摘要

利用自研AI检测算法对激光雷达点云的动态数据进行实时分析，结合散杂货码头操作系统(BTOS)实现散杂货码头散料装车自动化。散料装车自动化系统主要由激光雷达、PLC、料位计雷达、车牌识别相机和AI工作站等组成，能够通过准确识别车体平面、落料区域车前栏板、料位情况、装载设备状态等关键信息，自动识别不同车型，将数据传送到PLC后控制料口的开关，实现散料装车自动化。通过AI自动装车技术在散料装车自动化上的应用，能够提高码头散料装车的准确性和作业效率。

引言
港口作为综合交通运输的枢纽，在促进国际贸易和地区发展中起着举足轻重的作用。目前，有关智慧港口的工程项目实践已开展较多，对智慧港口的理解和认识也各不相同。智慧港口是指以现代化设施设备为基础，以完善的发展规划、管理机制为导引，通过云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能（AI）等新一代信息技术与港口功能的深度融合，具备智能管理、智能装卸、数智服务等鲜明特征的新型生态港口。散杂货码头在实现大型设备自动化后，对筒仓和漏斗的装车系统自动化需求越来越迫切。目前，较为先进的散杂货码头智能装车系统一般采用皮带秤或地磅在放料过程中对散料进行称重，人工手动操作放料。接卸量小的散料码头依然采用“移动漏斗+人工+移动车辆”的传统装车工艺，在作业过程中通过人眼观察装车量、手动开/闭漏斗的料口，通过开关装置进行放料装车。
港口人工装车缺点
（1）人力成本高。作业现场需要大量操作工人（包括放料员、现场环保降尘员等）。（2）环境恶劣。工人站立时间长且劳动强度大，容易造成职业病，影响工人身心健康。（3）人工装车容易产生装车料堆不均匀、撒料漏料等问题。（4）作业过程中全凭现场放料人的个人装车经验放料，无法做到定量判断。（5）现有装车效率太低。“装过量”需要卸出多余料，增加回倒成本；“装不满”则需要返回装车点补料。多次装卸车，影响装车效率。（6）现场自动化程度低。当多个筒仓或漏斗放料时，工人只能进行“一对一”装车，无法实现“一对多”装车，严重影响港口装卸效率。
AI自动装车优点
（1）运用AI算法实现对现场低帮车、高帮车、改装车、双节车等多种车型的识别。（2）通过皮带秤或智能算法进行车辆体积模拟和装车质量计算，实现自动装车。（3）解决自动装车过程中现场雾气、粉尘等环境因素干扰装车效果的问题。（4）实现装车过程中车辆定位控制。（5）减少正常装车过程中物料的偏载和撒料问题。（6）实现了对司机在装车过程中的语音引导。（7）解决了现场车辆“装多”“装少”的问题。（8）通过智能装车系统的部署减少现场的操作人员数量，实现无人化自动装车。（9）实现就地、远程、自动的多模式装车控制。
建设思路
第1阶段：通过与散杂货码头操作系统（BTOS）和筒仓控制室计量系统进行数据对接，向装车系统发送装车命令。现场部署激光雷达、辅助料位雷达、摄像机、智能分析小站等设备以实时监测、分析车辆装车状态，通过PLC自动控制设备装车，满足装车效果，做到无人值守装车，不做定量控制。AI装车自动化系统见图1。

图1  AI装车自动化系统

第2阶段：在第1阶段的基础上，通过实时检测车厢装车物料，AI计算对应的装车体积，通过提前获取的散料密度，计算出装车质量，做到定量装车。
基于激光雷达三维点云智能检测技术的自动装车
基于激光雷达三维点云智能检测技术的自动装车是在远程集中控制装车的基础上，应用32线激光雷达三维建模，应用AI技术分析现场激光雷达所获取的动态点云数据，准确获取车辆状态和实时装货状态。散料装车自动化系统利用数据分析代替人工实现装车过程相关设备的控制，同时通过智能语音、屏幕显示等方式自动提示司机下一步动作，其核心为自动装车智能检测算法。利用自动装车智能检测算法对激光雷达点云动态数据进行分析，除能实现车厢边缘和料位高度等常规检测外，还可实现对溜槽位置、车厢挡板、落料位置的AI检测，对现场情况检测更加全面，控制更加实时、智能。装车实时雷达点云图见图2。

