缘起：一次意外的工厂参观
上个月参观了一家建筑公司的工地，远远看到一个巨大的塔式起重机在运作，走近一看，驾驶舱里居然没有人。工人师傅在旁边用一个平板操作，屏幕上实时显示着力矩、风速、吊装轨迹等信息。
工人师傅告诉我，这台塔吊装了智能系统，能自动规划最优吊装路径，遇到危险情况会自动停机。而且可以24小时作业，效率比人工操作高不少。
回去后我查了一下，发现这家工地用的是中科智云的SIEA-CORE系统。这家公司前几天刚发布了工业装备全域智能体，据说能推动工业装备从”人力操作”向”自主智能”进化。
作为一个程序员，我对这种工业AI很感兴趣。虽然不是专业工控出身，但技术原理是相通的。于是我花了两周时间，研究了SIEA-CORE的技术文档，做了一个简化版的demo项目。虽然远不能跟真正的工业系统相比，但作为学习案例应该够了。
这篇文章记录我的学习和实践过程，希望能给同样对工业AI感兴趣的朋友一些参考。
理解工业智能体的核心概念
在动手之前，先得理解工业智能体和普通软件的区别。
工业场景的特殊性
消费级AI应用（ChatGPT、Copilot等）运行环境是服务器，数据是文本图片，容错空间很大——AI回答错了，大不了重新生成。
工业AI完全不一样：
实时性要求高 ：工业控制是毫秒级响应，延迟超过阈值可能导致事故。
安全性要求高 ：工业事故可能造成人员伤亡和财产损失，系统必须有严格的安全保障。
环境感知复杂 ：需要处理传感器数据、视频流、物理量测等多模态信息。
可靠性要求高 ：工业系统要7×24小时运行，容错机制必须完善。
SIEA-CORE的技术架构
官方资料介绍，SIEA-CORE的核心是”工业世界模型”。这个模型学习了大量工业装备在真实作业和模拟场景中的数据，能精确掌握设备物理运动规律，实现对物理世界的理解和动态过程预判。
用大白话说就是：它不只看到数据，还能”理解”这些数据背后的物理含义。比如看到风速传感器数据，它能理解这对高空吊装意味着什么风险。
plaintext
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SIEA-CORE 系统架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 工业世界模型（核心） │ │
│ │ • 物理规律理解 • 运动预测 • 场景建模 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 感知融合层 │ │ 决策规划层 │ │ 执行控制层 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 传感器融合 │ │ • 路径规划 │ │ • 指令下发 │ │
│ │ • 环境建模 │ │ • 避障策略 │ │ • 反馈监控 │ │
│ │ • 状态估计 │ │ • 安全校验 │ │ • 故障诊断 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 行业知识库 │ │
│ │ 塔吊操作规程 | 吊装规范 | 安全标准 | 应急预案 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
实战项目：简化版塔吊智能控制系统
虽然真正的工业系统非常复杂，但我们可以做一个概念验证（POC），实现最核心的几个功能：
环境感知 ：接收传感器数据，理解当前状态任务规划 ：接收吊装任务，规划执行路径安全控制 ：实时检测风险，执行保护动作人机交互 ：提供可视化界面，供操作员监控和干预
技术选型
编程语言 ：Python（主力）+ C（性能敏感部分）消息队列 ：ZeroMQ（高速实时通信）UI框架 ：PyQt5（桌面应用）模拟数据 ：NumPy生成测试数据
真实工业系统会用RTOS（实时操作系统）和专业的工控协议（Modbus、OPC UA等），这里做简化模拟。
项目结构
plaintext
tower_crane_ai/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── sensor_simulator.py # 传感器模拟
│ ├── world_model.py # 世界模型（简化版）
│ ├── planner.py # 任务规划器
│ ├── safety_monitor.py # 安全监控器
│ ├── controller.py # 控制器
│ └── ui.py # 图形界面
├── tests/
│ └── test_system.py
├── config/
│ └── settings.yaml
├── main.py # 入口
└── requirements.txt
模块一：传感器数据模拟
工业系统的基础是传感器。塔吊需要监控的数据包括：负载重量、吊臂角度、吊臂长度、回转角度、风速风向、钢丝绳张力等。
python
# src/sensor_simulator.py
"""
传感器模拟器
在真实系统中，这些数据来自实际传感器。
这里用模拟数据来演示系统工作原理。
"""
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
import threading
import time
@dataclass
class SensorData:
"""传感器数据结构"""
timestamp: float
load_weight: float # 负载重量（吨）
boom_angle: float # 吊臂仰角（度）
boom_length: float # 吊臂长度（米）
slew_angle: float # 回转角度（度）
wind_speed: float # 风速（米/秒）
