态之间的关系，即观测方程：
式中，表示e系到l系的坐标转换矩阵，/>表示e系到l系的坐标转换矩阵，/>表示单位阵，/>表示/>角的反对称矩阵，/>表示当前时刻机械编排得到的b系到e系的坐标转换矩阵。
由于姿态角表示在l系下，观测值蕴含在中，而待估状态/>表示在e系下，使用上式，将姿态角用/>表示后，两边微分，可以得到观测方程：
式中，表示观测值的残差向量，/>表示设计矩阵，/>表示待估参数，/>表示观测噪声，/>、/>和/>分别表示航向角、俯仰角和横滚角的残差向量，/>、/>和/>分别表示姿态角的观测值，/>、/>和/>表示惯导姿态更新得到的欧拉角，/>中/>、、/>表示航向角的观测系数，/>、/>、/>表示俯仰角的观测系数，/>、/>、/>表示横滚角的观测系数，/>表示待估状态。
主天线通过RTK得到位置更新的观测方程：
式中，表示e系下位置更新的观测值残差向量，/>表示机械编排得到的e系下惯导的位置，/>表示杆臂在e系下的投影，/>表示e系下GNSS天线中心的位置，/>表示位置的误差状态，/>表示失准角，/>表示观测噪声。
然后进行组合导航解算，得到高精度的位姿信息，根据解算的结果，对加速度和陀螺的零偏进行反馈校正。
本发明通过动对动RTK得到采集设备的航向角，结合惯导加计输出构造了姿态更新的观测方程，组合导航解算得到的位姿信息为后续的点云数据处理提供了空间基准
基于上述实施例，如图5所示，本发明实施例提出的激光点云底图与包围盒生成的具体算法流程包括：
对原始点云进行点云地理定向，将点云从激光雷达坐标系转换到当地水平坐标系；
对转换后的点云进行帧间匹配，得到初步的激光点云底图；
优化激光雷达和惯导的空间安置参数，提升点云底图精度；
采用布料模拟滤波算法将点云分为地面点和非地面点，方便监测范围内对象的包围盒的提取。布料模拟滤波算法的基本思想为将三维点云数据倒置，设想有一块布料覆盖在倒置后的点云上，布料受到重力作用，将贴近地面，布料覆盖的最终位置即为地面点所在位置；
采用欧氏聚类的方法将属于同一非地面地物的离散点云聚类为一个点云对象，使用八叉树结构或者KD树结构进行点云邻域查询进而实现非地面点云的欧氏聚类，将点云间距离小于阈值的点聚类为同一对象。对于每一个对象均采用-shape算法计算平面外边界，提取点云对象的下底面点和顶面点后即获得对象的包围盒。
其中，激光雷达采集的点云数据是以激光雷达坐标系作为参考，建图数据采集过程中，激光雷达在不断移动，因此在构建激光点云底图时需要得到激光雷达和SINS间的准确空间关系，并将激光雷达坐标投影到当地水平坐标系。
激光雷达测得的地面点在激光雷达坐标系下的坐标为/>，激光雷达与惯性测量单元之间的关系刚性固定，根据坐标转换原理可得地面点在惯导坐标系下的坐标为：
根据双天线GNSS/SINS组合提供的位置和姿态，可将惯导坐标系下的坐标转换到全局坐标系中：
进一步得到：
上述各式中，表示任一地面点/>在激光雷达坐标系下的坐标，/>表示地面点在惯导坐标系下的坐标，/>表示任一地面点/>在WGS84地心地固坐标系下的坐标，/>表示激光雷达坐标系原点在惯导坐标系中的位置，/>表示激光雷达坐标系变换到惯导坐标系的旋转矩阵，/>表示惯导坐标系原点在WGS84地心地固空间直角坐标系中的位置，表示惯导坐标系变换到在WGS84地心地固空间直角坐标系的旋转矩阵。
惯性导航***输出的姿态角是惯导坐标系在当地水平坐标系中的姿态，而当地水平坐标系通过当地水平坐标系的原点的大地坐标可得到当地水平坐标系到WGS84地心地固坐标系的旋转矩阵，因此：
式中，为根据惯导输出的三个姿态角计算的惯导坐标系到当地水平坐标系的旋转矩阵，/>为根据惯导坐标系原点大地坐标计算得到的当地水平坐标系到WGS84地心地固空间直角坐标系的旋转矩阵，代入得到：
上式为塔机激光扫描的定位方程，可直接计算得到地物点在WGS84空间直角坐标系的坐标。所以地物点在当地水平坐标系下的坐标为：
其中，为当地水平坐标系原点在WGS84坐标系下的坐标，/>为
WGS84地心地固空间直角坐标系到当地水平坐标系的旋转矩阵。
通过将点云从激光雷达坐标投影到当地水平坐标系，投影过程中涉及到激光雷达坐标系原点在惯导坐标系中的位置和激光雷达坐标系变换到惯导坐标系的旋转矩阵，因此需要优化/>和/>，假设激光扫描***对同一地物点/>进行了两次扫描，得到：
式中，、/>、/>以及/>、/>、/>是两次扫描中/>在激光雷达坐标系下的测量值，为已知值，/>、/>、/>以及/>是第一次扫描/>时刻惯导的位置以及姿态组成的旋转矩阵，/>、/>、/>以及/>是第二次扫描/>时刻惯导的位置以及姿态组成的旋转矩阵，它们均为已知值，只有/>与/>是未知的，即只有需要解求的激光雷达安置参数是未知的。将上述两式相减，得到：
在标定过程中，使上式等号的左边最小，与/>未知，/>代表三个平移参数，/>是三个分别绕X轴、Y轴以及Z轴旋转的角度表示的旋转矩阵，因此共有六个互相独立的未知数：
进一步地，采用非线性优化算法（Levenberg-Marquardt，LM）解算六个标定参数。LM非线性算法通过迭代获得一组非线性方程的最小平方和，其数学模型如下式：
