ИИ в строительном оборудовании: новый способ строительства

Обычно, когда мы думаем о строительной технике и тяжелых машинах, мы представляем людей, вручную управляющих этими мощными агрегатами. Однако с развитием ИИ многие строительные машины теперь автоматизируются для снижения рисков, повышения безопасности и эффективности. Автономные и дистанционно управляемые транспортные средства становятся все более распространенными в строительной индустрии.

Например, компания Volvo недавно разработала TA15 — полностью автономный самосвал, специально предназначенный для транспортировки 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 сократить количество несчастных случаев и улучшить меры безопасности. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ совершенствует строительную технику, делая её умнее, безопаснее и эффективнее, одновременно стимулируя инновации во всей строительной индустрии.

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

Строительная техника и транспорт могут попадать в аварии из-за непредсказуемых условий труда и человеческих ошибок. Однако системы на базе ИИ помогают руководителям эффективно устранять опасности на рабочем месте и уменьшать количество таких 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 эти инновации возможными:

• Computer Vision: машины могут анализировать визуальные данные в режиме реального времени с помощью передовых моделей, таких как Ultralytics YOLOv8, помогая контролировать строительные площадки, отслеживать запасы, следить за использованием рабочими защитной экипировки и фиксировать посещаемость с помощью распознавания лиц.
• Интернет вещей (IoT): IoT объединяет устройства, позволяя им обмениваться данными. Умные носимые устройства отслеживают здоровье рабочих, в то время как датчики приближения и безопасности предупреждают персонал об опасностях и уведомляют руководство о необходимости технического обслуживания оборудования.
• Прогнозная аналитика: Используя исторические данные и машинное обучение, прогнозная аналитика предсказывает будущие события, выявляет потенциальные проблемы и помогает оптимизировать графики. Она также может предсказывать погодные условия, чтобы предотвратить простои на площадке.

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

Link to this sectionПрименение компьютерного зрения в тяжелой технике#

Компьютерное зрение меняет принципы работы тяжелой техники на строительных площадках, предлагая новые инновационные решения. Давай разберем несколько интересных вариантов применения, которые демонстрируют потенциал анализа изображений и видеоаналитики в строительном оборудовании.

Link to this sectionИИ и автоматизированные весовые станции#

Весовая станция — это весы для измерения массы тяжелых транспортных средств. В строительстве это крайне важно для обеспечения соблюдения ограничений по весу при транспортировке. Традиционно этот процесс требует присутствия оператора, который вручную записывает такие данные, как время въезда и выезда машины, регистрационные номера и вес груза. Однако такой ручной подход может быть медленным, подверженным человеческим ошибкам и недостаточно прозрачным.

Автоматизированные (беспилотные) весовые станции 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 подсказки для оптимизации всего процесса. Когда грузовик приближается к точке въезда, камеры с технологией распознавания номерных знаков (ANPR) детектируют номерной знак автомобиля и проверяют его регистрацию. Если регистрация действительна, система дает разрешение на заезд на весы.

Рис. 2. Автоматизированная весовая станция.

Датчики взвешивания в движении на базе IoT измеряют вес грузовика во время его проезда и при необходимости сообщают водителю, что нужно остановиться в правильном положении для точного взвешивания. Данные о весе анализируются и сравниваются с заданными лимитами, и если грузовик находится в их пределах, водитель направляется к выезду. На выезде система ANPR повторно проверяет транспортное средство, чтобы убедиться, что это тот же грузовик, который заезжал, а камеры с компьютерным зрением контролируют процесс на предмет нарушений. Система оповещает супервайзеров и принимает соответствующие корректирующие меры в случае проблем, таких как перегруз или аномальное поведение водителя.

Link to this sectionМониторинг сонливости водителя с помощью ИИ#

Исследование Министерства транспорта США показывает, что грузовики являются самым распространенным средством транспортировки товаров. Водители часто преодолевают большие расстояния, включая ночные рейсы. Это верно и для строительной отрасли, где грузовики необходимы для перемещения тяжелой техники и материалов между площадками, иногда на огромные расстояния. Вождение по ночам ведет к усталости и повышенному риску аварий. Исследования показывают, что 21% смертельных аварий вызваны сонливостью водителя.

Для решения этой проблемы производители грузовиков используют компьютерное зрение для контроля состояния водителя. Техники компьютерного зрения, такие как распознавание лиц, оценка позы и детекция объектов, могут применяться для слежения за движением глаз, положением головы и выражением лица водителя. Например, если веки водителя закрываются сверх установленного диапазона, система может зафиксировать это и включить сигнал тревоги, чтобы разбудить его. Системы обнаружения сонливости широко используются в грузовиках Tata и других автомобильных компаниях.