wind_direction: float # 风向（度）
rope_tension: float # 钢丝绳张力（kN）
hook_height: float # 吊钩高度（米）
def to_dict(self) -> Dict:
return {
"timestamp": self.timestamp,
"load_weight": self.load_weight,
"boom_angle": self.boom_angle,
"boom_length": self.boom_length,
"slew_angle": self.slew_angle,
"wind_speed": self.wind_speed,
"wind_direction": self.wind_direction,
"rope_tension": self.rope_tension,
"hook_height": self.hook_height
}
class SensorSimulator:
"""传感器数据模拟器
模拟塔吊的各种传感器数据。
包含正常的测量噪声和偶尔的异常值。
"""
def __init__(self, update_interval: float = 0.1):
"""
初始化传感器模拟器
参数:
update_interval: 数据更新间隔（秒）
"""
self.update_interval = update_interval
self.is_running = False
self._thread = None
# 塔吊物理参数（简化模型）
self.max_load = 10.0 # 最大负载（吨）
self.max_boom_length = 60.0 # 最大臂长（米）
self.max_wind_speed = 13.8 # 安全作业最大风速（6级风）
# 状态变量（模拟吊钩运动）
self.current_state = {
"load_weight": 2.0,
"boom_angle": 45.0,
"boom_length": 30.0,
"slew_angle": 0.0,
"hook_height": 20.0,
"wind_speed": 3.0,
"wind_direction": 90.0,
"rope_tension": 50.0
}
# 目标状态（模拟正在执行的任务）
self.target_state = {
"slew_angle": 90.0, # 目标回转角度
"hook_height": 5.0, # 目标下降高度
"load_weight": 2.0
}
self.callbacks: List[callable] = []
def start(self):
"""启动传感器数据模拟"""
if self.is_running:
return
self.is_running = True
self._thread = threading.Thread(target=self._update_loop, daemon=True)
self._thread.start()
print("[传感器] 模拟器已启动")
def stop(self):
"""停止传感器数据模拟"""
self.is_running = False
if self._thread:
self._thread.join(timeout=1.0)
print("[传感器] 模拟器已停止")
def register_callback(self, callback: callable):
"""注册数据回调函数"""
self.callbacks.append(callback)
def _update_loop(self):
"""数据更新循环"""
while self.is_running:
# 更新状态（模拟运动）
self._update_state()
# 生成带噪声的传感器数据
sensor_data = self._generate_sensor_data()
# 触发回调
for callback in self.callbacks:
try:
callback(sensor_data)
except Exception as e:
print(f"[传感器] 回调错误: {e}")
time.sleep(self.update_interval)
def _update_state(self):
"""更新模拟状态
模拟吊钩向目标位置移动的过程
"""
# 回转运动（角速度控制）
slew_speed = 5.0 # 度/秒
if abs(self.current_state["slew_angle"] - self.target_state["slew_angle"]) > 1.0:
direction = 1 if self.target_state["slew_angle"] > self.current_state["slew_angle"] else -1
self.current_state["slew_angle"] += direction * slew_speed * self.update_interval
# 下降运动
if abs(self.current_state["hook_height"] - self.target_state["hook_height"]) > 0.5:
direction = 1 if self.target_state["hook_height"] < self.current_state["hook_height"] else -1
self.current_state["hook_height"] += direction * 2.0 * self.update_interval
