本技術(shù)涉及群塔控制領(lǐng)域，特別涉及一種可視化的工程監(jiān)控方法。

背景技術(shù)：

1、在建筑工程領(lǐng)域，特別是在大型建筑和基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目中，群塔（多塔吊）的協(xié)調(diào)使用對(duì)于提高施工效率和確保施工安全具有至關(guān)重要的作用。塔吊作為主要的垂直運(yùn)輸工具，在施工現(xiàn)場(chǎng)的物料搬運(yùn)、設(shè)備吊裝等方面發(fā)揮著核心作用。然而，隨著建筑工程的規(guī)模不斷擴(kuò)大和復(fù)雜性增加，傳統(tǒng)的塔吊操作和管理方法面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是在群塔協(xié)調(diào)性和控制精度方面。因此，研發(fā)更先進(jìn)的群塔控制和監(jiān)控技術(shù)，以提高施工效率和安全性，成為行業(yè)發(fā)展的重要需求。

2、傳統(tǒng)的群塔操作依賴于操作人員的經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)管理人員的指揮，這種依賴人為操作的方法在控制精度和效率上存在明顯的局限性。塔吊的運(yùn)行軌跡、作業(yè)范圍以及相互之間的干涉，常常只能靠現(xiàn)場(chǎng)指揮和經(jīng)驗(yàn)判斷來避免碰撞和事故，容易導(dǎo)致盲區(qū)過大、控制不精準(zhǔn)等問題。此外，隨著項(xiàng)目的規(guī)模擴(kuò)大，單一塔吊的效率已難以滿足施工需求，群塔系統(tǒng)的復(fù)雜度和協(xié)調(diào)難度也隨之增加。

3、在相關(guān)技術(shù)中，比如中國專利文獻(xiàn)cn115465784a中提供了一種基于項(xiàng)目控制的區(qū)域塔機(jī)監(jiān)測(cè)控制方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取一個(gè)項(xiàng)目內(nèi)多個(gè)塔機(jī)的任務(wù)進(jìn)度清單，任務(wù)進(jìn)度清單包括每天每個(gè)塔機(jī)的材料需求、安全監(jiān)控需求、智能避障需求、優(yōu)先級(jí)調(diào)度需求；根據(jù)各種需求，對(duì)運(yùn)輸車輛進(jìn)行調(diào)度、利用實(shí)時(shí)視頻對(duì)塔機(jī)的每個(gè)工作機(jī)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、根據(jù)多個(gè)塔機(jī)的空間位置關(guān)系在多個(gè)塔機(jī)之間執(zhí)行避障規(guī)劃、根據(jù)排序后的整體任務(wù)優(yōu)先級(jí)排序列表執(zhí)行多個(gè)塔機(jī)的任務(wù)。但是該方案中優(yōu)先級(jí)調(diào)度需求涉及根據(jù)任務(wù)的重要性對(duì)多個(gè)塔機(jī)的作業(yè)任務(wù)進(jìn)行排序，不僅需要考慮單個(gè)塔基的效率還需要考慮整個(gè)項(xiàng)目，這種復(fù)雜的調(diào)度影響群塔控制的精度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的群塔控制精度低的問題，本技術(shù)提供了一種可視化的工程監(jiān)控方法，通過建立三維模型，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化等，提高了群塔控制精度。

