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智能控制技术在幕墙机器人装置中的应用

2024-09-29 69 上传者：管理员

摘要：研究探讨智能控制技术在幕墙机器人装置中的应用与挑战，通过分析单目图像边界识别方法和幕墙机器人作业控制策略，研究发现智能控制技术能显著提升幕墙清洗效率和安全性。研究采用计算机视觉算法和多传感器融合技术，构建了幕墙机器人的智能控制模型。结果表明，该模型能有效识别幕墙边界，实现精准导航和障碍物避让，但复杂环境下的系统稳定性和实时决策能力仍需进一步优化。

关键词：
作业方法
单目图像识别
幕墙机器人
智能控制
边界检测
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随着现代建筑高层化、智能化发展，传统幕墙清洗面临效率低下和安全风险高等问题。幕墙机器人作为新兴清洗装置，通过智能控制技术有望实现高效、安全、精准的维护作业。研究提出基于单目图像边界识别和多传感器融合的智能控制方法，改进边界识别算法，优化线条提取，设计自适应负压吸附系统和智能避障策略。这些创新方案提升了幕墙机器人的自主性和适应性，为智能控制技术在高层建筑维护领域应用提供新思路。

1、幕墙机器人智能控制系统概述

1.1幕墙机器人的结构与功能

幕墙机器人由移动底座和机器人本体构成。底座包括底座本体、滚动件和定位组件。机器人配备底盘、提升组件、承接导件、负压吸附组件和推进组件。提升组件可穿设拉绳。这种设计使机器人能灵活进行上墙、清洗和下墙操作，提高效率和安全性。

1.2智能控制系统的组成与原理

幕墙机器人的智能控制系统主要由单目图像边界识别模块和作业控制模块构成（详见图1）。边界识别模块采用改进的Canny和Laplacian算子进行边缘检测，结合搜索框法提取线条[1]。流程包括图像处理和边界识别，作业控制模块管理上下墙、负压吸附和障碍物避让。系统集成多传感器融合技术，实现实时环境感知和决策，确保稳定运行和精准控制。

1.3幕墙清洗作业的特点与要求

幕墙清洗具有高空、复杂环境和高安全要求特点。系统需精确识别幕墙边界，控制负压吸附，执行障碍物避让。上下墙过程要求精确控制，包括与底座对接和分离。还需具备远程操控能力，允许地面人员通过拉绳协助机器人调整位置，应对复杂情况。

图1 幕墙机器人智能控制系统框架图

2、智能控制技术在幕墙机器人中的核心应用

2.1单目图像边界识别技术

2.1.1基于Canny和Laplacian算子的边缘检测算法

幕墙机器人的边缘检测算法融合了Canny和Laplacian算子的优势。系统首先对获取的幕墙图像进行灰度化处理，分别应用Canny算子和Laplacian算子提取边缘信息。Canny算子通过高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制以及双阈值检测等步骤，生成第一边缘图。Laplacian算子则通过计算图像二阶导数，对原始图像进行高斯滤波后应用拉普拉斯算子，生成第二边缘图。这两种边缘图经过加权融合，采用α和β作为权重系数，形成融合边缘图E(x,y)=α×Canny(I(x,y))+β×Laplacian(I(x,y））。最后对融合边缘图进行二值化处理，得到最终的第三边缘图。

2.1.2搜索框法在水平线和垂直线识别中的应用

搜索框法是幕墙机器人边界识别的核心技术。对于水平线识别，系统设置了一个矩形搜索框，宽度3-5像素，高度1像素。搜索过程从图像顶部或底部开始，逐步移动搜索框。当框内高值像素点数量超过预设阈值T时，即认为检测到边界，表达为B(x,y)=1,ifΣP(i,j)>T,(i,j）∈S(x,y）。通过这种方法，系统成功识别出远端屋顶边沿和近端水平边框。垂直线识别采用类似原理，但搜索方向改为水平移动。系统引入旋转搜索策略，通过1°至90°的角度循环，结合图像旋转和二值化增强，提高垂直线检测精度。此外使用腐蚀和膨胀操作，按照长30像素、高1像素的形状提取水平线，有效剔除非结构性边缘干扰。

2.1.3边界识别算法的优化与改进策略

为提升边界识别的性能，研究对算法进行多方面优化。在边缘检测阶段，引入自适应阈值机制，根据图像整体亮度和对比度动态调整Canny和Laplacian算子参数。搜索框法的改进包括多尺度搜索策略，通过逐步缩小搜索范围提高识别速度。针对复杂幕墙结构开发基于形态学操作的噪声抑制技术，设计长30像素、高1像素的结构元素，有效去除非结构性边缘干扰。在垂直线检测中，采用基于Hough变换的辅助验证机制，通过对边缘图进行Hough变换，提取主要直线特征进一步提高识别的可靠性。

