智能建造工程装备与机器人 课件 第一章 绪论

第一章–绪论管东芝靳慧智能建造工程装备与机器人目录一、智能建造发展二、工程机械概述三、工程机械智能化应用四、建筑机器人概述目录一、智能建造发展二、工程机械概述三、工程机械智能化应用四、建筑机器人概述发展背景：从传统建造到智能建造传统行业痛点：行业长期面临劳动密集、效率低、资源浪费、安全和环保严峻等问题，已较难适应我国新的发展形势智能建造的核心驱动力：在数字化浪潮与高质量发展战略的双重驱动下，特别是人工智能、计算机等学科的发展为产业变革提供技术支持转型升级的战略意义：智能建造是支撑行业高质量发展的关键抓手1.1智能建造发展国际起源：20世纪80年代末2011-2016：逐渐被关注，十三五规划提出智能化应用2017-2018：首次明确提出“智能建造”概念，并纳入本科专业2020：住建部印发指导意见，正式纳入我国长期发展规划2022：十四五规划发布，确定2035年智能化远景目标2024：明确推进新型城市基础设施建设，深化智能建造应用1.1智能建造发展中国加速发展进展：1.1智能建造发展智能建造是指以智能技术为核心的现代信息技术与以工业化为主导的先进建造技术深度融合的新型建造模式。通过数据驱动工程全过程，实现建造活动和过程的自感知、自学习、自决策、自控制，最终实现工程立项策划、规划设计、施工生产、运维服务一体化集成和高效率协同智能建造技术体系工业化建造技术体系是工程建造智能化技术的基础和对象，更多地代表着工程建造方式和技术本身的升级和发展工程建造智能化技术更多地从当前各前沿领域吸收、应用和改进新兴技术，特别是计算机、信息、人工智能等相关技术1.1智能建造发展目录一、智能建造发展二、工程机械概述三、工程机械智能化应用四、建筑机器人概述1.2.1工程机械的概述工程机械是主要用于土木工程建设以及执行各类施工任务而专门设计和制造的机械设备主要分类：挖掘机械、铲土运输机械、工程起重机械、压实机械、压实机械、桩工机械等工程机械的广泛应用建筑与水利工程：覆盖房屋建筑施工、堤坝修建及河道疏浚等基础工程交通基础设施建设：服务于高速公路、铁路、机场跑道及港口码头的建设矿山与土地资源开发：用于露天矿山开采、土石方搬运及土地综合治理改造国防工程：参与国防工事构筑、军事基地建设等特殊领域作业新兴基建工程：助力5G通信基站、大数据中心、新能源及高铁等战略项目1.2.1工程机械的概述为适配大型、特大型工程需求，向大功率、大容量、系列化及特大型化发展，提升作业效率、加快工程进度、节约施工成本智能化融合多信息感知、故障判断、高精度定位技术，实现自动控制、无人驾驶等先进功能，可适配极端环境作业为适配市政、环境维护等小型工程需求，工程机械向小巧灵活、多功能发展趋势，既提升通用性、最大化设备性能，又能提高投产比系列化、大型、特大型化1.2.2工程机械的发展趋势多功能化、小型、微型化采用新技术，自动化、智能化作业条件恶劣、常处于高负荷长时间运行状态，且易出现超载与冲击，因此对发动机、底盘部件及工作装置的寿命和可靠性要求较高工程机械负荷大、使用周期长，易产生污染物破坏生态，市政工程中还会带来噪声、粉尘等污染，节能环保问题已成重要课题通过液压、电气等增力装置及无人操纵等自动化技术，同时驾驶室配备空调、防尘隔振、可调节座椅等设施提升驾乘体验提高可靠性和耐用性1.2.2工程机械的发展趋势改善操纵性、提高舒适性节能与环保目录一、智能建造发展二、工程机械概述三、工程机械智能化应用四、建筑机器人概述工程机械智能化是指综合运用先进的信息技术、计算机技术、传感器技术、人工智能算法以及自动化控制技术等，赋予工程机械类设备高度的感知、分析、决策与控制能力的一种技术发展形态1.3工程机械智能化应用感知层面：通过广泛布置高精度传感器，实时获取自身运行状态信息，同时全面感知周围作业环境信息控制角度层面：基于决策结果，自动化控制系统驱动，实现自主作业、自动路径规划、自适应控制等功能分析与决策层面：对感知到的海量数据进行处理、分析，从而依据预设规则、模型以及经验做出智能化决策123位置与姿态传感器：全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统（BDS）可精准定位工程机械地理位置与姿态，搭配惯性测量单元（IMU）传感器即便在卫星信号遮挡的复杂环境下，也能保障设备持续稳定获取位置与姿态信息，支撑自动化作业压力传感器：压力传感器广泛应用于工程机械的液压、气动及机械传动系统，可监测油缸压力以优化