# 模拟风速波动
self.current_state["wind_speed"] += np.random.normal(0, 0.1)
self.current_state["wind_speed"] = max(0, min(20, self.current_state["wind_speed"]))
# 模拟张力变化（与负载和高度相关）
base_tension = self.current_state["load_weight"] * 9.8 * 10 # 简化计算
tension_noise = np.random.normal(0, 2.0)
self.current_state["rope_tension"] = base_tension + tension_noise
def _generate_sensor_data(self) -> SensorData:
"""生成带噪声的传感器数据"""
return SensorData(
timestamp=time.time(),
load_weight=self.current_state["load_weight"] + np.random.normal(0, 0.05),
boom_angle=self.current_state["boom_angle"] + np.random.normal(0, 0.1),
boom_length=self.current_state["boom_length"] + np.random.normal(0, 0.05),
slew_angle=self.current_state["slew_angle"] + np.random.normal(0, 0.2),
wind_speed=self.current_state["wind_speed"],
wind_direction=self.current_state["wind_direction"] + np.random.normal(0, 2),
rope_tension=self.current_state["rope_tension"],
hook_height=self.current_state["hook_height"] + np.random.normal(0, 0.1)
)
def set_target(self, slew_angle: float = None, hook_height: float = None):
"""设置目标状态（模拟接收任务指令）"""
if slew_angle is not None:
self.target_state["slew_angle"] = slew_angle
if hook_height is not None:
self.target_state["hook_height"] = hook_height
def get_current_state(self) -> Dict:
"""获取当前状态"""
return self.current_state.copy()
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
# 创建模拟器
simulator = SensorSimulator(update_interval=0.2)
# 定义数据处理函数
def on_sensor_data(data: SensorData):
print(f"[数据] 回转:{data.slew_angle:.1f}° | "
f"高度:{data.hook_height:.1f}m | "
f"风速:{data.wind_speed:.1f}m/s")
simulator.register_callback(on_sensor_data)
# 启动并运行
simulator.start()
# 设置目标
simulator.set_target(slew_angle=180.0, hook_height=10.0)
try:
time.sleep(10)
except KeyboardInterrupt:
pass
finally:
simulator.stop()
模块二：世界模型
这是系统的核心。SIEA-CORE的世界模型能理解物理规律，这里做一个简化版本，主要实现：
运动学计算 ：根据关节角度计算末端位置动力学估算 ：估算负载和惯性力风险预判 ：根据当前状态预测未来风险
python
# src/world_model.py
"""
世界模型（简化版）
核心功能：
1. 建立塔吊运动学模型
2. 计算末端位置和速度
3. 预判运动风险
"""
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
from typing import Tuple, List, Optional
import math
@dataclass
class Position3D:
"""三维位置"""
x: float
y: float
z: float
def distance_to(self, other: 'Position3D') -> float:
"""计算到另一点的距离"""
return math.sqrt(
(self.x - other.x) ** 2 +
(self.y - other.y) ** 2 +
(self.z - other.z) ** 2
)
@dataclass
class RiskPrediction:
"""风险预测结果"""
risk_level: str # low, medium, high, critical
risk_type: str # wind, collision, overload, etc.