2、本技術(shù)的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。

3、本說明書提供一種可視化的工程監(jiān)控方法，包括：獲取塔吊屬性參數(shù)，通過數(shù)字化測(cè)量或bim模型提取，獲得塔吊的空間位置坐標(biāo)（x，y，z）、塔高h(yuǎn)和臂長l等幾何參數(shù)。采用參數(shù)化建模方法，以塔吊屬性參數(shù)為約束變量，通過參數(shù)化族文件調(diào)用和實(shí)例修改，在bim軟件中快速生成塔吊三維實(shí)體模型。將塔吊三維模型導(dǎo)入物理引擎中，設(shè)置塔吊的材質(zhì)屬性、重力加速度等物理參數(shù)。采用基于牛頓-歐拉方程的剛體動(dòng)力學(xué)算法，以塔吊的位置、速度、角速度等為初始條件，通過時(shí)間步長積分計(jì)算塔吊的運(yùn)動(dòng)軌跡。獲取施工現(xiàn)場(chǎng)中地形、建筑等障礙物的三維幾何模型，通過三維建模軟件構(gòu)建或點(diǎn)云數(shù)據(jù)重建。將障礙物三維模型導(dǎo)入物理引擎，設(shè)置其材質(zhì)屬性和碰撞層。采用層次包圍盒樹等加速算法，利用分離軸定理實(shí)現(xiàn)塔吊模型與障礙物模型的碰撞檢測(cè)，判斷塔吊運(yùn)動(dòng)過程中是否與障礙物發(fā)生干涉。利用三維激光掃描儀對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行多站點(diǎn)、多視角掃描，獲得場(chǎng)地的高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)。通過點(diǎn)云配準(zhǔn)、濾波等預(yù)處理，利用區(qū)域生長、ransac等分割算法提取地形、道路、建筑等場(chǎng)地要素，獲得硬化區(qū)域邊界、地形起伏和建筑外輪廓等約束條件。在bim軟件平臺(tái)中，將塔吊三維模型、障礙物模型和場(chǎng)地約束條件導(dǎo)入同一坐標(biāo)系下。通過三維場(chǎng)景漫游和圖形交互，在滿足現(xiàn)場(chǎng)約束的前提下，人機(jī)交互設(shè)置塔吊初始位置，生成群塔三維布設(shè)方案。建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，以塔吊覆蓋盲區(qū)面積最小和場(chǎng)地覆蓋率最大為優(yōu)化目標(biāo)，約束條件包括塔吊自身參數(shù)、場(chǎng)地地形、硬化區(qū)域、建筑邊界和塔吊之間的安全距離等。將塔吊運(yùn)動(dòng)軌跡、碰撞檢測(cè)結(jié)果和初始群塔布設(shè)方案輸入優(yōu)化模型，采用改進(jìn)蟻群算法進(jìn)行求解。以覆蓋盲區(qū)和覆蓋率為優(yōu)化目標(biāo)，以現(xiàn)場(chǎng)約束條件為搜索邊界，通過信息素更新機(jī)制和概率選擇規(guī)則，不斷迭代優(yōu)化，直至滿足收斂條件，輸出最優(yōu)群塔布設(shè)坐標(biāo)作為最終方案。將最優(yōu)群塔布設(shè)方案導(dǎo)入三維可視化引擎，添加塔吊外觀紋理、場(chǎng)地環(huán)境貼圖等，設(shè)置光照材質(zhì)，生成逼真的塔吊群三維可視化模型。通過漫游動(dòng)畫模擬塔吊運(yùn)行過程，結(jié)合實(shí)時(shí)吊裝參數(shù)顯示，直觀呈現(xiàn)塔吊群作業(yè)全局。

4、其中，物理引擎是一種模擬真實(shí)物理世界的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，通過數(shù)學(xué)模型和數(shù)值計(jì)算方法，近似模擬物體在物理作用下的運(yùn)動(dòng)行為和交互現(xiàn)象。物理引擎主要包含剛體動(dòng)力學(xué)和碰撞檢測(cè)兩大模塊，用于計(jì)算物體的運(yùn)動(dòng)軌跡、速度、加速度等運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，以及檢測(cè)物體之間的碰撞、接觸和空間關(guān)系。

5、進(jìn)一步的，建立塔吊三維模型，包括：將獲取的塔吊屬性參數(shù)定義為參數(shù)變量，包括塔吊的位置坐標(biāo)（x，y，z）、塔高h(yuǎn)、塔臂長度l、塔臂角度α等。在bim軟件中預(yù)先創(chuàng)建不同類型塔吊的參數(shù)化族文件，如動(dòng)臂式、內(nèi)爬式等。族文件包含塔吊的主要構(gòu)件，如塔身、塔臂、吊鉤等，并將各構(gòu)件尺寸定義為參數(shù)變量。在族文件中建立參數(shù)變量之間的幾何約束關(guān)系，如塔身高度與塔高h(yuǎn)相等，塔臂長度與l相等，塔臂角度與α對(duì)應(yīng)等。通過參數(shù)關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)族文件的靈活調(diào)整。將獲取的塔吊屬性參數(shù)賦值給族文件的參數(shù)變量，通過參數(shù)化建模引擎自動(dòng)生成具有實(shí)際尺寸的塔吊三維實(shí)體模型。

6、進(jìn)一步的，模擬求解塔吊的運(yùn)動(dòng)軌跡包括：獲取塔吊的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，包括塔吊在物理引擎坐標(biāo)系下的位置矢量、速度矢量、加速度矢量、角速度矢量和角加速度矢量。根據(jù)牛頓-歐拉方程，建立塔吊剛體動(dòng)力學(xué)方程：，，其中，m為塔吊質(zhì)量，i為塔吊轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，和分別為塔吊所受合外力和合外力矩。采用隱式歐拉算法進(jìn)行數(shù)值求解。設(shè)時(shí)間步長為δt，當(dāng)前時(shí)刻為t，下一時(shí)刻為t+δt，則塔吊的位置、速度和角速度滿足：，，，式中，和分別為時(shí)刻的加速度和角加速度。可獲得塔吊在每個(gè)時(shí)間步長下的運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)、和。

