ИИ в строительном оборудовании: новый подход к строительству

Обычно, когда мы думаем о строительной технике и тяжелых машинах, мы представляем людей, вручную управляющих этими мощными механизмами. Однако с развитием ИИ многие строительные машины теперь автоматизированы, чтобы снизить риски, повысить безопасность и увеличить эффективность. Автономные и управляемые дистанционно машины становятся все более распространенными в строительной отрасли.

Например, компания Volvo недавно разработала TA15 — полностью автономный самосвал, предназначенный специально для перевозки тяжелых материалов, таких как песок, гравий и строительный мусор, на строительные площадки и обратно. По данным Министерства труда США, строительная отрасль занимает третье место по уровню смертельного травматизма. Внедряя ИИ в строительство, мы можем значительно снизить число таких случаев и повысить меры безопасности. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ делает строительную технику умнее, безопаснее и эффективнее, стимулируя инновации во всей строительной индустрии.

Link to this sectionПонимание того, как ИИ интегрируется в строительную технику#

Строительная техника и транспортные средства могут попадать в аварии из-за непредсказуемых условий работы и человеческого фактора. Однако системы на базе ИИ помогают руководству эффективно справляться с производственными опасностями и сокращать количество ошибок. ИИ также можно использовать в строительной технике для оптимизации работы оборудования, контроля производительности машин и автоматизации графиков технического обслуживания.

Вот более подробный обзор ключевых технологий, которые делают возможными эти инновации:

• Computer Vision: Машины могут анализировать визуальные данные в режиме реального времени с использованием передовых моделей, таких как Ultralytics YOLOv8, что помогает контролировать строительные площадки, отслеживать запасы, следить за тем, чтобы рабочие использовали средства защиты, и фиксировать посещаемость с помощью распознавания лиц.
• Интернет вещей (IoT): IoT объединяет устройства, позволяя им обмениваться данными. Умные носимые устройства следят за здоровьем рабочих, в то время как датчики приближения и безопасности предупреждают персонал об опасностях и уведомляют руководство о необходимости технического обслуживания оборудования.
• Предиктивная аналитика: Используя исторические данные и машинное обучение, предиктивная аналитика прогнозирует будущие события, выявляет потенциальные проблемы и помогает оптимизировать графики. Она также может предсказывать погодные условия, чтобы предотвратить сбои на площадке.

Рис. 1. Использование YOLOv8 и оценки позы для контроля рабочих.

Link to this sectionПрименение компьютерного зрения в тяжелой технике#

Computer vision is changing how heavy machinery operates on construction sites, offering new and innovative solutions. Let’s walk through a few interesting applications that showcase the potential of image and video analytics in construction equipment.

Link to this sectionИИ и автоматические весовые системы#

Автомобильные весы используются для измерения веса большегрузных транспортных средств. Это критически важно в строительстве, чтобы убедиться, что техника соответствует нормам допустимого веса во время транспортировки. Традиционно этот процесс зависит от оператора, который вручную записывает данные, такие как время въезда и выезда, регистрационные номера и вес груза. Однако такой ручной подход может быть медленным, подверженным человеческим ошибкам и недостаточно прозрачным.

Автоматические весовые системы помогают повысить точность, сократить количество ошибок, ускорить процесс, а также обеспечить мониторинг в реальном времени и прозрачность для более безопасной и эффективной работы. Они используют интегрированные с ИИ устройства, такие как датчики, камеры, LED-экраны и автоматизированные голосовые инструкции, чтобы оптимизировать весь процесс. Когда грузовик приближается к точке въезда, камеры, оснащенные технологией распознавания номерных знаков (ANPR), детектируют номерной знак транспортного средства и проверяют его регистрацию. Если регистрация действительна, система дает разрешение на заезд на весы.

Рис. 2. Автоматическая весовая система.

IoT-датчики взвешивания в движении измеряют вес грузовика во время его проезда и, при необходимости, подают сигнал водителю остановиться в нужном месте для точного взвешивания. Данные о весе анализируются и сравниваются с заданными лимитами, и если грузовик находится в их пределах, водитель направляется к выездным воротам. На выезде система ANPR повторно проверяет транспортное средство, чтобы убедиться, что это именно тот автомобиль, который въехал, в то время как камеры с поддержкой компьютерного зрения следят за процессом на предмет нарушений. Система оповещает супервайзеров и принимает соответствующие корректирующие меры в случае возникновения проблем, таких как перегруз или подозрительное поведение водителя.

Link to this sectionКонтроль сонливости водителя с помощью ИИ#

Исследование Министерства транспорта США показывает, что грузовики являются самым распространенным способом перевозки товаров. Водители грузовиков часто ездят на большие расстояния, включая ночные рейсы. Это также верно для строительной отрасли, где грузовики необходимы для перемещения тяжелой техники и материалов между объектами, иногда на огромные расстояния. Ночное вождение может привести к усталости и повышенному риску аварий. Исследования показывают, что 21% смертельных ДТП происходит из-за сонливости водителей.

Чтобы решить эту проблему, производители грузовиков используют компьютерное зрение для отслеживания сонливости водителя. Методы компьютерного зрения, такие как распознавание лиц, оценка позы и детекция объектов, могут применяться для контроля движения глаз водителя, положения головы и выражения лица. Например, если веки водителя закрываются дольше определенного времени, система может распознать это и включить звуковой сигнал, чтобы предупредить его. Системы обнаружения сонливости широко используются в грузовиках Tata и других автомобильных компаниях.