                             图2  装车实时雷达点云图

在实际装车控制过程中，主要难点是解决系统如何自动判断车辆当前位置是否允许下料口打开，以及何时提醒车辆前进或停止。在实现远程装车控制、业务判断控制的基础上，需根据不同的现场情况检测车辆的不同部位（如检测车辆内部加强筋、隔板等物件），需在每个装车通道相应高度安装1～2个激光雷达，激光雷达信息接入AI分析服务器。在装车期间，自动装车智能检测算法通过动态点云采样、去除离群点、坐标变换、扫描线归集、车辆静止/移动判断等步骤，对车辆车体平面、落料区域、车前栏板、料位情况、装载设备状态等进行分析，结合定量仓或地磅数据综合判断设备下一步动作。一旦发现异常，系统会自动关闭下料口并发出警示，操作人员可以在上位机一键接管装料操作。通过现场改造增加2台激光雷达，结合三维建模和点云数据算法，实时分析车辆、物料状态，通过PLC控制对应阀门，实现现场的自动装车。现场改造示意图见图3。

                                                    图3  现场改造示意图
技术优势
5.1　多AI算法融合（1）AI车偏动态检测算法（车辆进仓后位置是否偏斜动态检测）。车辆驶入装车仓时系统实时检测其入仓是否偏斜，若车辆偏斜可通过语音自动指挥司机调车。（2）AI车厢位置动态检测算法（下料口与车前栏板位置动态检测）。系统实时检测下料口与车前栏板位置关系，准确提示司机停车到位，并判断停车状态，若停车位置不合适，自动提示司机调车，直至位置合适。（3）AI车厢车型动态检测算法（车型动态检测）。系统在整个装车过程中实时检测车厢高度和长度，自动识别不同车型。（4）AI装车设备位置动态检测算法（溜槽、散装机等装车设备位置动态检测）。系统在整个装车过程中实时检测装车设备位置状态，准确控制设备升降到位，保证设备安全。（5）AI装车料位动态检测算法（装车料位动态检测）。系统在整个装车过程中实时检测车厢料位变化，语音智能提示司机前进、停车、倒车等，实现装车车辆适时准确指挥。（6）AI移动距离动态检测算法（车辆移动位置动态检测）。系统在整个装车过程中实时检测车辆移动位置，并进行移动距离和装车吨数核算，保证装车均匀、料堆之间偏差可控。

5.2　高适应性AI自动装车技术支持有雾环境自动装车，支持有尘环境自动装车，支持单通道单、多料口自动装车，支持单通道双料口自动选择切换，支持多类计量设备自动装车，支持倒车入库反向自动装车，支持倒车入库正向自动装车，支持4轴高栏车、改装车，支持6轴高栏车、低栏车、双节挂车、改装车。
系统整体架构
根据功能的不同，散料装车自动化系统整体架构可分为集中控制、信息辅助验证和现场指挥、AI分析、数据对接、外部系统等5个部分。系统整体架构见图4。

                                                                     图4  系统整体架构

（1）集中控制部分实现装车设备的远程集中控制。现场部署以PLC控制器为核心的控制终端，可实现对关键设备（如配电柜、皮带机、皮带机保护装置、液压站、闸板、皮带秤、固体流量计、料位计、仓下放料设备等）稳定的数据采集和集中控制功能，结合AI算法实时分析得出最优控制策略最终完成整个装车动作的具体执行工作。现场部署以组态软件为核心的上位机控制终端，作为现场设备的远程控制和展示中心。

（2）信息辅助验证和现场指挥部分实现装车验证和司机交互。装车是码头整个发运业务的关键环节，系统在装车前需要通过现场设备（如读卡器、车号识别装置等）对当前业务车辆的发运关键信息（如订单、物料种类、车号、预装量等）进行有效验证，同时在装车过程中实时获取计量装置的实时质量值，辅助控制整个装车过程的有效进行。此外，为对司机进行有效提示，最大限度地配合装车，现场配备信息提示设备（如语音提示设备、室外全彩LED显示屏等），提示司机下一步动作，显示当前装车状态。

（3）AI分析部分。AI算法实时分析激光雷达点云数据和视频数据，获取车辆实时装货状态，得出控制策略。在每个装车通道相应高度安装2个32线高精度激光雷达（雾气、粉尘装车环境下需要增加辅助雷达），实时点云信息及辅助雷达信息传输至AI分析服务器，自动装车智能检测算法对此动态数据进行分析，实现对车辆状态、料位状态、装载设备状态等关键信息的实时获取。然后系统根据分析结果智能判断装车设备和车辆的下一步动作，对设备进行控制、对司机进行提示。针对人员安全行为监测，现场网络摄像机视频信号直接接入AI分析服务器，通过对视频帧分析，实现车辆、人员、关键位置等全过程动态监测和安全隐患的及时报警。