7、進(jìn)一步的，判斷塔吊的運(yùn)動(dòng)軌跡與障礙物三維模型之間的空間干涉包括：獲取施工場(chǎng)地中障礙物（如地形、建筑等）的三維幾何數(shù)據(jù)，通過三維激光掃描、傾斜攝影測(cè)量等方法獲得。采用三角面片算法，將障礙物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)或曲面模型轉(zhuǎn)換為三角面片網(wǎng)格模型。三角面片法是一種常用的三維模型表示方法，通過平面三角形的組合來逼近物體表面。在物理引擎中導(dǎo)入轉(zhuǎn)換后的障礙物三角面片模型，并根據(jù)實(shí)際尺寸和位置進(jìn)行縮放和平移。在物理引擎中，基于塔吊運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)，通過仿真計(jì)算得到塔吊三維模型在每個(gè)時(shí)間步長下的空間位置和姿態(tài)。對(duì)于每個(gè)時(shí)間步長，采用分層包圍盒樹算法，先計(jì)算塔吊三維模型和障礙物模型的軸對(duì)齊包圍盒（aabb），通過比較兩個(gè)包圍盒是否相交，快速排除明顯不相交的情況。如果兩個(gè)包圍盒相交，則采用三角面片相交檢測(cè)算法，遍歷塔吊三維模型和障礙物模型中的所有三角面片，通過判斷三角形是否共面、是否存在共享頂點(diǎn)等條件，精確檢測(cè)兩個(gè)模型之間是否存在相交面片。如果存在相交的三角面片，則判斷塔吊的運(yùn)動(dòng)軌跡與障礙物之間存在空間干涉，需要調(diào)整塔吊布設(shè)位置或優(yōu)化運(yùn)動(dòng)路徑。如果不存在相交面片，則認(rèn)為塔吊與障礙物之間不存在干涉。重復(fù)遍歷塔吊運(yùn)動(dòng)軌跡上的所有時(shí)間步長，實(shí)現(xiàn)對(duì)塔吊全周期運(yùn)動(dòng)過程的碰撞干涉檢測(cè)。

8、進(jìn)一步的，將建立的塔吊三維模型導(dǎo)入物理引擎中，并獲取塔吊覆蓋盲區(qū)，將建立的塔吊三維實(shí)體模型導(dǎo)入物理引擎場(chǎng)景中，設(shè)置塔吊的材質(zhì)屬性、碰撞層等物理參數(shù)。根據(jù)模擬求解得到的塔吊運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)，提取塔吊吊鉤在各個(gè)時(shí)間步長下的空間位置坐標(biāo)（x，y，z），形成吊鉤運(yùn)動(dòng)軌跡點(diǎn)集。對(duì)于吊鉤軌跡點(diǎn)集中的每一個(gè)點(diǎn)，以該點(diǎn)為射線起點(diǎn)，以塔吊起吊方向（通常為豎直向上）為射線方向，生成射線ri。采用光線投射（ray?casting）算法，計(jì)算射線與物理引擎中導(dǎo)入的障礙物三維模型的交點(diǎn)。將障礙物三維模型的三角面片逐個(gè)讀取，對(duì)于每個(gè)三角面片，判斷射線是否與其相交。如果射線與三角面片相交，則計(jì)算交點(diǎn)，并記錄交點(diǎn)到射線起點(diǎn)的距離。對(duì)所有與射線相交的三角面片，找到距離射線起點(diǎn)最近的交點(diǎn)，即第一個(gè)交點(diǎn)。計(jì)算射線起點(diǎn)與第一個(gè)交點(diǎn)之間的距離，將其與預(yù)設(shè)的視線閾值進(jìn)行比較。如果，則認(rèn)為射線起點(diǎn)與交點(diǎn)之間的區(qū)域?yàn)橐暰€遮擋區(qū)域，將該區(qū)域添加到集合s中。如果，則認(rèn)為射線起點(diǎn)與交點(diǎn)之間不存在視線遮擋，不進(jìn)行記錄。對(duì)吊鉤運(yùn)動(dòng)軌跡點(diǎn)集中的所有點(diǎn)重復(fù)，得到所有視線遮擋區(qū)域的集合。對(duì)集合s中的所有視線遮擋區(qū)域進(jìn)行合并，去除重疊區(qū)域，得到塔吊在整個(gè)吊裝過程中的覆蓋盲區(qū)b。將覆蓋盲區(qū)b與塔吊三維模型、障礙物模型一起可視化顯示，為塔吊布設(shè)方案的優(yōu)化提供直觀依據(jù)。可采用不同顏色或透明度標(biāo)識(shí)盲區(qū)，便于施工管理人員分析。