2.2智能作业控制系统

2.2.1自适应负压吸附系统设计

幕墙机器人的自适应负压吸附系统采用闭环控制策略，实现对吸附力的精确调节。系统核心由真空泵、压力传感器和微控制器组成。通过实时监测幕墙表面压力变化，系统动态调整真空泵输出，维持稳定吸附力。控制算法采用PID方法，表达式为F(t)=k×（Pd-Pa(t))+c×d P/dt，其中F(t）为吸附力，Pd为目标压力，Pa(t）为实际压力，k和c为控制参数。系统集成了安全预警机制，当吸附力下降到阈值时自动启动应急程序。为适应不同材质和表面状况的幕墙，开发材质识别模块，通过分析压力波动特征，自动选择最佳吸附参数。这种设计显著提高了机器人在各种幕墙表面的适应性和作业安全性。

2.2.2智能避障策略的实现

智能避障策略融合视觉感知和力反馈技术。视觉系统采用深度学习算法进行语义分割，识别障碍物。力反馈系统通过四周的传感器检测接触力。避障算法使用改进的人工势场法，表达式为F=k1(Xgoal-Xcurrent)-k2Σ（1/d＿i2），其中k1、k2为权重，d＿i为障碍物距离。系统引入自适应速度调节，接近障碍物时自动减速。针对复杂障碍物，开发基于3D点云的轮廓映射技术，提高避障精度。这些策略使幕墙机器人能灵活应对各种障碍物，确保作业连续性和安全性，显著提升了在复杂环境中的适应能力。

2.2.3上墙与下墙过程的智能控制

上墙与下墙过程的智能控制系统采用了分阶段控制策略。上墙过程中，系统首先通过视觉定位确定初始位置，随后启动提升组件，控制算法采用模糊PID控制，表达为ΔU=Kp E+Ki∫Edt+KdΔE，其中Kp、Ki、Kd为自适应模糊推理得出的参数。当机器人达到预设高度时，启动负压吸附系统，实现平稳过渡。下墙过程则采用反向步骤，先降低负压吸附力然后控制提升组件缓慢下降。系统集成自动对准功能，利用机器视觉技术识别移动底座位置，精确控制机器人与底座的对接。为应对突发情况开发紧急制动系统，通过多重传感器融合判断异常状态，触发快速吸附或降落程序。

2.2.4多传感器融合技术在作业控制中的应用

多传感器融合技术在幕墙机器人作业控制中发挥了关键作用。系统集成了视觉传感器、惯性测量单元（IMU）、力传感器和超声波传感器。数据融合采用改进的卡尔曼滤波算法，表达式为Xk=FXk-1+BUk+Wk,Zk=HXk+Vk，其中X为状态向量，F为状态转移矩阵，B为控制矩阵，U为控制向量，W和V为过程和观测噪声。视觉传感器提供环境感知和定位信息，IMU监测机器人姿态和加速度，力传感器检测接触力和摩擦力，超声波传感器测量与障碍物的距离。融算法动态调整各传感器权重，优化状态估计。系统还引入自适应滤波机制，根据环境复杂度自动调整滤波参数。

2.3复杂环境适应与优化

2.3.1复杂幕墙环境下的感知问题及解决方案

针对复杂幕墙环境下的感知挑战，研究开发多模态感知系统。该系统融合改进的单目图像处理技术和多传感器数据。图像处理采用深度学习模型Res Net-50，经过迁移学习优化，提高对不同材质和结构幕墙的识别能力。模型训练使用包含5000张不同光照和天气条件下幕墙图像的数据集，准确率达到95%。为解决光照变化问题引入自适应直方图均衡化算法，表达为P(i）=Σ（nj/n），其中nj为灰度值j的像素数，n为总像素数。利用IMU数据进行姿态估计，采用四元数表示，通过Extended Kalman Filter(EKF）算法融合视觉和IMU数据，提高位姿估计精度。系统集成了基于LSTM的时序预测模型，预测环境变化趋势，提前调整感知参数。

2.3.2实时决策系统的优化

实时决策系统的优化聚焦于提高计算效率和决策准确性。系统采用分层决策架构，包括低级反应层和高级规划层。反应层使用基于行为的方法，实现快速响应，如遇到突发障碍物时的紧急避让。规划层则采用改进的A*算法进行路径规划，引入动态权重调整机制，表达为f(n)=g(n)+w(t)h(n），其中w(t）为时变权重函数。为提高决策速度实现基于FPGA的并行计算架构，将关键算法如图像处理和路径规划并行化，决策周期缩短至10ms。系统整合了基于强化学习的自适应决策模块，采用Deep Q-Network(DQN）算法，通过与环境交互不断优化决策策略[2]。奖励函数设计为R=α1D+α2T+α3S，其中D为清洗覆盖度，T为时间效率，S为安全系数。