（4）数据对接部分。中间件程序获取外部系统数据。PLC通过中间件程序与已有发运系统、补仓系统、生产系统等影响装车业务进行的外部系统实现系统间对接，获取当前车辆信息、预装量信息、订单信息、物料信息、料仓料位等。同时，通过该程序与现场嵌入式采集仪数据通信，获取现场直接控制设备的信息并对其发送相关控制指令。

（5）外部系统部分。装车系统需要与码头其他相关外部系统进行信息对接与互动，将码头现场基本发运执行、生产层信息系统打通，实现料位补仓联动、实装量回传验证等功能，达到优化业务流程、提升码头发运业务效率、优化人员岗位的目的。
系统功能架构设计
散料装车自动化系统功能架构主要包括数据源、数据采集、现场装车控制、数据统计与展现、业务系统等5层。系统功能架构见图5。

                                                                                图5  系统功能架构

7.1　数据源层数据源层承担外部数据采集和执行具体动作的任务，可分为现场各类传感器和设备、外部系统信息等2类。现场设备和传感器主要包括：液压站、闸板、皮带、散装机、溜槽等装车核心控制设备和监控设备运行状态的配套传感器等；监测装车实时状态的激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像机等；辅助业务信息审核和现场提示的车号识别终端、刷卡终端、道闸等。外部系统信息主要是指外部系统获取到的、用于辅助实现装车功能的信息，例如自发运系统获取车辆信息、验证状态信息等。

7.2　数据采集层数据采集层是系统实现的基础，负责信息的上传下达。按照信息处理范围可分为3类：一是PLC控制器负责现场设备和传感器的信息采集、控制，由现场PLC直接对接装车设备与传感器实现；二是AI服务器负责现场激光雷达、辅助雷达和摄像机视频信息的采集和分析，AI服务器部署相应系统和自研算法，直接处理数据，并与PLC通信交互；三是中间件程序负责其他信息交互，现场嵌入式采集仪中部署的硬件服务可获取现场仪表、车号识别摄像机等设备数据，通过Web Services等系统接口也可自外部系统（如已有发运系统、一卡通系统等）获取业务分析判断数据，该类数据均通过中间件程序与PLC通信。

7.3　现场装车控制层现场装车控制功能是系统的核心，负责综合处理各类信息，实现各类设备的自动控制、现场司机提示、各类异常情况应对等。该功能主要包括车型自动识别、车辆定位、车辆纠偏、自动移车提醒、补料预警、溢料检测（特定环境下）、自动定量装车等，可实现系统自动控制设备装车，自动提醒司机移动车辆，同时系统也支持就地控制和远程控制功能，针对异常情况有相应功能应对，保证系统运行的稳定性和安全性。针对人员安全行为监测，现场网络摄像机视频信号直接接入AI分析服务器，通过对视频帧分析，实现车辆、人员、关键位置等全过程动态监测和安全隐患的及时报警。

7.4　数据统计与展现层系统数据统计与展现层负责装车过程中相关数据的统计和人机交互。在集控室内配备上位机，现场装车视频、设备状态和数据通过上位机系统进行集中展现，操作员可通过上位机实现远程控制，查询装车报表、报警记录等。

7.5　业务系统基于云边融合和微服务架构的招商芯散杂货码头操作系统负责船期和单证管理、作业计划和调度、库场管理、智能计费等，系统根据作业计划安排调度智能理货系统、无人地磅系统和AI装车系统完成作业流程。同时，系统为码头生产管理的科学决策提供强有力的数据支撑。
应用案例
深圳港某散杂货码头散料主要以粮食为主，有多个筒仓装车点和移动漏斗装车点。根据现场环境条件和需求紧迫性，首先在该码头筒仓一期进行试点运行。项目充分考虑粮食装卸现场灰尘大、皮带机称重系统年久导致误差大的情况，根据体积、密度、装卸时间等变量进行称量矫正，在做到装车不溢料、不超载等基本要求的同时提高称重准确度，进而降低卸料和补料次数，达到提升装车发运效率、降低码头成本的目的。装车自动化系统试点运行现场见图6。

                                             图6  装车自动化系统试点运行现场

未来将根据试点情况进行优化改进，结合招商芯散杂货码头操作系统和门机全自动化系统，在漏斗自动装车作业流程上推广实施。改造前后工艺流程对比见图7。

                                                                    图7  改造前后工艺流程对比