description: str
predicted_time: float # 预计多久后发生风险（秒）
recommended_action: str
class WorldModel:
"""塔吊世界模型
基于物理模型理解塔吊的状态和环境，
预测未来的运动轨迹和潜在风险。
"""
def __init__(self):
# 塔吊参数
self.fulcrum_height = 40.0 # 回转中心高度（米）
self.min_boom_length = 15.0 # 最小臂长（米）
self.max_boom_length = 60.0 # 最大臂长（米）
self.max_boom_angle = 80.0 # 最大仰角（度）
self.min_boom_angle = 20.0 # 最小仰角（度）
# 安全参数
self.max_wind_working = 13.8 # 作业最大风速（m/s）
self.max_wind_safe = 32.7 # 停止作业风速（m/s）
self.max_load_chart = self._load_chart() # 起重性能表
# 安全裕度
self.load_safety_factor = 0.9 # 负载安全系数
self.wind_safety_factor = 0.8 # 风速安全系数
def _load_chart(self) -> dict:
"""简化版起重性能表
真实系统需要根据具体塔吊型号确定
返回: {(臂长, 仰角): 最大起重量}
"""
chart = {}
for length in [20, 30, 40, 50, 60]:
for angle in [30, 45, 60, 70]:
# 简化：臂越长、仰角越小，起重能力越低
base_load = 10.0
length_factor = 1 - (length - 20) / 80
angle_factor = angle / 90
chart[(length, angle)] = base_load * length_factor * angle_factor
return chart
def calculate_hook_position(
self,
boom_angle: float,
boom_length: float,
slew_angle: float
) -> Position3D:
"""计算吊钩位置（运动学正解）
参数:
boom_angle: 吊臂仰角（度）
boom_length: 吊臂长度（米）
slew_angle: 回转角度（度）
返回:
吊钩在地面坐标系中的三维位置
"""
# 转换为弧度
boom_rad = math.radians(boom_angle)
slew_rad = math.radians(slew_angle)
# 简化模型：吊钩在吊臂末端下方
hook_x = boom_length * math.sin(boom_rad) * math.sin(slew_rad)
hook_y = boom_length * math.sin(boom_rad) * math.cos(slew_rad)
hook_z = self.fulcrum_height - boom_length * math.cos(boom_rad)
return Position3D(hook_x, hook_y, hook_z)
def calculate_load_radius(
self,
boom_angle: float,
boom_length: float
) -> float:
"""计算工作半径"""
boom_rad = math.radians(boom_angle)
return boom_length * math.sin(boom_rad)
def check_load_capacity(
self,
load_weight: float,
boom_length: float,
boom_angle: float
) -> Tuple[bool, float]:
"""检查负载是否在允许范围内
返回:
(是否安全, 安全余量百分比)
"""
# 查找起重性能表
key = (round(boom_length / 10) * 10, round(boom_angle / 5) * 5)
if key not in self.max_load_chart:
# 插值计算
max_load = 5.0 # 默认值
else:
max_load = self.max_load_chart[key]
# 应用安全系数
safe_load = max_load * self.load_safety_factor
is_safe = load_weight <= safe_load
margin = (safe_load - load_weight) / safe_load * 100 if safe_load > 0 else 0
return is_safe, margin
def check_wind_risk(self, wind_speed: float) -> Tuple[str, str]:
"""检查风速风险
返回:
(风险等级, 描述)
"""
if wind_speed < self.max_wind_working * self.wind_safety_factor:
return "low", "风速正常，可安全作业"
elif wind_speed < self.max_wind_working:
return "medium", "风速偏高，建议降低负载或暂停高空作业"
elif wind_speed < self.max_wind_safe:
return "high", "风速危险，建议停止作业并固定臂架"
else:
return "critical", "风速严重超标，必须立即停止所有作业"
def predict_collision_risk(
self,
current_pos: Position3D,
target_pos: Position3D,
obstacles: List[Position3D],
time_horizon: float = 5.0,
dt: float = 0.5
) -> Optional[RiskPrediction]:
"""预测碰撞风险
模拟未来一段时间的运动，检查是否与障碍物碰撞
参数:
current_pos: 当前位置
target_pos: 目标位置
obstacles: 障碍物列表
time_horizon: 预测时间范围（秒）
dt: 时间步长（秒）
返回:
如果有碰撞风险，返回详细信息；否则返回None
"""
# 简化：假设匀速运动
total_distance = current_pos.distance_to(target_pos)
speed = total_distance / time_horizon if time_horizon > 0 else 0
# 碰撞检测阈值
safe_distance = 3.0 # 与障碍物的安全距离（米）
steps = int(time_horizon / dt)
for i in range(steps):
t = i * dt
# 线性插值预测位置
ratio = t / time_horizon
future_pos = Position3D(
current_pos.x + (target_pos.x - current_pos.x) * ratio,
