ИИ в строительной технике: новый подход к строительству

Обычно, говоря о строительной технике и тяжелом оборудовании, мы представляем людей, вручную управляющих мощными машинами. Однако благодаря развитию ИИ многие строительные машины теперь автоматизированы, что помогает снизить риски, повысить безопасность и увеличить эффективность. Автономные машины и машины с дистанционным управлением становятся все распространеннее в строительной отрасли.

Например, 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 частоте смертельных травм. Интеграция ИИ в строительство может значительно сократить число таких случаев и повысить уровень безопасности. В этой статье мы расскажем, как ИИ делает строительную технику умнее, безопаснее и эффективнее, способствуя инновациям во всей строительной отрасли.

Как ИИ интегрируют в строительную технику#

На строительной технике и транспортных средствах могут происходить аварии из-за непредсказуемых условий работы и человеческих ошибок. Однако системы на базе ИИ помогают руководителям эффективно выявлять опасности на рабочих местах и снижать число таких ошибок. ИИ также применяют в строительной технике для оптимизации ее работы, мониторинга состояния машин и автоматизации графиков технического обслуживания.

Рассмотрим подробнее ключевые технологии, лежащие в основе этих инноваций:

• Компьютерное зрение: машины могут анализировать визуальные данные в реальном времени с помощью современных моделей, таких как Ultralytics YOLOv8. Это помогает отслеживать ситуацию на строительных площадках, контролировать запасы, проверять, используют ли рабочие защитное снаряжение, и вести учет посещаемости с помощью распознавания лиц.
• Интернет вещей (IoT): IoT объединяет устройства и позволяет им обмениваться данными. Умные носимые устройства следят за здоровьем рабочих, а датчики приближения и безопасности предупреждают рабочих об опасностях и сообщают руководству, когда технике требуется обслуживание.
• Прогнозная аналитика: прогнозная аналитика использует исторические данные и машинное обучение для предсказания будущих событий, выявления потенциальных проблем и оптимизации графиков. Она также может прогнозировать погодные условия, чтобы предотвращать сбои на строительной площадке.

Рис. 1. Мониторинг рабочих с помощью Ultralytics YOLOv8 и оценки позы.

Применение компьютерного зрения в тяжелой технике#

Компьютерное зрение меняет работу тяжелой техники на строительных площадках, предлагая новые инновационные решения. Рассмотрим несколько интересных примеров, демонстрирующих возможности анализа изображений и видеоданных в строительной технике.

ИИ и беспилотные весовые комплексы#

Автомобильные весы — это весы для измерения массы тяжелых транспортных средств. В строительстве они необходимы, чтобы убедиться, что транспорт соответствует ограничениям по весу во время перевозки. Традиционно оператор на посту вручную записывает такие сведения, как время въезда и выезда транспортного средства, регистрационные номера и массу груза. Однако такой подход может быть медленным, подверженным человеческим ошибкам и непрозрачным.

Беспилотные весовые комплексы повышают точность, сокращают число человеческих ошибок, ускоряют процесс и обеспечивают мониторинг в реальном времени и прозрачность, что делает работу безопаснее и эффективнее. В них используются интегрированные с ИИ устройства, например датчики, камеры, светодиодные экраны и автоматические голосовые подсказки, которые оптимизируют весь процесс. Когда грузовик подъезжает ко въезду, камеры с технологией автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) обнаруживают номер автомобиля и проверяют его регистрацию. Если регистрация действительна, система разрешает въезд на весы.

Рис. 2. Беспилотный весовой комплекс.

Датчики взвешивания в движении, подключенные к IoT, измеряют массу грузовика на ходу и при необходимости предупреждают водителя, чтобы тот остановился в нужном месте для точного взвешивания. Данные о массе анализируются и сравниваются с заданными ограничениями; если грузовик им соответствует, водителю указывают путь к выездным воротам. На выезде система ANPR повторно проверяет автомобиль, чтобы убедиться, что он совпадает с въехавшим, а камеры с компьютерным зрением следят за процессом и выявляют нарушения. При перегрузе или подозрительном поведении водителя система предупреждает руководителей и принимает соответствующие меры.

Мониторинг сонливости водителя с помощью ИИ#

Опрос Министерства транспорта США показывает, что грузовики — самый распространенный вид транспорта для перевозки грузов. Водители грузовиков часто преодолевают большие расстояния, в том числе ночью. Это актуально и для строительной отрасли, где грузовики необходимы для перевозки тяжелой техники и материалов между объектами, иногда на значительные расстояния. Ночные поездки могут привести к усталости и повысить риск аварий. Согласно исследованиям, сонливость водителя становится причиной 21% смертельных аварий.

Чтобы решить эту проблему, производители грузовиков используют компьютерное зрение для мониторинга сонливости водителей. Методы компьютерного зрения, такие как распознавание лиц, оценка позы и обнаружение объектов, позволяют отслеживать движения глаз, положение головы и выражение лица водителя. Например, если веки водителя закрываются дольше заданного времени, система может обнаружить это и подать звуковой сигнал. Системы обнаружения сонливости водителей широко используются в грузовиках Tata и автомобилях других производителей.

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

Автономная строительная техника и ИИ#

Условия труда на строительных площадках могут быть тяжелыми, особенно при экстремальных температурах. Например, на участках земляных работ рабочие часто сталкиваются с сильной жарой, которая мешает им работать эффективно и требует частых перерывов на воду и отдых. Чтобы сократить простои в таких условиях, исследователи разрабатывают автономную строительную технику, например бульдозеры и краны.

Эти автономные машины оснащены камерами высокого разрешения и технологией компьютерного зрения, которые анализируют рельеф и оценивают такие факторы, как уклон, мягкий грунт и неровности поверхности. С помощью обнаружения объектов машины распознают людей и технику, повышая безопасность за счет автоматической остановки при обнаружении препятствия. Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий (HUST) совместно с компанией Shantui недавно разработали автономный бульдозер, способный работать при экстремально низкой температуре до -10°C.

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

Оптимизация расхода топлива тяжелой техники#

Оптимизация расхода топлива крайне важна для строительных компаний, однако внедрять практики топливной эффективности бывает непросто. Из-за колебаний цен на топливо и большого числа водителей строительной техники вручную контролировать расход топлива сложно. Системы управления расходом топлива на основе ИИ помогают усовершенствовать этот процесс и снизить потребление топлива.

Эти системы управления расходом топлива на основе ИИ обучаются на больших наборах данных, чтобы оптимизировать расход топлива: они генерируют несколько вариантов маршрута и рекомендуют наиболее экономичный. Кроме того, системы можно интегрировать с электронным блоком управления двигателем (ECU), чтобы в реальном времени рекомендовать переключение передач. Следуя рекомендациям ИИ, можно оптимизировать стиль вождения разных водителей и повысить топливную эффективность.

Рис. 5. Заправка грузовика.

Преимущества и недостатки ИИ в строительной технике#

Строительная техника, оснащенная ИИ, дает множество преимуществ: от принятия решений на основе данных до мониторинга в реальном времени. Вот некоторые из основных преимуществ:

• Увеличение срока службы техники: Регулярный мониторинг и своевременное обслуживание продлевают срок службы машин.
• Сокращение простоев: Автоматизация процессов и предиктивное обслуживание помогают свести к минимуму простои техники.
• Более эффективное принятие решений: Предоставляет аналитические данные, помогающие эффективнее управлять ресурсами и операциями.

Несмотря на все более широкое применение ИИ в строительстве, важно учитывать и некоторые сложности:

• Высокие первоначальные вложения: Хотя ИИ может обеспечить долгосрочную экономию, первоначальные затраты на внедрение таких систем значительны и могут стать препятствием для небольших компаний.
• Вопросы конфиденциальности: Поскольку ИИ во многом зависит от данных, крайне важно обеспечить их безопасное хранение и защиту от несанкционированного доступа.
• Квалифицированные специалисты: Интеграция ИИ в строительную технику требует специального обучения. Научить работников пользоваться этими технологиями может быть непросто, особенно при плотном графике.

Влияние строительной техники с ИИ#

Строительная отрасль быстро внедряет ИИ: такие компании, как Caterpillar и Daimler, лидируют в разработке беспилотных грузовиков. В 2019 году Daimler представила действующий прототип беспилотного грузовика, который, как ожидается, выйдет на рынок к 2027 году. Беспилотный карьерный самосвал Caterpillar 797F уже повышает эффективность горных работ. Крупные компании, такие как BHP Group, Rio Tinto и Barrick Gold, круглосуточно используют 797F и сообщают об отсутствии производственных травм. Аналогично, китайская компания TuSimple, разрабатывающая беспилотные грузовики, утверждает, что ее грузовики расходуют на 11% меньше топлива, чем машины под управлением водителей. В июне 2023 года TuSimple успешно совершила беспилотный пробег протяженностью 39 миль по открытой дороге общего пользования в Китае.

По мере того как беспилотные грузовики продолжают положительно влиять на строительную отрасль, ожидается, что среднегодовой темп роста рынка (CAGR) составит 10%. Благодаря тому, что строительная техника с ИИ повышает безопасность и топливную эффективность, компании переходят к более безопасным и экологичным условиям труда.

Перспективы применения ИИ в строительном транспорте#

ИИ меняет строительную отрасль, делая тяжелую технику более интеллектуальной, безопасной и эффективной. От беспилотных машин до систем ИИ, оптимизирующих расход топлива и отслеживающих строительные площадки в реальном времени, эти технологии помогают сократить число ошибок и сэкономить средства. Несмотря на такие сложности, как затраты на внедрение ИИ и обучение работников, преимущества весьма значительны. Благодаря инновациям на основе ИИ строительная отрасль станет продуктивнее, экологичнее и инновационнее, чем когда-либо.

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