9、進(jìn)一步的，將建立的塔吊三維模型導(dǎo)入物理引擎中，并計(jì)算塔吊的吊裝效率包括：從塔吊設(shè)備的產(chǎn)品說明書或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)中，獲取以下參數(shù)：額定起重量q，表示塔吊在不同幅度下的最大起重能力，單位為噸（t）；最大起吊高度hmax和最小起吊高度hmin，表示塔吊吊鉤的垂直運(yùn)動(dòng)范圍，單位為米（m）；變幅速度v，表示塔吊在不同幅度下的回轉(zhuǎn)速度，單位為度/分（°/min）或米/分（m/min）。運(yùn)動(dòng)軌跡離散化處理：計(jì)算得到的塔吊運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)，采用數(shù)值積分算法對(duì)軌跡進(jìn)行離散化處理。以歐拉法為例，離散化步驟如下：將運(yùn)動(dòng)軌跡的時(shí)間區(qū)間[0，t]劃分為n個(gè)等間隔的時(shí)間步長，步長大小為δt=t/n；對(duì)于第i個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)ti（i=0，1，2，......，n），根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程計(jì)算塔吊吊鉤的位置坐標(biāo)：，其中，、和分別為時(shí)刻塔吊吊鉤在x、y、z方向上的速度分量。將離散化后的運(yùn)動(dòng)軌跡坐標(biāo)點(diǎn)集作為后續(xù)計(jì)算的輸入。計(jì)算吊裝高度和幅度：對(duì)于離散化后的每個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡坐標(biāo)點(diǎn)，采用塔吊動(dòng)力學(xué)方程和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，計(jì)算對(duì)應(yīng)的吊裝高度和幅度。根據(jù)塔吊的吊裝高度和幅度，計(jì)算其在整個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡上的空間覆蓋體積v。綜合考慮塔吊的設(shè)備參數(shù)和實(shí)際作業(yè)覆蓋體積，采用加權(quán)算法計(jì)算塔吊的吊裝效率e。

10、進(jìn)一步的，塔吊動(dòng)力學(xué)方程和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程包括：塔吊動(dòng)力學(xué)方程的建立：采用拉格朗日方程（lagrangian?equation）建立塔吊的動(dòng)力學(xué)方程。拉格朗日方程是一種基于能量原理的動(dòng)力學(xué)建模方法，適用于分析多自由度系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)特性。建立步驟如下：a.選擇廣義坐標(biāo)：根據(jù)塔吊的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)膹V義坐標(biāo)，如塔臂仰角、回轉(zhuǎn)角、吊鉤升降距離等，其中n為自由度數(shù)。對(duì)廣義坐標(biāo)q進(jìn)行時(shí)間微分，得到廣義速度。求解動(dòng)能表達(dá)式：根據(jù)塔吊各桿件的質(zhì)量、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和速度分布，計(jì)算系統(tǒng)總動(dòng)能。求解勢(shì)能表達(dá)式：根據(jù)塔吊各桿件的位置高度和彈簧剛度，計(jì)算系統(tǒng)總勢(shì)能。構(gòu)建拉格朗日函數(shù)：定義拉格朗日函數(shù)，其中，表示廣義速度（generalized?velocities），即廣義坐標(biāo)對(duì)時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù)，描述系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；q表示廣義坐標(biāo)（generalized?coordinates），用于描述系統(tǒng)的位置或構(gòu)型；表示系統(tǒng)在給定位置q和速度下的拉格朗日函數(shù)值。

11、應(yīng)用拉格朗日方程：對(duì)于第i個(gè)廣義坐標(biāo)，應(yīng)用如下方程：；

12、d/dt（?l/?q?i）-?l/?qi=qi，其中，表示第i個(gè)廣義坐標(biāo)（generalizedcoordinate），用于描述系統(tǒng)的位置或構(gòu)型；表示第i個(gè)廣義速度（generalizedvelocity），即第i個(gè)廣義坐標(biāo)對(duì)時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù)；表示對(duì)偏導(dǎo)數(shù)再進(jìn)行一次時(shí)間導(dǎo)數(shù)；qi為第i個(gè)廣義坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的非保守廣義力。求解運(yùn)動(dòng)微分方程：將得到的n個(gè)方程組合，形成塔吊的動(dòng)力學(xué)微分方程組，采用數(shù)值積分算法求解，得到塔吊各桿件的運(yùn)動(dòng)響應(yīng)。