是一组非线性方程，LM算法寻找一组/>，使得/>最小，每个点对可组成3个方程，若有n个点对，即可组成3n个方程，通过LM算法求得最优解，从而得到：
。
本发明采用直接地理定向将原始点云投影到当地水平坐标系，并使用无需三维控制场的灵活简便标定方式，优化惯导和激光雷达间的安置参数，提升了点云底图的精度。
基于上述实施例，如图6所示，本发明实施例提出的吊装物实时监测与碰撞信息测量的具体算法流程包括：
将采集的原始激光点云投影到当地水平坐标系下，并将吊钩的RTK定位结果由WGS84坐标系转换到当地水平坐标系记作；
采用点云滤波，将原始点云分割为地面点和非地面点，从非地面点云中，提取出面片点云，作为吊装物提取的目标区域；
对非地面面片进行连通性分析，将相邻的非地面面片进行合并，将合并的结果，作为待定的目标区，然后根据建筑物的几何尺寸及建筑物边界与地面存在一定的高程差异，将明显不是建筑物的目标区域剔除；
利用吊钩的位置信息将距离吊钩最近的目标划分为吊装物目标，其他目标划分为大型建筑物目标，当吊钩处GNSS信号受到遮挡时，根据编码器测量的小车移动距离和吊钩下降距离，以及双天线GNSS/SINS组合得到的位姿信息，计算得到挂钩的位置/>，将带入并放大筛选阈值，也可得到吊装物目标；
将吊物三维外包围框在XY平面上生成二维俯视投影，由于吊物在吊装过程中会发生绕z轴旋转，因此将俯视投影绕中心旋转，模拟吊物的可能旋转范围，并求取旋转范围的外接矩形作为最优外包围盒；
采用AABB树对底图图元进行索引构建，然后对底图图元和吊物进行基于AABB树的碰撞检测，对两者的AABB树进行遍历，由吊装物外包围盒判断出距离最近的底图图元后，依次计算吊装物包围盒角点到最近图元的距离矢量，从而获取真实的最小碰撞距离。
需要说明的是，由于塔吊的运行环境较为复杂，实时扫描到的激光点云中既包括吊装物也有建筑物和其他施工设备。因此本发明实施例采用自顶向下的策略，从目标区域层次识别吊装物区域，然后根据目标细部特征差异精确提取吊装物点云与包围框。原始点云的数据量较大，为了提升吊装物实时监测的速度，本发明实施例使用点云滤波从原始点云中提取出非地面面片点云，流程包括：
在点云滤波中，点云的数据质量对其结果和运算效率都有很大影响。例如：点云密度过高，有时达到每平方上百个点，在点云局部特征计算和滤波处理时需要很大的运算量；点云密度过低或者分布不均，对点云局部特征计算的精度具有严重的影响，从而影响点云滤波结果；数据缺失区域，可能造成地面点云分布的不连续，导致点云之间邻近空间关系的弱化，从而增大了点云滤波错误的概率。因此，本发明实施例采用虚拟格网化技术对原始点云进行处理，使点云分布尽量均匀且减少数据空洞。首先，利用一定大小的格网对区域进行均匀划分，其中格网大小设定为。然后，对每一个格网进行遍历，取格网中的最低点作为格网点/>，而格网中的剩余点云标记为其他点云/>。最后，检测所有没有点云的格网，并对每个没有点云的格网内插一个虚拟点。该点位于格网的中心，而该点的高程通过最邻近插值方法得到。
此处，本发明实施例采用的点云滤波方法主要包括了两个步骤：首先，利用点云分割方法对格网点云进行自适应分区，将格网点云划分成面片集和离散独立点云集两种类型；然后，通过点云分割滤波和多尺度形态学滤波方法分别对两种类型点云进行处理，将格网点分类成地面格网点和非地面格网点。在激光点云数据中，不同区域的平缓性不一，平缓区域邻近点云几何特征相似，且点云具有相同类别的概率也非常大；而变化剧烈区域邻近点云几何特征差异大，点与邻近点可能来自不同的目标表面。因此，不同类型区域应该采用不同的基元进行表达，平缓区域适合表示为具有区域性的面片基元，变化剧烈区域应采用点基元，从而可更好地表达不同区域点云的自身特性及其邻近关系，更加稳健地描述地面和非地面点云之间的差异。为了实现不同区域采用不同基元，利用基于平滑约束的点云分割将点云分成光滑平缓区域和高程变化剧烈区域。基于平滑约束的点云分割，是利用区域增长方法将法向量、平面拟合残差相近的邻近点云归并到同一面片中。分割过程如下：
利用主成分分析估计点云的法向量和高斯曲率，然后从未分割过的点云中，提取高斯曲率最小值对应的点云作为种子点，记为，检索种子点/>的N个邻域点，并将符合增长条件的点作为新种子点，以此法代直到没有点能够满足条件。增长条件有两条，一是邻域点法向量和种子点法向量夹角小于一定阈值，二是邻域点到种子点局部拟合平面的残差小于一定阈值。如果所有的点都被分配到对应的面片中，则分割结束；否则，继续从未分割过的点云中提取种子点。分割过程中的3个阈值取值非常重要，直接影响点云分割结果。如果参数不当，结果容易出现过分割或次分割问题，从而影响点云滤波结果，特别是次分割问题。其中，3个参数的取值与点云密度、点云坐标误差具有紧密关系。如果点密度高、点云坐标误差小，N可适当增加，提高法向量计算的抗噪能力，夹角和残差阈值适当减小；如果点密度低、点云坐标误差大，N适当减小，夹角和残差阈值可适当增大，保证平缓区域能够具有较好的分割效果。在点云滤波处理后，点云被分成了地面点云和非地面点云，其中非地面点云表示为两种类型：非地面面片和非地面离散独立点云。