Рис. 3. Контроль сонливости водителя с помощью компьютерного зрения.

Link to this sectionАвтономная строительная техника и ИИ#

Условия труда на строительных площадках могут быть тяжелыми, особенно при экстремальных температурах. Например, на местах раскопок рабочие часто страдают от сильной жары, что влияет на их производительность и требует частых перерывов для отдыха и питья. Чтобы снизить время простоя в таких условиях, исследователи разрабатывают автономную строительную технику, такую как бульдозеры и краны.

Эти автономные машины оснащены камерами высокого разрешения и технологией компьютерного зрения, которые анализируют ландшафт и оценивают такие факторы, как уклон, мягкий грунт и неровности поверхности. Они используют детекцию объектов для распознавания людей и другого оборудования, повышая безопасность за счет автоматической остановки при обнаружении препятствий. Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий (HUST) в сотрудничестве с компанией Shantui недавно разработали автономный бульдозер, способный работать при экстремально низких температурах до -10°C.

Рис. 4. Пример автономного бульдозера (источник: constructionworld.in).

Link to this sectionОптимизация расхода топлива в тяжелой технике#

Оптимизация топлива жизненно важна для строительных компаний, но внедрение практик экономии топлива может быть сложной задачей. Из-за колебаний цен на горючее и большого количества водителей управление расходом топлива вручную становится запутанным процессом. ИИ-системы управления топливом позволяют улучшить этот процесс и снизить затраты ресурсов.

Эти ИИ-системы обучаются на больших наборах данных для оптимизации расхода топлива путем генерации нескольких вариантов маршрутов и выбора наиболее экономичного из них. Также они могут интегрироваться с блоком управления двигателем (ECU) автомобиля, чтобы давать рекомендации по переключению передач в реальном времени. Следуя этим рекомендациям ИИ, можно оптимизировать стиль вождения, что приводит к повышению топливной эффективности.

Рис. 5. Заправка грузовика.

Link to this sectionПлюсы и минусы ИИ в строительной технике#

Строительная техника с поддержкой ИИ предлагает ряд преимуществ: от принятия решений на основе данных до мониторинга в реальном времени. Вот некоторые ключевые выгоды:

• Увеличение срока службы оборудования: регулярный мониторинг и своевременное обслуживание повышают долговечность машин.
• Сокращение времени простоя: автоматизированные процессы и предиктивное обслуживание сводят к минимуму простои оборудования.
• Улучшение процесса принятия решений: предоставляются аналитические данные, позволяющие более разумно управлять ресурсами и процессами.

Однако, несмотря на растущее внедрение ИИ в строительство, все еще существуют некоторые проблемы, требующие внимания:

• Высокие первоначальные инвестиции: хотя ИИ может обеспечить долгосрочную экономию, затраты на внедрение этих систем на начальном этапе значительны, что может стать барьером для небольших компаний.
• Проблемы конфиденциальности: поскольку ИИ сильно зависит от данных, обеспечение их безопасного хранения и защиты критически важно для предотвращения несанкционированного доступа.
• Квалифицированные кадры: интеграция ИИ в строительную технику требует специализированного обучения, и обучение рабочих использованию этих технологий может стать серьезной задачей, особенно при плотном рабочем графике.

Link to this sectionВлияние автономной строительной техники на базе ИИ#

Строительная отрасль стремительно внедряет ИИ, а компании вроде Caterpillar и Daimler лидируют в разработке беспилотных грузовиков. В 2019 году Daimler представила рабочий прототип своего автономного грузовика, который должен появиться на рынке к 2027 году. Автономный карьерный самосвал Caterpillar 797F уже делает добывающие операции более эффективными. Крупные компании, такие как BHP Group, Rio Tinto и Barrick Gold, используют 797F круглосуточно, сообщая об отсутствии травматизма на производстве. Подобным образом, китайская компания по разработке беспилотных грузовиков TuSimple заявляет, что их машины на 11% эффективнее по расходу топлива, чем те, которыми управляют люди. В июне 2023 года TuSimple успешно выполнила 39-мильный беспилотный заезд по дороге общего пользования в Китае.

Поскольку автономные грузовики продолжают оказывать положительное влияние на строительную индустрию, ожидается, что рынок будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 10%. Благодаря тому, что строительная техника на базе ИИ повышает безопасность и топливную эффективность, компании движутся к созданию более безопасных и устойчивых рабочих условий.

Link to this sectionБудущее ИИ в строительной технике#

ИИ меняет правила игры в строительной отрасли, делая тяжелую технику умнее, безопаснее и эффективнее. От беспилотных машин до ИИ-систем, которые оптимизируют расход топлива и контролируют строительные площадки в реальном времени, — эти технологии помогают уменьшить количество ошибок и сэкономить средства. Несмотря на сложности, такие как стоимость внедрения ИИ и обучение персонала, преимущества значительны. С ИИ, стимулирующим инновации, будущее строительства станет более продуктивным, устойчивым и передовым, чем когда-либо.

Интересуешься ИИ? Загляни в наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы пообщаться с другими энтузиастами технологий. Узнай больше о применении ИИ в таких секторах, как беспилотный транспорт и производство.