13、塔吊運(yùn)動(dòng)學(xué)方程的建立：采用denavit-hartenberg（d-h）參數(shù)法建立塔吊的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程。d-h參數(shù)法是一種描述開鏈機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)關(guān)系的方法，通過建立相鄰桿件之間的齊次變換矩陣，實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解。建立坐標(biāo)系：根據(jù)d-h規(guī)則，在塔吊的各運(yùn)動(dòng)桿件上建立相應(yīng)的坐標(biāo)系，包括基座坐標(biāo)系、塔身坐標(biāo)系、塔臂坐標(biāo)系和吊鉤坐標(biāo)系等。定義d-h參數(shù)：對(duì)于相鄰兩個(gè)坐標(biāo)系i-1和i，定義4個(gè)d-h參數(shù)：表示第i-1個(gè)坐標(biāo)系的x軸到第i個(gè)坐標(biāo)系z(mì)軸的最短距離；表示第i-1個(gè)坐標(biāo)系的x軸繞第i個(gè)坐標(biāo)系z(mì)軸旋轉(zhuǎn)的角度；第i-1個(gè)坐標(biāo)系的原點(diǎn)沿第i個(gè)坐標(biāo)系z(mì)軸到公共法線的距離；第i個(gè)坐標(biāo)系的x軸繞第i個(gè)坐標(biāo)系z(mì)軸旋轉(zhuǎn)的角度。建立變換矩陣：根據(jù)d-h參數(shù)，建立相鄰坐標(biāo)系之間的齊次變換矩陣：，其中，表示從第i-1個(gè)坐標(biāo)系到第i個(gè)坐標(biāo)系的齊次變換矩陣；表示繞z軸旋轉(zhuǎn)（關(guān)節(jié)角）角度，表示沿z軸平移（連桿偏距）距離，表示沿x軸平移（連桿長度）距離，表示繞x軸旋轉(zhuǎn)（連桿扭角）角度。求解正運(yùn)動(dòng)學(xué)：將各相鄰坐標(biāo)系的變換矩陣連乘，得到基座坐標(biāo)系到吊鉤坐標(biāo)系的總變換矩陣，根據(jù)吊鉤坐標(biāo)系的位置和姿態(tài)，計(jì)算吊鉤相對(duì)于基座的空間位置和姿態(tài)。求解逆運(yùn)動(dòng)學(xué)：已知吊鉤的目標(biāo)位置和姿態(tài)，反推各運(yùn)動(dòng)桿件的關(guān)節(jié)變量，采用解析法、數(shù)值法或優(yōu)化算法求解逆運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，得到塔吊各桿件的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。

14、進(jìn)一步的，計(jì)算塔吊吊裝效率的詳細(xì)技術(shù)方案如下，吊裝效率計(jì)算公式：

15、，該公式采用加權(quán)冪函數(shù)的形式，綜合考慮了塔吊的起重量、吊裝速度、吊裝高度和空間覆蓋體積等多個(gè)影響因素，相比簡單的線性加權(quán)法，該公式能更準(zhǔn)確地評(píng)估塔吊的實(shí)際工作性能。其中，權(quán)重系數(shù)的取值可根據(jù)實(shí)際工程需求和塔吊型號(hào)特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，反映不同因素對(duì)吊裝效率的相對(duì)重要程度。冪指數(shù)的引入，可體現(xiàn)各參數(shù)與吊裝效率之間的非線性關(guān)系，當(dāng)某個(gè)參數(shù)變化時(shí)，其對(duì)效率的影響程度也會(huì)發(fā)生相應(yīng)變化。同時(shí)，公式中采用各參數(shù)的實(shí)際值與額定值之比，消除了不同塔吊型號(hào)之間的量綱差異，便于對(duì)不同塔吊的性能進(jìn)行橫向比較和優(yōu)選。

16、吊裝高度計(jì)算公式：，該公式考慮了塔吊變幅過程中吊臂的俯仰角度β對(duì)吊裝高度的影響，以及吊鉤相對(duì)于吊臂的懸垂高度。與傳統(tǒng)的簡化計(jì)算方法相比，該公式能更準(zhǔn)確地描述塔吊的實(shí)際吊裝高度。在實(shí)際應(yīng)用中，可通過測(cè)量或計(jì)算得到塔吊的變幅角度β和吊臂高度，再結(jié)合吊鉤懸垂高度，求解出塔吊的實(shí)時(shí)吊裝高度h。該公式可用于指導(dǎo)塔吊的高度控制和避障規(guī)劃，提高吊裝作業(yè)的安全性和精確性。

17、吊裝幅度計(jì)算公式：該公式基于塔吊的幾何關(guān)系，以塔吊的實(shí)際臂長l和變幅角度α為輸入，計(jì)算塔吊的實(shí)時(shí)吊裝幅度r。相比固定幅度值的設(shè)定，該公式能動(dòng)態(tài)反映塔吊的變幅狀態(tài)，為吊裝范圍的優(yōu)化提供依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，可通過角度傳感器實(shí)時(shí)采集塔吊的變幅角度α，結(jié)合臂長l，計(jì)算出塔吊的當(dāng)前吊裝幅度r。該信息可用于輔助塔吊的防碰撞控制和動(dòng)態(tài)避讓，提高塔吊群的協(xié)同作業(yè)效率。