本发明通过采用RTK+编码器获取吊装物体的先验位置，提高了目标区域点云的提取速度，降低了建筑物和施工设备对于吊装物的快速识别的干扰，基于AABB树底图图元检索结构的碰撞检测方法适用于塔吊的实际应用场景，加快了对底图包围盒的检索过程。
基于上述实施例，在得到施工场地的三维点云底图和吊装物的碰撞预警信息后，对上述信息进行可视化处理，可以辅助塔吊操作人员感知吊装作业三维环境，提升吊装作业的效率。本发明实施例提出的可视化***数据交互流程图如图7所示，采用“服务端+客户端”的结构设计塔吊碰撞预警可视化模块，塔机侧作为服务端，地面端可视化软件作为客户端，实现视角切换、安全阈值设置、潜在碰撞区域点云高亮显示等功能，整体实现过程包括：
客户端与服务端通过局域网连接，配置塔吊高度、臂长等参数，加载塔吊模型；
客户端向服务端发送建图指令，塔吊按照建图要求进行旋转，服务端采集建图所需数据，调用激光点云地图与包围盒生成模块生成点云底图和包围盒；
客户端从服务端下载点云底图和底图包围盒，并进行加载；
客户端配置吊绳长度等参数并向服务端发送，客户端向服务端发送碰撞检测指令，服务端调用吊装物实时监测与碰撞信息测量模块，得到碰撞预警信息：碰撞矢量起点坐标，碰撞矢量终点坐标，包围盒8个角点的坐标；
客户端收到碰撞预警信息后，对吊装物包围盒和碰撞矢量进行可视化，根据设定的预警范围搜索底图点云中的潜在碰撞区域并高亮显示。
本发明通过基于“服务端+客户端”结构设计的塔吊碰撞预警可视化模块提高了数据传输效率，保障了碰撞预警信息可视化的实时性，可为塔吊的远程操作提供有效的辅助。
下面对本发明提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警***进行描述，下文描述的基于多集成***的塔吊碰撞预警***与上文描述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法可相互对应参照。
图8是本发明实施例提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警***的结构示意图，如图8所示，包括：采集接收模块81、定位解算模块82、定向配准模块83、分割计算模块84和碰撞检测模块85，其中：
采集接收模块81用于由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果定位解算模块82用于利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；定向配准模块83用于利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；分割计算模块84用于对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；碰撞检测模块85用于对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
图9示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图9所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)910、通信接口(Communications Interface)920、存储器(memory)930和通信总线940，其中，处理器910，通信接口920，存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令，以执行基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，该方法包括：由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果；利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
此外，上述的存储器930中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，该方法包括：由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果；利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，包括：
由塔机侧工控机采集激光雷达点云数据和组合导航***观测数据，以及接收编码器观测数据和挂钩接收机载波相位差分定位结果；
利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息；
利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒；
对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒；
对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息；
利用所述组合导航***观测数据，进行双天线组合导航定位定姿解算，得到实时位姿信息，包括：