2.3.3人机协作模式的改进与安全性保障

系统开发基于增强现实（AR）的远程操控界面，操作人员通过AR眼镜实时查看机器人视角和状态信息[3]。控制指令通过低延迟5G网络传输，平均延迟控制在20ms以内。为增强安全性，实现了多重冗余设计。机械方面，在提升组件中增加自动锁定机构，当检测到异常下滑时立即锁定。软件层面，开发基于规则引擎的安全监控系统，持续评估机器人状态和环境风险。风险评估模型采用模糊逻辑，综合考虑风速、温度、振动等因素，风险等级表达为R=Σwifi(xi），其中wi为权重，fi(xi）为各因素的隶属度函数。当风险超过阈值时，系统自动启动应急程序，包括增加吸附力、减缓移动速度或通知地面人员协助。

3、幕墙机器人智能控制系统的性能评估

3.1边界识别准确率分析

边界识别准确率分析在10种幕墙环境中进行，包括玻璃、金属和混合材质幕墙，涵盖不同光照和天气条件。每环境采集500张样本，使用改进的Canny-Laplacian算法和搜索框法识别。结果与人工标注比对，计算准确率、召回率和F1分数。实验显示，改进算法平均准确率达94.7%，比传统方法提高15.3%。强光反射和阴影干扰下，准确率达89.5%，提高23.8%。表1展示不同幕墙类型的识别性能。分析表明，算法在玻璃幕墙上表现最佳，不规则材质幕墙上仍需改进。这些结果凸显了该算法在复杂环境中的优越性能。

表1 不同幕墙类型的边界识别性能

3.2运动控制稳定性测试

运动控制稳定性测试在20层高模拟幕墙上进行，评估垂直和水平移动精度。机器人执行预定路径，包括直线移动、转向和避障。使用高精度激光跟踪系统（100Hz采样）记录实际轨迹，计算与理想路径的偏差。结果显示，垂直移动平均偏差±1.5cm，最大偏差3cm；水平移动平均偏差±2cm，最大偏差3.5cm；转向角度误差±2°内。表2列出不同移动类型的稳定性数据。改进的PID控制算法显著提高运动稳定性，大风条件下较传统方法提升35%。这些数据证明系统在复杂环境中的高精度控制能力。

表2 不同移动类型的运动控制稳定性

3.3障碍物避让能力评估

障碍物避让能力评估在复杂场景中进行，包含静态和动态障碍物。设置30种障碍物配置，每种测试10次。评估指标涵盖避障成功率、反应时间和路径优化程度[4]。使用高速摄像机记录，通过图像分析计算性能参数。结果显示，改进策略在静态障碍物中成功率达99.5%，动态障碍物达97.8%。平均反应时间0.3秒，比传统方法快40%。新算法的避障路径比最短路径平均增加12%，传统方法增加25%。表3列出不同类型障碍物的避让性能。基于深度学习的识别和预测模型显著提高了避障的准确性和效率，特别是在复杂动态环境中表现优异。

表3 不同类型障碍物的避让性能

3.4清洗效率与安全性综合评价

清洗效率与安全性评价在5栋20-50层建筑上进行3个月实地测试，总面积超50000平方米。评估指标包括清洗速度、清洁度、能耗效率和安全性。结果显示，平均清洗速度8.5m2/min，比人工提高300%；清洁度达98.5%；能耗效率比传统设备提高25%。测试期间无安全事故，紧急制动响应时间0.2秒。表4列出不同高度建筑的综合性能数据。分析表明，智能控制系统显著提高清洗效率，同时保障作业安全，尤其在高层建筑中表现优异，体现了系统在实际应用中的卓越性能和可靠性。

表4 不同高度建筑的清洗效率与安全性数据

4、结论

研究针对幕墙清洗维护的效率和安全问题提出智能控制技术解决方案。通过改进的单目图像边界识别和多传感器融合控制，提高了幕墙机器人的自主性和适应性。实验表明，系统在边界识别、运动控制、避障能力和清洗效率方面均有显著进展。复杂环境下，边界识别准确率提升15.3%，清洗效率提高300%，同时保障了安全性。这些成果解决了传统清洗的核心问题，为智能控制技术在高层建筑维护领域开辟新途径。未来将优化算法，提高系统在多样化环境中的适应能力。

参考文献:

[1]李林琛,张春芝,秦绪杰,等.考虑风载因素的玻璃幕墙清洁机器人设计[J].电子器件,2024,47(02):557-563.

[2]崔浩杰.幕墙清洗机器人建模与控制[D].沈阳航空航天大学,2023.

[3]鄢鹏,吴明晖,钱莉.多涵道幕墙清洗机器人的设计与实现[J].智能计算机与应用,2022,12(06):127-130,136.

[4]史方青,黄华,张昊,等.玻璃幕墙清洗机器人内螺旋完全遍历路径规划研究[J].哈尔滨工程大学学报,2024,45(06):1170-1178.

文章来源:张志忠.智能控制技术在幕墙机器人装置中的应用[J].价值工程,2024,43(27):141-143.