18、吊裝速度計(jì)算公式：，該公式綜合考慮了塔吊的變幅運(yùn)動(dòng)和吊鉤升降運(yùn)動(dòng)對(duì)吊裝速度的影響。其中，變幅角速度和吊裝幅度r的乘積，表征了吊鉤在水平方向上的運(yùn)動(dòng)速度；吊鉤起升速度表征了吊鉤在垂直方向上的運(yùn)動(dòng)速度。兩者的矢量和，即為塔吊的合成吊裝速度v。引入該公式，可實(shí)現(xiàn)對(duì)塔吊吊裝速度的精細(xì)化控制和優(yōu)化。通過調(diào)節(jié)變幅角速度和吊鉤起升速度，可在滿足工藝要求的前提下，提高塔吊的吊裝效率和節(jié)拍，減少能源消耗和設(shè)備損耗。

19、空間覆蓋體積計(jì)算公式：，該公式采用三重積分的形式，對(duì)塔吊的整個(gè)工作空間進(jìn)行體積求解。積分下限和上限分別對(duì)應(yīng)塔吊的最小和最大吊裝高度、回轉(zhuǎn)角度和吊裝幅度，充分描述了塔吊的三維作業(yè)范圍。引入空間覆蓋體積v作為塔吊性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，可定量分析塔吊在實(shí)際工況下的作業(yè)能力和利用率。通過比較不同塔吊布置方案的覆蓋體積，可優(yōu)選塔吊的設(shè)備配置和施工組織，減少吊裝盲區(qū)和干涉，提高場(chǎng)地空間利用率。同時(shí)，將覆蓋體積v代入吊裝效率計(jì)算公式，可綜合評(píng)估塔吊的工作性能，兼顧效率和覆蓋范圍，為塔吊選型和方案優(yōu)化提供量化依據(jù)。

20、進(jìn)一步的，獲取滿足多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的最優(yōu)群塔布設(shè)方案，多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的建立：目標(biāo)函數(shù)1：，目標(biāo)函數(shù)2：，改進(jìn)后的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)考慮了塔吊覆蓋盲區(qū)面積占比的均方差和場(chǎng)地覆蓋率兩個(gè)指標(biāo)。其中，盲區(qū)面積占比的均方差反映了各塔吊盲區(qū)面積的離散程度，值越小，表示各塔吊的覆蓋盲區(qū)面積越接近，布設(shè)方案越均衡。場(chǎng)地覆蓋率反映了群塔布設(shè)方案對(duì)施工場(chǎng)地的有效覆蓋程度，值越大，表示布設(shè)方案的覆蓋范圍越廣，利用效率越高。與傳統(tǒng)的單一目標(biāo)優(yōu)化相比，改進(jìn)后的多目標(biāo)函數(shù)能更全面地評(píng)估群塔布設(shè)方案的性能，在保證覆蓋效果的同時(shí)，兼顧了各塔吊間的負(fù)荷均衡，避免出現(xiàn)個(gè)別塔吊盲區(qū)過大或利用率過低的情況，提高了群塔作業(yè)的整體效能。

21、多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的轉(zhuǎn)換：，采用加權(quán)tchebycheff法，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。該方法引入理想點(diǎn)作為參考，通過加權(quán)系數(shù)平衡不同目標(biāo)之間的重要程度，并用無窮范數(shù)度量解與理想點(diǎn)之間的偏差，使優(yōu)化解盡可能接近帕累托前沿。同時(shí)，引入懲罰函數(shù)對(duì)約束條件進(jìn)行處理，當(dāng)解違反約束條件時(shí)，懲罰函數(shù)的值將顯著增大，導(dǎo)致目標(biāo)函數(shù)值惡化，從而使算法自動(dòng)向可行域內(nèi)搜索。懲罰因子用于平衡目標(biāo)函數(shù)和懲罰項(xiàng)之間的權(quán)重，其取值需根據(jù)問題特點(diǎn)和求解要求進(jìn)行調(diào)試。與傳統(tǒng)的加權(quán)求和法相比，加權(quán)tchebycheff法能更好地處理凸、非凸的帕累托前沿，生成分布更均勻的非劣解集。懲罰函數(shù)的引入，則將約束條件與目標(biāo)函數(shù)結(jié)合，簡化了優(yōu)化模型的構(gòu)建和求解流程。