对全球导航卫星***GNSS双天线中的主天线和从天线进行动对动载波相位差分RTK矫正，获得基线向量，由所述基线向量得到航向角和俯仰角：
其中，表示航向角，/>表示俯仰角，/>表示基线向量在东方向上的投影，/>表示基线向量在北方向上的投影，/>表示基线向量在垂向上的投影；
根据惯性捷联导航SINS的输出推导得到俯仰角和翻滚角，由俯仰角和翻滚角得到姿态更新观测方程；
由所述主天线通过RTK得到位置更新观测方程：
其中，表示e系下位置更新的观测值残差向量，/>表示机械编排得到的e系下惯导的位置，/>表示杆臂在e系下的投影，/>表示e系下GNSS天线中心的位置，/>表示位置的误差状态，/>表示失准角，/>表示观测噪声；
基于所述航向角、所述姿态更新观测方程和所述位置更新观测方程，进行组合导航结算，得到所述实时位姿信息；
利用所述实时位姿信息，对加速度和陀螺的零偏移进行反馈矫正。
2.根据权利要求1所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，根据惯性捷联导航SINS的输出推导得到俯仰角和翻滚角，由俯仰角和翻滚角得到姿态更新观测方程，包括：
根据SINS得到姿态更新观测方程，由比力方程表示SINS加速度计输出：
其中，是加计输出值，/>为当地水平坐标系l系下的视线加速度，/>为科氏力，为对地向心加速度，/>为重力，/>表示e系相对于i系的角速度在l系下的投影，/>表示l系相对于i系的角速度在l系下的投影，/>表示l系下的加计输出值，/>表示b系到l系的坐标转换矩阵；
其中，表示e系到l系的坐标转换矩阵，/>表示e系到l系的坐标转换矩阵，/>表示单位阵，/>表示/>角的反对称矩阵，/>表示当前时刻机械编排得到的b系到e系的坐标转换矩阵；
将姿态角进行微分，得到所述姿态更新观测方程：
其中，表示观测值的残差向量，/>表示设计矩阵，/>表示待估参数，/>表示观测噪声，/>、/>和/>分别表示航向角、俯仰角和横滚角的残差向量，/>、/>和/>分别表示姿态角的观测值，/>、/>和/>表示惯导姿态更新得到的欧拉角，/>中/>、、/>表示航向角的观测系数，/>、/>、/>表示俯仰角的观测系数，/>、/>、/>表示横滚角的观测系数，/>表示待估状态。
3.根据权利要求1所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，利用所述激光雷达点云数据和所述实时位姿信息，通过地理定向和点云配准，得到施工场地点云底图，采用上下底面轮廓结合包围盒提取算法，提取所述施工场地点云底图对应的建筑物轮廓包围盒，包括：
对所述激光雷达点云数据进行点云地理定向，将所述激光雷达点云数据从激光雷达坐标系转换到当地水平坐标系，得到转换后的激光雷达点云数据；
对所述转换后的激光雷达点云数据进行帧间匹配，得到初始激光点云底图；
采用非线性最小二乘估计LM算法对激光雷达空间安置参数进行优化，得到所述施工场地点云底图；
采用布料模拟滤波算法将所述初始激光点云底图划分为地面点和非地面点；
通过欧式聚类将属于同一非地面地物的非地面点聚类为一个点云对象，采用-shape算法计算每一个点云对象的平面外边界，提取每一个点云对象的下底面点和顶面点得到所述建筑物轮廓包围盒。
4.根据权利要求3所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，对所述激光雷达点云数据进行点云地理定向，将所述激光雷达点云数据从激光雷达坐标系转换到当地水平坐标系，得到转换后的激光雷达点云数据，包括：
获取所述激光雷达点云数据中任一地面点在激光雷达坐标系下的坐标/>，将所述坐标/>转换为惯导坐标系下坐标/>：
根据双天线GNSS以及SINS组合的位置和姿态，将所述坐标转换为全局坐标系坐标：
其中，表示任一地面点/>在激光雷达坐标系下的坐标，/>表示地面点/>在惯导坐标系下的坐标，/>表示任一地面点/>在WGS84地心地固坐标系下的坐标，/>表示激光雷达坐标系原点在惯导坐标系中的位置，/>表示激光雷达坐标系变换到惯导坐标系的旋转矩阵，/>表示惯导坐标系原点在WGS84地心地固空间直角坐标系中的位置，/>表示惯导坐标系变换到在WGS84地心地固空间直角坐标系的旋转矩阵；
其中，为根据惯导输出的三个姿态角计算的惯导坐标系到当地水平坐标系的旋转矩阵，/>为根据惯导坐标系原点大地坐标计算得到的当地水平坐标系到WGS84地心地固空间直角坐标系的旋转矩阵；
将代入/>得到塔机激光扫描定位方程：
根据所述塔机激光扫描定位方程计算得到地面点在当地水平坐标系下的坐标：
其中，为当地水平坐标系原点在WGS84坐标系下的坐标，/>为
WGS84地心地固空间直角坐标系到当地水平坐标系的旋转矩阵。
5.根据权利要求4所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，采用LM算法对激光雷达空间安置参数进行优化，得到所述施工场地点云底图，包括：
确定对所述任一地面点进行两次激光扫描，得到两次激光点云定位方程：
其中，、/>、/>以及/>、/>、/>是两次扫描中/>在激光雷达坐标系下的测量值，、/>、/>以及/>是第一次扫描/>时刻惯导的位置以及姿态组成的旋转矩阵，、/>、/>以及/>是第二次扫描/>时刻惯导的位置以及姿态组成的旋转矩阵；
