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申请/专利权人：江苏省特种设备安全监督检验研究院

摘要：本发明公开了起重机运行监测方法及起重机防撞人冗余系统和存储介质，本发明方案巧妙性通过对起重机的位姿信息、运行信息和施工现场的动态对象进行实时检测，通过不断对动态对象与起重机各动作部件的位置进行判断来实现起重机的运行预警，同时，还基于实际监测情况，提出了通过起重机的主制动单元或冗余制动单元介入起重机制动工作，来提高起重机制动的可靠性和灵活性，避免出现突然故障而导致制动失效的问题，除此之外，本方案还通过引入运动轨迹预测机制来预测动态对象和起重机在未来时间点可能出现的相对位置情况，以此进行预警，提高了系统的运行可靠性和安全性。

主权项：1.一种起重机运行监测方法，所述起重机具有主制动单元和冗余制动单元，以及用于切换主制动单元和冗余制动单元工作介入的制动切换单元，其特征在于，所述运行监测方法包括：响应起重机的工作启动信号，对起重机的运行信息和位姿信息进行实时获取；响应起重机的工作启动信号，对起重机所在施工现场预设范围的露天区域进行动态对象实时定位，生成动态对象定位结果；根据起重机实时的运行信息和位姿信息，以及实时生成的动态对象定位结果，获取起重机与动态对象的相对位置数据，且根据相对位置数据按预设条件启动起重机的主动制动单元或冗余制动单元对起动机的运行进行干预和或对动态对象进行移动预警或移动干预；其中，其还包括：根据预设时间内生成的动态对象定位结果，对动态对象在未来预设时间内的行动轨迹进行预估，生成动态对象行动轨迹预测结果；根据预设时间内的起重机的运行信息和位姿信息，对起重机在未来预设时间内的行动轨迹进行预估，生成起重机运行轨迹预测结果；获取起重机运行轨迹预测结果和动态对象行动轨迹预测结果，对起重机和动态对象在预设时间内的相对位置进行动态判断，生成预测位置判断结果；根据预测位置判断结果，启动起重机的主动制动单元或冗余制动单元对起动机的运行进行干预和或对动态对象进行移动预警或移动干预；另外，所述起重机所在的施工现场设有多个影像摄取单元，多个影像摄取单元所能摄取的影像涵盖施工现场预设范围的露天区域；响应起重机的工作启动信号，对起重机所在施工现场预设范围的露天区域进行动态对象实时定位，生成动态对象定位结果包括：影像摄取单元响应起重机的工作启动信号，对起重机所在施工现场预设范围的露天区域进行影像摄取，生成影像数据文件；获取不同时间下生成的影像数据文件，按预设条件选取初始参照影像数据文件，然后从中导出图像帧，通过经训练的神经网络对图像帧中的元素进行定位、识别和标记，生成基准参照数据；按预设时间间隔对初始参照影像数据文件之后生成的影像数据文件进行调取，然后分别导出图像帧，再通过经训练的神经网络对图像帧中的元素进行定位、识别和标记，再结合基准参照数据，确定图像帧中的动态对象；构建与起重机所在施工现场相对应的三维数字孪生模型，然后在模型中定义施工现场所在地面为x，y轴所在平面，z轴为竖直方向，继而选取预设位置作为基准原点0，0，0，再根据基准参照数据和所确定的动态对象，将影像数据文件中的元素对应数字化模拟构建到三维数字孪生模型中，然后对应获得动态对象坐标数据，且将其设为动态对象定位结果，其中，三维数字孪生模型中的动态对象和非动态对象具有不同的渲染策略和标识；所述基准参照数据对应图像帧中的元素均被标记有唯一ID和识别结果，所述识别结果包括：人、载具、动物、设备、建材、建筑构造、地形构造中的一项，当生成基准参考数据后，还预先根据识别结果对图像中的元素进行二次定义为动态对象、非动态对象；按预设时间间隔对初始参照影像数据文件之后生成的影像数据文件进行调取，然后分别导出图像帧，再通过经训练的神经网络对图像帧中的元素进行定位、识别和标记，再结合基准参照数据，确定图像帧中的动态对象包括：按预设时间间隔对初始参照影像数据文件之后生成的影像数据文件进行调取，然后分别导出图像帧