【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能建筑施工路径规划方法，特别是基于ai的智能建筑施工路径规划方法及其系统。
技术介绍
1、近年来，随着城市化进程的加速和建筑技术的不断进步，建筑施工项目的规模和复杂度都在不断增加。传统的建筑施工管理方法在面对这些新挑战时，已经显现出诸多不足。尤其是在施工路径规划方面，现有技术往往难以有效处理大型、复杂项目中的各种动态因素，导致资源利用效率低下，工期延误等问题频发。
2、目前，业界普遍采用的施工路径规划方法主要依赖于人工经验和简单的计算机辅助工具。这种方法在小型项目中尚能应付，但在大型复杂项目中却显得力不从心。首先，人工规划难以全面考虑所有影响因素，容易出现决策失误。其次，简单的计算机工具虽然能提供一定的数据支持，但缺乏智能化的分析和优化能力，无法应对施工现场的实时变化。
3、更具体地说，现有技术存在以下几个主要问题：首先，对施工现场的动态情况缺乏实时、准确的把握。传统方法通常依赖于定期的人工巡查和报告，这不仅耗时耗力，而且容易遗漏重要信息。其次，机械设备的调度往往过于僵化，难以根据现场实际情况进行灵活调整，导致设备利用率低下，甚至出现相互干扰的情况。再次，现有的规划方法难以有效预测和应对潜在风险，常常是问题出现后才被动应对，这不仅影响施工进度，还可能带来安全隐患。最后，现有技术缺乏自我学习和优化的能力，难以从过往项目中汲取经验，提高未来规划的准确性和效率。
4、这些问题的存在，不仅降低了建筑施工的效率，增加了成本，还可能影响工程质量和安全。因此，开发能够智能化、动态化处理复杂施
技术实现思路
1、本专利技术正是针对上述问题而提出的。它旨在解决传统施工路径规划方法中存在的实时性不足、智能化程度低、风险预测能力弱等关键技术问题。通过引入人工智能技术，结合虚拟场景建模和实时数据采集，本专利技术提供了全新的智能建筑施工路径规划方法及其系统。
2、本专利技术提出了基于ai的智能建筑施工路径规划方法，包括以下步骤：
3、将现场施工数据映射为虚拟场景图，其中所述虚拟场景图包含施工机械信息和环境信息；
4、基于ai算法和所述虚拟场景图，自动为施工中的各机械规划合理的施工顺序和路径，生成施工方案；
5、对所述施工方案进行仿真以验证所述施工方案的可行性和风险点；以及
6、根据所述风险点优化所述施工方案并生成最优施工方案。
7、优选地，所述将现场施工数据映射为虚拟场景图的步骤包括：
8、将当前场地以数字方式映射为虚拟地图；
9、获取施工数据并将其转化为所述虚拟地图的部件和属性；
10、构建包含环境信息和施工机械信息的场景模型，其中所述施工机械上设置有传感器以实时提供施工数据；
11、将场景建模的部件与所述施工数据相关联；以及
12、将所述部件、所述属性和所述施工数据存储于场景中，构成所述虚拟场景图。
13、优选地，所述场景模型的构建步骤包括：
14、将当前施工地图分成若干建筑区域，每个所述建筑区域作为一个部件；
15、为各所述部件设置属性信息，包括类型、属性值、区域范围和部件之间关系；
16、将当前场地内的施工机械设置为部件，并将所述施工数据设置为属性值；
17、通过无线技术将施工部件和施工机械部件分别与相关机械通过唯一的设备标识符进行绑定，并与设备控制器上的传感器进行关联，以实时感知当前施工环境；以及
18、通过现场施工数据的不断更新，使所述虚拟场景以动态形式实时呈现当前施工环境状态。
19、优选地，还包括以下步骤：
20、设定各所述部件之间的可相互影响关系，根据部件之间重叠时所产生的反应，设定部件的可影响区域；以及
21、对所述施工部件之间根据作业范围进行碰撞检测，并根据碰撞时的反应判定部件之间是否相互影响。
22、优选地，所述自动为施工机械规划合理的施工顺序和路径的步骤包括：
23、在当前场景中随机选取一个施工区域，获取区域内所有已进入施工现场的施工机械，并获取机械部件的属性值；
24、根据所述属性值计算各施工机械的优先级；
25、在当前施工区域内规划施工路径，将优先级高的机械设置在优先位置；以及
26、规划各机械在施工区域内的施工顺序，优先规划优先级高的施工机械，将各施工机械规划到所述施工路径上。
27、优选地，在随机选取施工区域之前，还包括以下步骤：
28、获取工程完工日期；
29、结合所述完工日期，在当前虚拟场景图中规划施工机械的进出场顺序，形成总体施工计划；以及
30、确定每个施工区域的施工阶段和执行机械，其中所述总体施工计划包括各区域进行施工的时间。
31、优选地，所述根据属性值计算各施工机械优先级的步骤包括：
32、设置施工机械优先级计算公式，其中施工机械优先级＝a*紧急性+b*重要度+c*距离；
33、定义所述施工机械优先级计算公式的参数，其中a为施工进度紧急性系数，设置0到1之间的优先级，越接近1表示越紧急，b为施工结果重要度系数，c为当前机械离计划施工位置的距离；以及
34、通过机器学习算法对数据进行训练，以迭代优化所述公式参数。
35、优选地，所述ai算法对施工方案进行自动优化的步骤包括：
36、根据施工机械对工程结果的贡献程度设定优先级，其中越重要的施工机械优先级越高；
37、利用所述优先级对机械进行路径规划和施工顺序安排；
38、计算当前机械在各施工区域的优先级；以及
39、根据区域优先级进行施工机械的规划，优先规划优先级较高的施工机械，以保障整个工程的进度。
40、优选地，所述对施工方案进行仿真以验证施工方案的可行性和风险点的步骤包括：
41、通过仿真验证施工方案在虚拟场景图中的机械规划顺序是否可执行，若不可执行，则重新进行规划；
42、通过仿真验证虚拟场景图中的机械路径是否可畅通，若不可畅通，则将不可畅通的部件显示出来并重新进行规划；
43、通过仿真验证虚拟场景图中的机器是否存在相互影响，若存在，则将相互影响的部件显示出来并重新进行规划；以及
44、利用神经网络学习方法，训练并优化施工路径规划算法。
45、用于实现所述方法的基于ai的智能建筑施工路径规划系统，包括：
46、数据映射模块，用于将现场施工数据映射为虚拟场景图，其中包含施工机械信息和环境信息；
47、规划模块，用于基于ai算法和所述虚拟场景图，自动为施工中的各机械规划合理的施工顺序和路径，生成施工方案；以及
48、验证模块，用于对所述施工方案进行仿真以验证所述施工方案的可行性和风险点，根据所述风险点优本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于AI的智能建筑施工路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将现场施工数据映射为虚拟场景图的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景模型的构建步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动为施工机械规划合理的施工顺序和路径的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在随机选取施工区域之前，还包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据属性值计算各施工机械优先级的步骤包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI算法对施工方案进行自动优化的步骤包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对施工方案进行仿真以验证施工方案的可行性和风险点的步骤包括：
10.用于实现权利要求1至9任一项所述方法的基于AI的智能建筑施工路径规划系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.基于ai的智能建筑施工路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将现场施工数据映射为虚拟场景图的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景模型的构建步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动为施工机械规划合理的施工顺序和路径的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈钧，
申请(专利权)人：常熟市信昌工程造价咨询有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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