将第一次扫描中在激光雷达坐标系下的测量值减去第二次扫描中/>在激光雷达坐标系下的测量值，得到：
将表示的三个平移参数，以及/>表示的三个分别绕X轴、Y轴以及Z轴旋转的角度表示的旋转矩阵，转换为/>，其中/>分别与/>表示的三个平移参数对应，/>分别与/>表示的三个分别绕X轴、Y轴以及Z轴旋转的角度表示的旋转矩阵对应；
通过LM算法对进行优化求解，迭代得到数学模型，其中/>是一组非线性方程，/>表示任一组数，/>表示总组数，基于数学模型/>求解最小值得到最优解/>得到：
。
6.根据权利要求1所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，对所述激光雷达点云数据进行分割提取或利用所述编码器观测数据计算得到吊装物坐标，结合所述挂钩接收机载波相位差分定位结果，生成吊装物包围盒，包括：
将所述激光雷达点云数据投影至当地水平坐标系下，将所述挂钩接收机载波相位差分定位结果由WGS84坐标系转换到当地水平坐标系得到挂钩位置信息；
采用点云滤波将所述激光雷达点云数据划分为地面点云和非地面点云，从所述非地面点云中提取非地面面片点云，作为吊装物提取目标区域；
对所述非地面面片点云进行连通性分析，合并相邻非地面面片，作为待定目标区域，根据建筑物几何尺寸以及建筑物边界与地面的高程差，剔除非建筑物目标区域；
利用所述挂钩位置信息确定距离所述/>的预设距离范围内的区域为吊装物目标，其余区域为建筑物目标；或者，若确认当挂钩处的GNSS信号受到遮挡时，根据编码器测量获取的小车移动距离和挂钩下降距离，以及双天线GNSS及SINS组合得到的位姿信息，计算得到挂钩位置/>，根据/>进行筛选，得到所述吊装物目标；
将所述吊装物目标的三维外包围框在二维平面上投影生成二维俯视投影，将所述二维俯视投影绕投影中心旋转，将旋转范围的外接矩形作为所述吊装物包围盒。
7.根据权利要求6所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，采用点云滤波将所述激光雷达点云数据划分为地面点云和非地面点云，从所述非地面点云中提取非地面面片点云，作为吊装物提取目标区域，包括：
采用虚拟格网对所述激光雷达点云数据进行处理，确定预设格网大小，对每一个格网进行遍历，确定每一个格网中的最低点为各网点，每一个格网中的剩余点云为其他点云，对没有点云的格网采用虚拟点内插进行补充，得到格网点云；
利用点云分割对所述格网点云进行自适应分区，得到面片集和离散独立点云集；
通过点云分割滤波和多尺度形态学滤波分别处理所述面片集和所述离散独立点云集，得到地面格网点云和非地面格网点云；
采用平滑约束的点云分割，分别将所述地面格网点云和所述非地面格网点云分割为所述地面点云和所述非地面点云，所述非地面点云包括非地面面片和非地面离散独立点云。
8.根据权利要求1所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息，包括：
采用轴平行包围盒AABB树对所述建筑物轮廓包围盒进行索引构建；
基于AABB树对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒进行碰撞检测，遍历所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物包围盒的AABB树，得到距离所述吊装物包围盒距离最近的建筑物轮廓包围盒底图图元；
依次计算所述吊装物包围盒中的各角点到所述建筑物轮廓包围盒底图图元的距离矢量，由所述距离矢量确定最小碰撞距离。
9.根据权利要求1所述的基于多集成***的塔吊碰撞预警方法，其特征在于，对所述建筑物轮廓包围盒和所述吊装物外包围框进行碰撞检测，得到吊装物和建筑物的空间关系和碰撞预警信息之后，还包括：
由塔基侧服务端将所述施工场地点云底图、所述建筑物轮廓包围盒、所述吊装物包围盒和所述碰撞预警信息发送至地面客户端；
所述地面客户端通过可视化软件显示吊装作业三维环境、碰撞距离信息和潜在碰撞目标。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310895273.6A CN116605772B (zh) | 2023-07-20 | 2023-07-20 | 一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310895273.6A CN116605772B (zh) | 2023-07-20 | 2023-07-20 | 一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116605772A CN116605772A (zh) | 2023-08-18 |
| CN116605772B true CN116605772B (zh) | 2023-10-03 |
Family
ID=87676899