22、最優(yōu)群塔布設(shè)方案的求解：以塔吊三維模型、運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)、障礙物三維模型、空間干涉結(jié)果和初始群塔布設(shè)方案為輸入，以施工現(xiàn)場(chǎng)的約束條件為邊界參數(shù)，采用改進(jìn)的蟻群算法對(duì)轉(zhuǎn)化后的單目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行求解。蟻群算法是一種模擬螞蟻群體覓食行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力和魯棒性。針對(duì)群塔布設(shè)問題的特點(diǎn)，可從以下幾個(gè)方面對(duì)經(jīng)典蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)：優(yōu)化決策變量的編碼方式，采用實(shí)數(shù)編碼代替離散編碼，直接以塔吊坐標(biāo)作為決策變量，減少編解碼操作，提高搜索效率；改進(jìn)信息素更新機(jī)制，引入動(dòng)態(tài)蒸發(fā)系數(shù)和局部更新策略，加快算法收斂，避免早熟和停滯；結(jié)合問題特性，設(shè)計(jì)啟發(fā)式信息和狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，如引入塔吊間距、高度差等因素，輔助螞蟻選擇更優(yōu)的塔位組合；在算法迭代過程中，實(shí)時(shí)調(diào)用塔吊配置校核模塊和空間干涉檢查模塊，對(duì)當(dāng)前解進(jìn)行可行性檢查和性能評(píng)估，動(dòng)態(tài)調(diào)整螞蟻的搜索方向。通過對(duì)蟻群算法的改進(jìn)和適配，可充分利用其并行搜索和正反饋機(jī)制的優(yōu)勢(shì)，高效求解群塔布設(shè)優(yōu)化問題。與傳統(tǒng)的遺傳算法、粒子群算法相比，改進(jìn)的蟻群算法能更好地處理多約束、多目標(biāo)的組合優(yōu)化問題，求解效率和解的質(zhì)量更有保障。

23、具體的，minf由兩部分組成：加權(quán)tchebycheff項(xiàng)和約束違反度量項(xiàng)。第一部分是加權(quán)tchebycheff項(xiàng)：和分別為原問題中的兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)，和為它們各自的理想值，即在滿足約束條件下，的最小值和的最大值；和為兩個(gè)目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，用來平衡兩個(gè)目標(biāo)的重要程度；這一項(xiàng)的計(jì)算是，先分別計(jì)算兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)值與其理想值的差值和，再乘以各自的權(quán)重系數(shù)，最后取兩個(gè)加權(quán)差值中的最大值。這種方法能在一定程度上平衡多個(gè)目標(biāo)，將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。不過可能會(huì)出現(xiàn)非劣解（pareto最優(yōu)解）有多個(gè)的情況。第二部分是約束違反度量項(xiàng)：為第i個(gè)不等式約束，共有m個(gè)約束條件；時(shí)，約束條件違反，取值為；表示對(duì)所有約束違反量求和，反映了一個(gè)解對(duì)約束條件的總體違反程度；最后，再對(duì)約束違反量求平方，即，表示進(jìn)一步放大約束違反的懲罰力度，然后再求和；為懲罰因子，它與約束違反量的平方和相乘，使之與目標(biāo)函數(shù)量級(jí)相當(dāng)，從而平衡兩者對(duì)整個(gè)函數(shù)的貢獻(xiàn)。綜上，約束違反度量項(xiàng)的作用是，對(duì)于一個(gè)解x，先逐個(gè)檢查是否違反每個(gè)約束條件，若違反則取違反量，否則取0；然后對(duì)所有違反量求平方和，最后乘以懲罰因子作為對(duì)約束違反的懲罰值。這種方法將約束違反量的平方和添加到目標(biāo)函數(shù)中，體現(xiàn)了在優(yōu)化過程中避免約束違反的導(dǎo)向作用。同時(shí)平方運(yùn)算進(jìn)一步放大了對(duì)違反的懲罰力度。因此，在最小化目標(biāo)函數(shù)f的過程中，算法會(huì)朝著優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值和減少約束違反的方向搜索，最終求得在滿足約束條件下多目標(biāo)的平衡解。

24、進(jìn)一步的，采用蟻群算法對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行求解，隨機(jī)生成n只螞蟻?zhàn)鳛槌跏冀?，每只螞蟻代表一個(gè)群塔布設(shè)方案，將螞蟻的位置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為第i個(gè)塔吊的位置坐標(biāo)。這種實(shí)數(shù)編碼方式直接以塔吊坐標(biāo)作為決策變量，避免了二進(jìn)制或離散編碼帶來的編解碼操作，簡化了算法流程，提高了搜索效率。計(jì)算每個(gè)螞蟻的目標(biāo)函數(shù)值和，即塔吊覆蓋盲區(qū)面積占比的均方差和場(chǎng)地覆蓋率。將螞蟻的位置坐標(biāo)代入目標(biāo)函數(shù)，可快速評(píng)估當(dāng)前解的優(yōu)劣程度，為后續(xù)的信息素更新和解的選擇提供依據(jù)。信息素濃度矩陣的更新：，，采用排序因子法更新信息素濃度矩陣，引入信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ模擬信息素隨時(shí)間衰減的過程，防止算法過早收斂到局部最優(yōu)。同時(shí)，根據(jù)排序因子螞蟻的目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算信息素增量，只允許排序靠前的優(yōu)質(zhì)螞蟻釋放信息素，加快了算法的收斂速度。與經(jīng)典蟻群算法相比，排序因子法能更好地平衡算法的探索和利用能力，既保留了解的多樣性，又突出了優(yōu)質(zhì)解的指導(dǎo)作用，提高了算法的搜索效率和解的質(zhì)量。