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

Link to this sectionАвтономная строительная техника и ИИ#

Условия работы на строительных площадках бывают суровыми, особенно при экстремальных температурах. Например, на местах раскопок рабочие часто сталкиваются с сильной жарой, что влияет на их продуктивность и требует частых перерывов для отдыха и питья. Чтобы снизить простои 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 местность и оценивают такие факторы, как уклон, мягкий грунт и неровности. Они используют детекцию объектов, чтобы распознавать людей и оборудование, повышая безопасность за счет автоматической остановки при обнаружении препятствия. Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий (HUST) в сотрудничестве с Shantui недавно разработали автономный бульдозер, способный работать при экстремальных температурах до -10°C.

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

Link to this sectionОптимизация расхода топлива в тяжелой технике#

Оптимизация расхода топлива жизненно важна для строительных компаний, но внедрение практик экономии топлива может быть сложной задачей. Из-за колебаний цен на топливо и участия разных водителей в управлении одной техникой, ручное управление расходом становится сложным. Системы управления топливом на базе ИИ могут быть использованы для улучшения этого процесса и сокращения потребления горючего.

Эти системы обучаются на больших наборах данных, чтобы оптимизировать использование топлива путем генерации нескольких вариантов маршрутов и рекомендации наиболее экономичного из них. Также они могут быть интегрированы с блоком управления двигателем (ECU) автомобиля для предоставления рекомендаций по переключению передач в реальном времени. Следуя этим рекомендациям ИИ, можно оптимизировать манеру вождения разных сотрудников, что приводит к улучшению топливной эффективности.

Рис. 5. Заправка грузовика.

Link to this sectionПлюсы и минусы ИИ в строительной технике#

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

• Увеличенный срок службы оборудования: Регулярный мониторинг и своевременное техническое обслуживание повышают долговечность техники.
• Сокращение времени простоя: Автоматизированные процессы и прогнозное техническое обслуживание сводят к минимуму время простоя оборудования.
• Лучшее принятие решений: Предоставляет аналитические данные, позволяя разумнее управлять ресурсами и процессами.

Однако, несмотря на растущее внедрение ИИ в строительстве, все еще существуют проблемы, которые стоит учитывать:

• Высокие начальные инвестиции: Хотя ИИ может привести к долгосрочной экономии, первоначальные расходы на внедрение этих систем значительны, что может стать барьером для небольших компаний.
• Проблемы конфиденциальности: Поскольку ИИ сильно зависит от данных, обеспечение безопасного хранения и защиты этой информации имеет решающее значение, чтобы избежать несанкционированного доступа.
• Квалифицированная рабочая сила: Интеграция ИИ в строительную технику требует специализированного обучения, и обучение рабочих использованию этих технологий может быть серьезной проблемой, особенно при плотном графике работы.

Link to this sectionВлияние строительных машин на базе ИИ#

Строительная отрасль быстро принимает ИИ, причем такие компании, как Caterpillar и Daimler, лидируют в разработке беспилотных грузовиков. В 2019 году Daimler представила рабочий прототип своего автономного грузовика, который ожидается на рынке к 2027 году. Автономный карьерный самосвал Caterpillar 797F уже делает горнодобывающие операции эффективнее. Крупные компании, такие как BHP Group, Rio Tinto и Barrick Gold, используют 797F круглосуточно, сообщая о нулевом уровне производственного травматизма. Аналогично, TuSimple, китайская компания по производству автономных грузовиков, утверждает, что их транспортные средства на 11% экономичнее тех, что управляются вручную. В июне 2023 года TuSimple успешно завершила 39-мильный пробег без водителя по открытой дороге общего пользования в Китае.

Поскольку автономные грузовики продолжают положительно влиять 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 более безопасным и устойчивым рабочим условиям.

Link to this sectionБудущее ИИ в строительной технике#

ИИ меняет правила игры в строительной индустрии, делая тяжелую технику умнее, безопаснее и эффективнее. От самоуправляемых машин до систем ИИ, которые оптимизируют использование топлива и контролируют строительные площадки в реальном времени, эти технологии помогают сократить количество ошибок и сэкономить деньги. Несмотря на трудности, такие как затраты на внедрение ИИ и обучение персонала, преимущества значительны. С ИИ, стимулирующим инновации, будущее строительства обещает стать 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 автономное вождение и производство.