ИИ в строительном оборудовании: новый способ строительства

Обычно, когда мы думаем о строительном оборудовании и тяжелой технике, мы представляем себе людей, вручную управляющих этими мощными машинами. Однако с развитием ИИ многие строительные машины теперь автоматизированы для снижения рисков, повышения безопасности и увеличения эффективности. Автономные и дистанционно управляемые транспортные средства становятся все более распространенными в строительной отрасли.

Например, компания Volvo недавно разработала TA15 — полностью автономный самосвал, созданный специально для транспортировки тяжелых материалов, таких как песок, щебень и строительный мусор, на строительные площадки и обратно. По данным Министерства труда США, строительная отрасль занимает третье место по количеству смертельных случаев на производстве. Интегрируя ИИ в строительство, мы можем значительно сократить число таких происшествий и улучшить меры безопасности. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ совершенствует строительное оборудование, делая его более умным, безопасным и эффективным, а также стимулирует инновации во всей строительной индустрии.

Понимание 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 инвентарь, следить за использованием рабочими средств защиты и контролировать посещаемость с помощью распознавания лиц.
• Интернет вещей (IoT): IoT объединяет устройства, позволяя им обмениваться данными. Умные носимые устройства следят за здоровьем работников, 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 Ultralytics YOLOv8 и оценки позы для мониторинга работников.

Применение компьютерного зрения в тяжелой технике#

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

ИИ и автоматизированные весовые станции#

Автомобильные весы — это весы, используемые для измерения массы большегрузных автомобилей. Это имеет решающее значение в строительстве, чтобы убедиться, что транспортные средства не превышают допустимые весовые нормы при транспортировке. Традиционно этот процесс зависит от оператора в будке, который вручную регистрирует такие данные, как время въезда и выезда автомобиля, регистрационные номера и вес груза. Однако такой ручной подход может быть медленным, подверженным человеческим ошибкам и не отличающимся прозрачностью.

Автоматизированные весы помогают повысить точность, сократить количество человеческих ошибок, ускорить процесс, а также обеспечить мониторинг в реальном времени и прозрачность для более безопасной и эффективной работы. В них используются интегрированные с ИИ устройства, такие как датчики, камеры, светодиодные экраны и автоматические голосовые подсказки для оптимизации всего процесса. Когда грузовик приближается к пункту въезда, камеры с технологией распознавания автомобильных номеров (ANPR) обнаруживают номерной знак машины и проверяют ее регистрацию. Если регистрация действительна, система разрешает въезд на весы.

Рис. 2. Автоматизированные весы.

Датчики взвешивания в движении с поддержкой IoT затем измеряют вес грузовика в процессе движения и, при необходимости, предупреждают водителя о необходимости остановиться в правильном положении для точного взвешивания. Данные о весе анализируются и сравниваются с заданными ограничениями, и если грузовик находится в пределах этих норм, водитель направляется к выходу. На выезде система ANPR повторно проверяет транспортное средство, чтобы убедиться, что оно совпадает с въехавшим, в то время как камеры с поддержкой компьютерного зрения следят за процессом на предмет каких-либо нарушений. Система предупреждает супервайзеров и принимает необходимые корректирующие меры в случае возникновения проблем, таких как перегруз или аномальное поведение водителя.

Мониторинг сонливости водителя с помощью ИИ#

Исследование Министерства транспорта США показывает, что грузовики являются самым распространенным средством для перевозки грузов. Водители грузовиков часто преодолевают большие расстояния, включая поездки в ночное время. Это справедливо и для строительной индустрии, где грузовики необходимы для перемещения тяжелой техники и материалов между объектами, иногда на большие расстояния. Вождение в ночное время может привести к утомлению и повышенному риску аварий. Исследования показывают, что 21% смертельных ДТП происходят из-за сонливости водителей.

Для решения этой проблемы производители грузовиков используют компьютерное зрение для контроля сонливости водителя. Методы компьютерного зрения, такие как распознавание лиц, оценка позы и обнаружение объектов, могут применяться для отслеживания движения глаз водителя, положения головы и выражения лица. Например, если веки водителя опускаются ниже определенного уровня, система может зафиксировать это и включить звуковой сигнал, чтобы разбудить водителя. Системы обнаружения усталости водителя широко используются в грузовиках Tata и на других автозаводах.

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

Автономная 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 рельеф местности и оценивают такие факторы, как уклон, мягкий грунт и неровные участки. Они используют обнаружение объектов для распознавания людей и оборудования, повышая безопасность за счет автоматической остановки при обнаружении препятствия. Исследователи из华中科技大学 (Huazhong University of Science and Technology, HUST) в сотрудничестве с компанией Shantui недавно разработали автономный бульдозер, способный работать в экстремальных условиях при температуре до -10°C.

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

Оптимизация 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.

Плюсы 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 прогнозируемое техническое обслуживание сводят к минимуму простои 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 первоначальные инвестиции: Хотя ИИ может обеспечить долгосрочную экономию, первоначальные затраты на внедрение этих систем весьма значительны, что может стать препятствием для небольших компаний.
• Проблемы конфиденциальности: Поскольку ИИ активно зависит от данных, обеспечение безопасного хранения и защиты этой информации имеет критическое значение для предотвращения 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.

Влияние строительных машин на базе ИИ#

Строительная отрасль стремительно внедряет ИИ: такие компании, как Caterpillar и Daimler, лидируют в разработке самоуправляемых грузовиков. В 2019 году компания Daimler представила рабочий прототип своего автономного грузовика, выход которого на рынок ожидается к 2027 году. Автономный карьерный самосвал Caterpillar 797F уже повышает эффективность горных работ. Крупные компании, такие как BHP Group, Rio Tinto и Barrick Gold, используют 797F круглосуточно, сообщая об отсутствии травм на рабочем месте. Аналогичным образом, китайская компания по производству автономных грузовиков TuSmart утверждает, что ее машины на 11% эффективнее расходуют топливо по сравнению с теми, которыми управляют люди. В июне 2023 года TuSimple успешно совершила 39-мильную поездку без водителя по общественной дороге общего пользования в Китае.

Поскольку автономные грузовики продолжают оказывать положительное влияние на строительную отрасль, ожидается, что рынок будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 10%. Благодаря тому, что строительное оборудование на базе ИИ повышает безопасность и топливную экономичность, компании переходят к более безопасным и экологичным условиям труда.

Будущее 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 на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы пообщаться с другими энтузиастами технологий. Узнай больше о применении ИИ в таких сферах, как беспилотный транспорт и производство.