；通过经训练的神经网络对图像帧中的元素进行定位、识别和标记，然后将其与基准参照数据中的元素进行对比，判断图像帧中的相同元素在图像帧内的移动情况，将图像帧中位置发生变化的非动态对象重新定义为动态对象；将所有影像数据中被定义为动态对象的元素进行信息汇集，完成动态对象的确定；根据起重机实时的运行信息和位姿信息，以及实时生成的动态对象定位结果，获取起重机与动态对象的相对位置数据，且根据相对位置数据按预设条件启动起重机的主动制动单元或冗余制动单元对起动机的运行进行干预和或对动态对象进行移动预警或移动干预包括：获取起重机实时的运行信息和位姿信息，将位姿信息对应的坐标定义为：Qi＝Xi，Yi，Zi其中，Qi为起重机的起重臂、平衡臂、载重小车、吊钩、悬吊物品上的定位单元在三维数字孪生模型中的位置坐标，i为起重臂、平衡臂、载重小车、吊钩、悬吊物品上定位单元对应的预设编号；获取实时生成的动态对象定位结果，将动态对象的坐标定义为：Dj＝Xj，Yj，Zj其中，Dj为不同动态对象在三维数字孪生模型中的位置坐标，j为不同动态对象的ID，另外，动态对象坐标定义的基准点为其在图像帧中所被定位轮廓的预设几何位置；计算起重机各部位定位单元与动态对象的相对位置数据，公式如下：Sijx＝|Xi-Xj|Sijy＝|Yi-Yj|Sijz＝|Zi-Zj| 其中，Sijx、Sijy、Sijy、Sij分别是起重机各部位上定位单元与动态对象在x、y、z方向的相对间距以及三维空间上的相对间距；根据动态对象与起重机各部位的相对位置数据，将其与预设距离阈值进行对比，当小于等于预设第一阈值时，按预设条件启动起重机的主动制动单元或冗余制动单元对起动机的运行进行干预，同时对动态对象进行移动预警或移动干预；当大于预设第一阈值且小于等于预设第二阈值时，对动态对象进行移动预警或移动干预；当大于预设第二阈值且小于等于预设第三阈值时，获取动态对象在上一预设时间点与起重机各部位的相对位置数据，然后进行对比，当相对位置数据为减小时，对动态对象进行移动预警；其中，第一阈值、第二阈值、第三阈值为依序增大，所述移动预警的方式为发出光电警报，所述移动干预的方式为设置路障；所述运行监测方法中，根据预设时间内生成的动态对象定位结果，对动态对象在未来预设时间内的行动轨迹进行预估，生成动态对象行动轨迹预测结果包括：获取预设时间内生成的动态对象定位结果，然后对动态对象的坐标进行提取，以施工现场所在地面为二维坐标平面，将动态对象的坐标二维化处理转化为二维坐标信息，公式如下：Dj’＝Xj，Yj其中，Dj’为动态对象在三维数字孪生模型中向以施工现场所在地面为二维坐标平面进行投影位置坐标，j为不同动态对象的ID；将预设时间内生成的动态对象定位结果对应二维化处理的二维坐标信息标注于二维坐标系中，其依序连接形成二维坐标曲线，然后对其进行构建趋势线生成多个与之匹配的数学模型，然后选取相关系数符合预设要求的作为预测模型；根据动态对象在不同时间点的二维坐标信息计算动态对象的移动速度V，再结合需要预测的未来时间点T，计算动态对象可移动的距离R，其中R＝VT；获取预测模型，以其曲线末端为圆心，建立半径为R的圆作为动态对象在时间点T的位置范围，获得动态对象行动轨迹预测结果；所述运行监测方法中，根据预设时间内的起重机的运行信息和位姿信息，对起重机在未来预设时间内的行动轨迹进行预估，生成起重机运行轨迹预测结果包括：获取预设时间内的起重机的位姿信息，生成起重机在对应预设时间内的轨迹信息；获取当前起重机的运行信息，调取起重臂上载重小车的行进速度信息和起重机回转塔身的旋转速度信息且以此为固定参数，结合起重机当前的位姿信息，计算起重机起重臂、平衡臂、载重小车、吊钩、悬吊物品在未来时间点T的位置，然后以未来时间点T时起重机的位姿信息与当前起重机的位姿信息进行对比，将位姿信息之间的运动轨迹范围设定为起重机运行轨迹预测结果。

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