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智能幕墙检查机器人系统及运动重定向框架研究|玻璃幕墙|悬挂机器人|逆运动学|强化学习优化
蔡雅玲|高玉清|卢文生|卢欣琳
同济大学土木工程学院，上海，200092，中国
摘要
对玻璃幕墙（GCW）的检查，尤其是在高空作业条件下，对检查人员构成了重大风险。为了促进玻璃幕墙的智能化和自动化检查，本文提出了一种名为“悬挂篮机器人系统”（HBRS）的概念，用于GCW的检查场景。在HBRS框架内，开发了核心的运动智能模块VertInspect，使类人机器人能够以类似人类的方式执行检查和维护任务。VertInspect由四个部分组成：（i）基于视频的人类运动恢复方法，用于将单目相机的图像转换成人类动作；（ii）基于运动学的动作重定位流程，用于将关键人体关节配置映射到机器人的关节空间；（iii）用于全身运动跟踪的强化学习优化算法；（iv）在类人机器人硬件上的部署，以验证跟踪性能。在进行了玻璃幕墙振动测试后，进行了三项实验，并评估了四个错误评估指标。每项实验进行了15次试验，实际测试的成功率达到了86.7%–100%，证明了VertInspect的可靠性和有效性，为HBRS在高层建筑检查场景中的应用铺平了道路。
引言
玻璃幕墙（GCW）的检查是一项至关重要的任务。忽视定期检查和维护会导致严重的安全风险。最近发生了几起事故：2024年，香港一名工人在建筑工地被坠落的玻璃幕墙砸伤[1]，购物中心的一块玻璃板掉落导致四名路人受伤[2]。类似的事故引发了关于提高玻璃幕墙制造、安装、检查和维护过程中质量控制重要性的讨论，凸显了确保现有结构安全的紧迫性[3]、[4]。众所周知，传统的GCW安全评估方法非常耗时、劳动密集且危险，并且受到人类主观因素的显著影响[5]、[6]、[7]、[8]。此外，由于检查人员通常需要在悬挂的篮子中佩戴安全带或在户外环境中工作，特别是在高处，因此存在坠落或事故的风险。
鉴于传统检查方法的局限性，有必要开发替代的结构安全检查和评估方法。近年来，“具身人工智能”（E-AI）的概念变得流行起来。E-AI指的是在机器人或智能系统中整合感知、认知和物理交互，强调通过物理身体进行真实世界的交互[9]。目前，具身AI的应用包括类人机器人[10]、服务机器人[11]、仓库自动化[12]、视觉导航[13]、[14]、自动驾驶[15]以及医疗保健领域的辅助机器人[16]。受E-AI快速发展的启发，本文提出了通过悬挂平台部署类人机器人的概念，即悬挂篮机器人系统（HBRS），专为幕墙检查和维护设计。
所提出的悬挂篮机器人系统的核心组成部分是将类人机器人与悬挂篮子结合在一起。悬挂篮子，也称为悬挂工作平台，是外墙建造、维护和检查领域成熟且成熟的解决方案。悬挂篮子经过广泛认证，适用于高空作业，并在结构承载能力、抗风性和悬挂可靠性方面符合安全标准。通过利用这种被证明对人类工人安全的平台，系统的安全性得到了与保护人类操作员相同标准的支持。现代外墙通常具有复杂的几何形状，包括凹陷的窗框、突出的装饰性特征和分段的外墙。悬挂篮子从建筑物顶部悬挂下来，并沿着外墙表面移动，搭载类人机器人执行检查和维护任务，使得在狭小环境中能够灵活操作工具和调整姿势。
HBRS的目标是减少人工劳动、降低安全风险并提高效率。为了使机器人能够模仿技术人员的动作，HBRS中融入了VertInspect这一流程：首先使用基于视频的运动捕捉算法捕捉人类动作（这些算法成本低廉、无需标记且适用于实地数据收集）；然后通过运动学映射和对齐将处理后的动作重新定位到类人机器人上；接下来在仿真环境中训练运动跟踪策略，利用强化学习来跟踪参考动作。最后进行了三项实验来评估所提出系统的有效性。我们的贡献总结如下：
- 1.
介绍了悬挂篮机器人系统，这是一种通过悬挂平台部署类人机器人进行玻璃幕墙检查的框架。该系统包括三个阶段：（i）系统初始化和部署；（ii）任务执行和数据采集；（iii）数据后处理和报告。
- 2.
提出了VertInspect用于GCW振动测试方法，这是首个专为GCW智能检查设计的框架。为了提高机器人动作执行的稳定性，整个过程被分解为几个典型的子任务。与训练一个端到端的整体策略相比，这种任务分解显著降低了训练复杂性，并使得在不同检查场景中灵活重用所学技能成为可能，这对于大规模的基于类人的GCW检查系统尤为重要。
- 3.
在仿真和真实世界环境中进行了实验，结果验证了这些策略能够使类人机器人准确模仿人类检查动作，证明了运动跟踪性能的可靠性，确保了在高层建筑检查场景中的适应性。
部分摘录
建筑物外墙的自动检查
在结构健康监测（SHM）领域，使用机器人进行检查已成为研究热点。在这些文章中，Yang等人[17]研究了一种用于检测和测量混凝土表面缺陷的爬墙机器人；Jiang等人[18]开发了一种用于采集建筑物表面裂缝的爬墙无人机系统（UAS）；Liu等人[19]提出了一种使用配备传感器和相机的无人机（UAV）进行建筑物外墙检查的系统。
悬挂篮机器人系统
悬挂篮机器人系统（HBRS）是一个用于高层玻璃幕墙检查的研究和创新平台，旨在协助操作员并减轻危险任务中的人工劳动。它是一个通用的检查框架，可以根据任务需求适应多种机器人形态，例如轮式机器人[34]、[35]、半类人平台[36]、全身机器人平台[38]、[39]等。该系统强调适应性
VertInspect框架
VertInspect是一个专为高层玻璃幕墙检查场景设计的集成框架。它是悬挂篮机器人系统的核心组成部分，解决了从人类示范到机器人执行过程中添加检查运动数据的挑战，特别是在机器人的运动学和动态限制下，旨在减少危险维护任务中的人工劳动并提高检查效率。实验
VertInspect是一个通用框架，可以利用大量的在线视频或自录视频作为运动数据来源，不受表演者性别或体型的限制。为了进一步验证所提出方法的普遍性，基于玻璃幕墙振动检查场景又提出了三个示例。除了不同的演示者外，录制环境和动作定义保持不变。结论与未来工作
本文提出了悬挂篮机器人系统，这是一个适用于玻璃幕墙检查场景的通用且可扩展的平台。HBRS的核心组成部分是VertInspect，该框架使类人机器人能够在真实世界中模仿人类动作。该框架包括四个阶段：（i）从原始视频重建人类动作并将其转换为SMPL动作；（ii）通过基于逆运动学（IK）的方法将SMPL动作重新定位到机器人动作；（iii）运动跟踪
CRediT作者贡献声明
蔡雅玲：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、方法论、形式分析、数据管理。高玉清：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、监督、方法论、资金获取、概念化。卢文生：撰写——审阅与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金获取、概念化。卢欣琳：撰写——审阅与编辑、验证、方法论、形式分析。
利益冲突声明
作者声明他们与提交的工作没有商业或关联利益冲突。
致谢
本工作得到了上海 Rising-Star 计划（资助编号：24YF2749100）、国家重点研发计划（资助编号：2022YFC3002303）和学术能力提升支持基金（资助编号：0200219307）的支持。作者感谢何嘉龙、陈洪宇、于汉森、韩天泽、彭嘉欣、王家福和何宇在视频拍摄和实际实验中的帮助。作者还感谢Unitree公司的康志华先生和吴毅女士的宝贵支持。