25、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算：，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，計(jì)算第k只螞蟻從塔吊位置i轉(zhuǎn)移到位置j的概率。其中，信息素濃度反映了歷史搜索經(jīng)驗(yàn)，期望度反映了問題本身的啟發(fā)信息，距離作為削弱因子防止過遠(yuǎn)轉(zhuǎn)移。通過參數(shù)調(diào)節(jié)三者的相對(duì)重要程度，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)驗(yàn)信息和啟發(fā)信息的有效結(jié)合。與經(jīng)典蟻群算法相比，改進(jìn)的轉(zhuǎn)移概率公式引入了與問題特征相關(guān)的啟發(fā)式信息和削弱因子，取決于轉(zhuǎn)移后的場(chǎng)地覆蓋率提升量δf_2，反映了轉(zhuǎn)移行為對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的貢獻(xiàn)度，則抑制了螞蟻的遠(yuǎn)距離轉(zhuǎn)移，使搜索更集中于有希望的區(qū)域，避免了無效搜索，提高了算法的收斂速度和解的質(zhì)量。表示邊上的信息素濃度，信息素濃度反映了該邊被螞蟻選擇的歷史累積情況，濃度越高，表示該邊在之前的搜索中被選擇的次數(shù)越多，通常也意味著該邊所在的路徑質(zhì)量較好，i和s分別表示邊的起點(diǎn)和終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)；表示邊上的啟發(fā)式信息，與邊的距離或成本的倒數(shù)成正比，即距離越短或成本越低，啟發(fā)值越大，對(duì)螞蟻的吸引力也越強(qiáng)；表示邊上的距離成本

26、根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，采用輪盤賭法選擇螞蟻的下一位置，更新螞蟻的解。輪盤賭法是一種基于概率的選擇策略，轉(zhuǎn)移概率越大的位置被選中的可能性越大，既保證了搜索的隨機(jī)性，又兼顧了優(yōu)質(zhì)位置的遺傳機(jī)會(huì)，是蟻群算法的經(jīng)典選擇方式。判斷是否滿足最大迭代次數(shù)或解的變化量小于預(yù)設(shè)閾值，如果是，則輸出當(dāng)前最優(yōu)解作為最優(yōu)群塔布設(shè)方案，否則返回繼續(xù)迭代。最大迭代次數(shù)控制了算法的全局搜索時(shí)間，解的變化量反映了算法的收斂程度，兩者結(jié)合可及時(shí)終止算法，避免不必要的計(jì)算開銷。

27、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：

28、通過參數(shù)化建模方法高效建立塔吊三維模型，利用物理引擎模擬塔吊運(yùn)動(dòng)學(xué)行為，獲得精確的塔吊運(yùn)動(dòng)軌跡，為塔吊干涉檢測(cè)和覆蓋范圍分析提供數(shù)據(jù)支撐。

29、引入三維激光掃描技術(shù)獲取施工現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云分割和提取獲得場(chǎng)地地形、硬化區(qū)域和既有建筑等約束邊界，提高了塔吊布設(shè)方案的適應(yīng)性和可行性。

30、在bim平臺(tái)中集成塔吊三維模型和場(chǎng)地約束條件，通過三維交互設(shè)置實(shí)現(xiàn)塔吊布設(shè)方案的可視化生成，為方案優(yōu)化提供直觀可靠的初始解。

31、構(gòu)建了塔吊覆蓋盲區(qū)面積最小和場(chǎng)地覆蓋率最大的多目標(biāo)優(yōu)化模型，采用蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化求解，獲得在滿足現(xiàn)場(chǎng)約束條件下的最優(yōu)布設(shè)方案，提高了布設(shè)方案的科學(xué)性和經(jīng)濟(jì)性。

32、基于塔吊動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程計(jì)算塔吊吊裝效率，實(shí)現(xiàn)塔吊性能的定量評(píng)估，為群塔方案制定提供依據(jù)。通過三維可視化引擎渲染生成最優(yōu)群塔布設(shè)方案，直觀展示了塔吊運(yùn)行狀態(tài)，便于現(xiàn)場(chǎng)管理人員掌控塔吊群作業(yè)全局。

33、將物理引擎仿真、多目標(biāo)優(yōu)化和三維可視化等技術(shù)集成應(yīng)用于塔吊布設(shè)管理，實(shí)現(xiàn)了塔吊群控制由經(jīng)驗(yàn)決策向量化分析的轉(zhuǎn)變，提高了塔吊群作業(yè)的安全性、可靠性和精細(xì)化管控水平。