خارطة طريق لتنفيذ حفارة Oulu الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
المؤلفون: حسن محمود
المجلة: الندوة الدولية الثامنة والثلاثون حول الأتمتة والروبوتات في البناء ، دبي ، الإمارات العربية المتحدة.
تاريخ النشر: نوفمبر 2021.
الكلمات الرئيسية: هندسة البناء ، التعدين ، التنقيب ، التنقيب الذكي ، الذكاء الاصطناعي ، جمع البيانات ، آلة التعلم ، حفارة
خلاصة
أصبحت أنظمة التحكم في الماكينة المتطورة للحفارات أكثر قدرة كل عام في الهندسة المدنية ، وهي الآن مجهزة عادةً بالتحكم الهيدروليكي في الحركة والتوطين ونماذج التصميم في شكل نمذجة معلومات البناء (BIM). تتقدم أنظمة التحكم في الماكينة جنبًا إلى جنب مع اعتماد اتصالات لاسلكية سريعة مثل 5G والاتجاهات المتزايدة لإنترنت الأشياء (IoT) والتعلم الآلي. لقد جعل الذكاء الاصطناعي عبر نظامنا البيئي الحفار المستقل أكثر انتشارًا في الطبيعة. اكتسبت الحفارات المستقلة اهتمامًا كبيرًا في منطقة أعمال الأرض ، نظرًا لزيادة إنتاجيتها لساعات طويلة ، والسلامة ونقص المشغلين المهرة ، واستكشاف الفضاء لأعمال التعدين والبناء بدون طيار. ومع ذلك ، يلزم قدر كبير من الجهد لمواجهة العديد من التحديات الحالية مثل الحركة والتحكم التكيفي ، وتخطيط المهام (الحفر ، ونقل الحطام ، إلخ) ، والاستشعار المستمر للبيئة ، وتجنب الاصطدام (تحريك الحيوانات أو الأشياء في الموقع) ، والعمل التعاوني مع الآلات والبشر الآخرين. في هذه الدراسة ، نراجع أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا ونقدم خريطة طريق مدفوعة بالذكاء الاصطناعي (AI-) لتنفيذ إطار عمل مستقل كامل لآلة نقل التربة لمنصة اختبار الحفارات المستقلة ‘Smart Excavator’. علاوة على ذلك ، تتم أيضًا مناقشة التحديات والجهود المطلوبة لتنفيذ الإطار بالمقارنة مع الأدبيات الموجودة.
Read full article