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310895273.6A Active CN116605772B (zh) | 2023-07-20 | 2023-07-20 | 一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116605772B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117228536B (zh) * | 2023-11-14 | 2024-01-30 | 常州海图信息科技股份有限公司 | 一种单轨吊智能分析***及方法 |
| CN117623124A (zh) * | 2023-11-15 | 2024-03-01 | 北京金航远景科技有限公司 | 一种基于机器视觉的门座式起重机的控制*** |
| CN118031804B (zh) * | 2024-04-12 | 2024-06-11 | 西安麦莎科技有限公司 | 一种基于无人机的施工过程监测方法及*** |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019000859A1 (zh) * | 2017-06-29 | 2019-01-03 | 北京国泰星云科技有限公司 | 基于集装箱箱区轮廓三维识别的吊具安全防撞***及方法 |
| DE202018005865U1 (de) * | 2017-12-20 | 2019-04-01 | CTI Systems S.à.r.l. | Kollisionsvermeidungs-Assistenzsystem für bewegliche Arbeitsbühnen |
| CN112835081A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-25 | 中国地质大学（武汉） | 一种用于塔吊的智能控制方法及*** |
| CN113860178A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-12-31 | 中建三局集团有限公司 | 一种塔式起重机吊装物体识别及碰撞信息测量***及方法 |
| CN114419152A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-04-29 | 中国农业大学 | 一种基于多维度点云特征的目标检测与跟踪方法及*** |
| CN114852873A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-08-05 | 中建三局集团有限公司 | 一种塔式起重机吊物定位及数据处理方法 |
| CN115477232A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-12-16 | 舟山中远海运重工有限公司 | 一种门座机与龙门吊的防碰撞方法 |
| US11694452B1 (en) * | 2019-10-07 | 2023-07-04 | Deshazo, LLC | Crane-mounted system for automated object detection and identification |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013006625A2 (en) * | 2011-07-05 | 2013-01-10 | Trimble Navigation Limited | Crane maneuvering assistance |
-
2023
- 2023-07-20 CN CN202310895273.6A patent/CN116605772B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019000859A1 (zh) * | 2017-06-29 | 2019-01-03 | 北京国泰星云科技有限公司 | 基于集装箱箱区轮廓三维识别的吊具安全防撞***及方法 |
| DE202018005865U1 (de) * | 2017-12-20 | 2019-04-01 | CTI Systems S.à.r.l. | Kollisionsvermeidungs-Assistenzsystem für bewegliche Arbeitsbühnen |
| US11694452B1 (en) * | 2019-10-07 | 2023-07-04 | Deshazo, LLC | Crane-mounted system for automated object detection and identification |
| CN112835081A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-25 | 中国地质大学（武汉） | 一种用于塔吊的智能控制方法及*** |