作业、保护设备免受过载损害，同时能实时监控轮胎气压，保障行驶稳定与安全温度传感器：温度传感器用于监测工程机械发动机、液压油、传动部件等关键部位温度，超温时触发警报与降温措施，防止部件损坏，保障系统稳定运行1.3.1感知层面的核心技术与传感器类型视觉传感器（摄像头）：视觉传感器可实时采集施工现场图像或视频，为远程操作提供视觉支持，还能基于计算机视觉技术识别障碍物、人员安全状态及突发情况，助力精准作业与现场安全保障激光雷达与毫米波雷达：激光雷达可扫描施工场地构建三维地形模型、检测障碍物，为作业数据支持与路径规划提供保障；毫米波雷达聚焦近距离目标检测与测速，能预警碰撞风险、协助制动避让，共同助力工程机械精准作业与安全运行1.3.1感知层面的核心技术与传感器类型大数据处理框架：Hadoop凭借分布式存储与并行处理能力，适配工程机械海量多源异构数据的整合预处理；Spark依托内存计算优势，加速迭代式算法与交互式数据挖掘，二者共同构成高效的数据处理基础数据挖掘算法：聚类分析算法（如K-Means）可对工程机械不同工况运行数据分类，明确典型参数范围以支撑状态监测与故障诊断；关联规则挖掘算法（如Apriori）能挖掘运行参数与故障的潜在关联，助力提前预测故障、采取预防措施1.3.2分析与决策层面的核心技术与算法支撑数据挖掘与分析技术神经网络算法：多层感知器（MLP）可构建工程机械运行参数与控制指令的复杂映射，通过优化拟合能力实现精准作业控制；卷积神经网络（CNN）擅长处理图像视频数据，能提取视觉特征、识别目标与障碍物，为设备安全精准操作提供决策支持1.3.2分析与决策层面的核心技术与算法支撑人工智能决策算法专家系统：专家系统是基于领域专家知识构建的智能决策系统。专家系统存储领域内专家的经验知识与专业规则，通过推理机结合设备运行情况及故障现象排查故障点、提供维修建议，且需持续更新知识库以适配新设备与环境1.3.2分析与决策层面的核心技术与算法支撑人工智能决策算法模糊逻辑决策系统：模糊逻辑决策系统可将精确输入转化为模糊语言变量，依据专家制定的模糊规则库推理运算后输出精确决策，能有效应对作业环境与运行状态的模糊性、不确定性，助力工程机械高效完成作业（如推土机自动平整），且规则库可优化调整1.3.2分析与决策层面的核心技术与算法支撑人工智能决策算法PID控制：PID控制通过比例（快速响应误差、初步纠偏）、积分（消除稳态误差）、微分（预判误差趋势）三环节协同，适配工程机械精准控制需求（如液压挖掘机的挖掘深度控制）1.3.3控制层面的核心技术与算法支撑经典控制理论的应用反馈控制与前馈控制结合：反馈控制基于误差补偿干扰、逼近设定值但存在滞后；前馈控制依据输入、

可预测干扰提前调控以补滞后。二者相结合（如起重机吊钩位置控制）可兼顾响应速度与控制精度，实现工程机械稳定精准作业1.3.3控制层面的核心技术与算法支撑经典控制理论的应用模糊控制：模糊控制无需精确数学模型，依托专家经验与控制规则将精确输入转化为模糊语言变量，经模糊规则库推理后解模糊输出精确控制信号，适配工程机械复杂作业场景1.3.3控制层面的核心技术与算法支撑智能控制技术的应用神经网络控制：神经网络控制（常用MLP、RBF等架构）通过输入层接收设备运行参数与作业环境信息，经隐藏层非线性变换处理后，由输出层输出控制指令，借助学习算法调整权重以习得复杂映射关系，实现工程机械智能控制1.3.3控制层面的核心技术与算法支撑智能控制技术的应用目录一、智能建造发展二、工程机械概述三、工程机械智能化应用四、建筑机器人概述机器人是机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器，具备感知、决策、执行三大特征，可辅助或替代人类完成危险、繁重、复杂工作，提升效率与质量。广义上，建筑机器人是覆盖建筑全生命周期（勘测、营建、运维、清拆、保护等），含特种机器人；狭义上，建筑机器人特指与建筑施工作业密切相关的机器人设备（如砌筑、涂装、铺砖、3D打印机器人）特殊类型：能在高原、沙漠、极地、乃至太空等极限环境下工作的建筑机器人1.4.1建筑机器人介绍四大技术发展趋势1.4.2建筑机器人发展史人机协作从与人保持距离作业向与人交互协同作业发展自主化从被操纵作业模式向自主学习、自主作业方向发展从独立个体向互联网、协同合作的方向发展信息化从被单向控制向自己存储、应用数据方向发展，逐步发展为信息终端网络化通用型建筑机器人：对现有的通用型机器人平台进行专业化改造，使其能够