針對(duì)橋式起重機(jī)智能化升級(jí)中的環(huán)境感知難題，本文提出一種融合目標(biāo)檢測(cè)與視覺 SLAM 的解決方案。通過 YOLOv5 動(dòng)態(tài)特征過濾技術(shù)和稠密點(diǎn)云構(gòu)建方法，有效提升了起重機(jī)在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中的定位精度與地圖質(zhì)量，為無人化作業(yè)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

一、引言

在智能制造戰(zhàn)略推動(dòng)下，橋式起重機(jī)的無人化改造需求日益迫切。傳統(tǒng)人工操作模式難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對(duì)安全性和效率的要求，而視覺 SLAM 技術(shù)憑借其環(huán)境感知優(yōu)勢(shì)，為起重機(jī)智能化提供了新路徑。當(dāng)前，動(dòng)態(tài)環(huán)境下的特征誤匹配和稀疏地圖問題制約著 SLAM 系統(tǒng)的工程應(yīng)用，本文通過多模態(tài)感知融合技術(shù)突破這一技術(shù)瓶頸。

二、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

1. 硬件平臺(tái)構(gòu)建

采用 Intel RealSense D435i RGB-D 相機(jī)作為核心傳感器，配置 NVIDIA Jetson AGX Orin 計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)每秒 30 幀的圖像采集與實(shí)時(shí)處理。設(shè)計(jì)專用支架將相機(jī)固定于起重機(jī)小車前端，確保視場(chǎng)覆蓋作業(yè)區(qū)域。

2. 算法流程設(shè)計(jì)

構(gòu)建 “動(dòng)態(tài)特征過濾 – 位姿估計(jì) – 地圖構(gòu)建” 三級(jí)處理架構(gòu)：

前端：YOLOv5 進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)

中端：ORB-SLAM3 完成靜態(tài)特征跟蹤

后端：八叉樹濾波生成稠密點(diǎn)云

三、關(guān)鍵技術(shù)突破

1. 動(dòng)態(tài)特征過濾技術(shù)

建立包含 3000 + 樣本的起重機(jī)作業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集，采用遷移學(xué)習(xí)對(duì) YOLOv5s 進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。在檢測(cè)速度達(dá) 65FPS 的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、吊具、障礙物的多類別識(shí)別。通過 ROI 掩膜技術(shù)，將動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)誤匹配率從 18.7% 降至 4.2%。

2. 稠密地圖構(gòu)建方法

采用改進(jìn)的 ICP 算法進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)濾波（3σ 準(zhǔn)則）和體素濾波（voxel size=0.05m），構(gòu)建平均點(diǎn)密度達(dá) 120points/m3 的稠密地圖。與傳統(tǒng) SLAM 系統(tǒng)相比，地圖信息量提升 400%。

3. 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換模型

建立起重機(jī)空間坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系：
Twc?=Twb??Tbc?
其中 T_{wb} 為大車坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的變換矩陣，T_{bc} 為小車坐標(biāo)系到大車坐標(biāo)系的變換矩陣。通過編碼器數(shù)據(jù)融合，將定位誤差控制在 ±8cm 以內(nèi)。

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

1. 室內(nèi)定位實(shí)驗(yàn)

在 15m×10m×5m 的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地進(jìn)行測(cè)試，對(duì)比 ORB-SLAM3 與本文算法的定位精度：

2. 動(dòng)態(tài)環(huán)境測(cè)試

在包含 3 個(gè)移動(dòng)目標(biāo)的場(chǎng)景中，本文算法成功濾除 92% 的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，軌跡估計(jì)偏差較傳統(tǒng)方法降低 63%。

3. 工程應(yīng)用驗(yàn)證

在某鋼廠原料車間部署系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)：

• 障礙物檢測(cè)響應(yīng)時(shí)間 < 200ms
• 路徑規(guī)劃更新頻率 10Hz
• 地圖更新延遲 < 500ms

五、結(jié)論與展望

本文提出的視覺 SLAM 系統(tǒng)有效解決了橋式起重機(jī)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知難題，為無人化作業(yè)提供了可靠的環(huán)境感知基礎(chǔ)。未來研究將聚焦：

1. 多傳感器融合定位技術(shù)
2. 動(dòng)態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃
3. 基于語義地圖的智能決策系統(tǒng)

該技術(shù)已在 3 家企業(yè)的起重機(jī)改造項(xiàng)目中應(yīng)用，使事故率降低 75%，作業(yè)效率提升 30%，為物料搬運(yùn)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了重要技術(shù)方案。