| CN113860178A (zh) * | 2021-09-18 | 2021-12-31 | 中建三局集团有限公司 | 一种塔式起重机吊装物体识别及碰撞信息测量***及方法 |
| CN114419152A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-04-29 | 中国农业大学 | 一种基于多维度点云特征的目标检测与跟踪方法及*** |
| CN114852873A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-08-05 | 中建三局集团有限公司 | 一种塔式起重机吊物定位及数据处理方法 |
| CN115477232A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-12-16 | 舟山中远海运重工有限公司 | 一种门座机与龙门吊的防碰撞方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术;朱锋;《中国博士学位论文全文库（电子期刊）》;6-18，50-53 * |
| 单频多模GNSS/INS/视觉紧组合高精度位姿估计方法研究;李团;《中国博士学位论文全文数据库（电子期刊）》;全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116605772A (zh) | 2023-08-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116605772B (zh) | 一种基于多集成***的塔吊碰撞预警方法 | |
| KR102001728B1 (ko) | 스테레오 카메라 드론을 활용한 무기준점 3차원 위치좌표 취득 방법 및 시스템 | |
| US11829141B2 (en) | Determining a three-dimensional model of a scan target | |
| CN110008851B (zh) | 一种车道线检测的方法及设备 | |
| EP3657439B1 (en) | Measurement target top-surface estimation method, guide information display device, and crane | |
| CN112987065B (zh) | 一种融合多传感器的手持式slam装置及其控制方法 | |
| JP2015522458A (ja) | ４ｄｌｉｄａｒに基づく許容ヘリコプター着陸地点のポイントクラウド可視化 | |
| KR20190051703A (ko) | 스테레오 드론 및 이를 이용하는 무기준점 토공량 산출 방법과 시스템 | |
| JP2009068951A (ja) | 空中架線の管理システム | |
| EP3809367B1 (en) | Measurement target top-surface estimation method, guide information display device, and crane | |
| CN108681337B (zh) | 一种涵洞或桥梁专用巡查无人机及无人机巡查方法 | |
| CN110880202B (zh) | 一种三维地形模型创建方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114283070B (zh) | 融合无人机影像与激光点云的地形断面制作方法 | |
| Sun et al. | Building displacement measurement and analysis based on UAV images | |
| CN107449404B (zh) | Dlg数据采集方法及装置 | |
| CN108249307B (zh) | 一种大型起重机的移动测量与反馈控制***及方法 | |
| CN106371096B (zh) | 机载双天线InSAR三维构像模型构建方法 | |
| CN112686969B (zh) | 断面图生成方法、***、装置和存储介质 | |
| CN112154351A (zh) | 地形检测方法、可移动平台、控制设备、***及存储介质 | |
| CN116817904B (zh) | 门机检测*** | |
| CN118135136B (zh) | 一种基于无人机的巡检数据分析***及方法 | |
| CN117710594A (zh) | 一种塔式起重机多层次环境感知***和方法 | |
| CN116380057A (zh) | 一种gnss拒止环境下无人机自主着陆定位方法 | |
| CN117292077A (zh) | 一种融合点云强度以及地面约束的无人车建图方法及相关装置 | |
| Li | UAV 3D Measurement |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |