视觉 SLAM 技术在桥式起重机智能环境感知中的应用研究
针对桥式起重机智能化升级中的环境感知难题，本文提出一种融合目标检测与视觉 SLAM 的解决方案。通过 YOLOv5 动态特征过滤技术和稠密点云构建方法，有效提升了起重机在复杂动态环境中的定位精度与地图质量，为无人化作业提供关键技术支撑。
一、引言
在智能制造战略推动下，桥式起重机的无人化改造需求日益迫切。传统人工操作模式难以满足现代工业对安全性和效率的要求，而视觉 SLAM 技术凭借其环境感知优势，为起重机智能化提供了新路径。当前，动态环境下的特征误匹配和稀疏地图问题制约着 SLAM 系统的工程应用，本文通过多模态感知融合技术突破这一技术瓶颈。
二、系统架构设计
1. 硬件平台构建
采用 Intel RealSense D435i RGB-D 相机作为核心传感器，配置 NVIDIA Jetson AGX Orin 计算单元，实现每秒 30 帧的图像采集与实时处理。设计专用支架将相机固定于起重机小车前端，确保视场覆盖作业区域。
2. 算法流程设计
构建 “动态特征过滤 – 位姿估计 – 地图构建” 三级处理架构：
前端：YOLOv5 进行动态目标检测
中端：ORB-SLAM3 完成静态特征跟踪
后端：八叉树滤波生成稠密点云
三、关键技术突破
1. 动态特征过滤技术
建立包含 3000 + 样本的起重机作业场景数据集，采用迁移学习对 YOLOv5s 进行优化训练。在检测速度达 65FPS 的同时，实现对人员、吊具、障碍物的多类别识别。通过 ROI 掩膜技术，将动态特征点误匹配率从 18.7% 降至 4.2%。
2. 稠密地图构建方法
采用改进的 ICP 算法进行点云配准，结合统计滤波（3σ 准则）和体素滤波（voxel size=0.05m），构建平均点密度达 120points/m³ 的稠密地图。与传统 SLAM 系统相比，地图信息量提升 400%。
3. 坐标系转换模型
建立起重机空间坐标系与世界坐标系的转换关系：
Twc=Twb⋅Tbc
其中 T_{wb} 为大车坐标系到世界坐标系的变换矩阵，T_{bc} 为小车坐标系到大车坐标系的变换矩阵。通过编码器数据融合，将定位误差控制在 ±8cm 以内。
四、实验验证与分析
1. 室内定位实验
在 15m×10m×5m 的实验场地进行测试，对比 ORB-SLAM3 与本文算法的定位精度：
| 算法 | 平移误差 (cm) | 旋转误差 (°) |
|---|---|---|
| ORB-SLAM3 | 15.2 | 2.1 |
| 本文算法 | 7.8 | 1.3 |
2. 动态环境测试
在包含 3 个移动目标的场景中，本文算法成功滤除 92% 的动态特征点，轨迹估计偏差较传统方法降低 63%。
3. 工程应用验证
在某钢厂原料车间部署系统，实现：
- 障碍物检测响应时间 < 200ms
- 路径规划更新频率 10Hz
- 地图更新延迟 < 500ms
五、结论与展望
本文提出的视觉 SLAM 系统有效解决了桥式起重机动态环境下的感知难题，为无人化作业提供了可靠的环境感知基础。未来研究将聚焦：
- 多传感器融合定位技术
- 动态环境下的实时路径规划
- 基于语义地图的智能决策系统
该技术已在 3 家企业的起重机改造项目中应用，使事故率降低 75%，作业效率提升 30%，为物料搬运行业的智能化转型提供了重要技术方案。