current_pos.y + (target_pos.y - current_pos.y) * ratio,
current_pos.z + (target_pos.z - current_pos.z) * ratio
)
# 检查与每个障碍物的距离
for j, obs in enumerate(obstacles):
dist = future_pos.distance_to(obs)
if dist < safe_distance:
return RiskPrediction(
risk_level="high",
risk_type="collision",
description=f"预测{t:.1f}秒后与障碍物{j+1}碰撞，距离{dist:.1f}米",
predicted_time=t,
recommended_action="立即减速并调整路径"
)
return None
def predict_swing_risk(
self,
wind_speed: float,
load_weight: float,
hook_height: float
) -> Optional[RiskPrediction]:
"""预测吊装物摆动风险
大风条件下吊装物可能产生大幅摆动
"""
# 简化模型：摆动角度与风速成正比，与负载成反比
# 真实系统需要CFD仿真或大量实测数据
swing_angle = wind_speed * 3 / max(load_weight, 1)
if swing_angle > 15:
return RiskPrediction(
risk_level="high",
risk_type="swing",
description=f"吊装物摆动角度预计{swing_angle:.1f}°，存在碰撞风险",
predicted_time=0,
recommended_action="停止移动，等待摆动衰减"
)
elif swing_angle > 5:
return RiskPrediction(
risk_level="medium",
risk_type="swing",
description=f"吊装物摆动角度预计{swing_angle:.1f}°，需谨慎操作",
predicted_time=0,
recommended_action="降低移动速度，避免快速启停"
)
return None
def comprehensive_assessment(self, sensor_data) -> List[RiskPrediction]:
"""综合风险评估
对当前状态进行全面评估，返回所有风险
"""
risks = []
# 计算位置
current_pos = self.calculate_hook_position(
sensor_data.boom_angle,
sensor_data.boom_length,
sensor_data.slew_angle
)
# 1. 负载检查
is_load_safe, load_margin = self.check_load_capacity(
sensor_data.load_weight,
sensor_data.boom_length,
sensor_data.boom_angle
)
if not is_load_safe:
risks.append(RiskPrediction(
risk_level="critical",
risk_type="overload",
description=f"超载！负载{sensor_data.load_weight:.1f}吨，安全余量{load_margin:.1f}%",
predicted_time=0,
recommended_action="立即卸载或降低负载"
))
# 2. 风速检查
wind_risk, wind_desc = self.check_wind_risk(sensor_data.wind_speed)
if wind_risk in ["high", "critical"]:
risks.append(RiskPrediction(
risk_level=wind_risk,
risk_type="wind",
description=wind_desc,
predicted_time=0,
recommended_action="按风控规程执行"
))
# 3. 摆动风险
swing_risk = self.predict_swing_risk(
sensor_data.wind_speed,
sensor_data.load_weight,
sensor_data.hook_height
)
if swing_risk:
risks.append(swing_risk)
return risks
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
model = WorldModel()
# 测试位置计算
pos = model.calculate_hook_position(
boom_angle=45,
boom_length=40,
slew_angle=90
)
print(f"吊钩位置: ({pos.x:.1f}, {pos.y:.1f}, {pos.z:.1f})")
# 测试负载检查
is_safe, margin = model.check_load_capacity(6.0, 40, 45)
print(f"负载检查: 安全={is_safe}, 余量={margin:.1f}%")
# 测试风速风险
risk, desc = model.check_wind_risk(12.0)
print(f"风速风险: {risk} - {desc}")
模块三：任务规划器
规划器接收高层任务指令（如”将负载从A点移动到B点”），并生成具体的动作序列。
python
# src/planner.py
"""
任务规划器
将高层任务（如"移动到X位置"）分解为具体的动作序列。
包含路径规划和动作优化。
"""
import math
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional, Tuple
from enum import Enum
class ActionType(Enum):
"""动作类型"""
SLEW = "slew" # 回转
LUFF = "luff" # 变幅（调整仰角）
HOIST_UP = "hoist_up" # 起升（吊钩上升）
HOIST_DOWN = "hoist_down" # 下降
EXTEND = "extend" # 伸臂
RETRACT = "retract" # 缩臂
@dataclass
class Action:
"""动作指令"""
action_type: ActionType
target_value: float # 目标值（如目标角度、目标高度）
speed: float = 0.5 # 执行速度（0-1）
duration: float = 0.0 # 预计持续时间（秒）
description: str = ""
def __str__(self):
return f"{self.action_type.value}: {self.target_value} ({self.description})"
@dataclass
class TaskPlan:
"""任务执行计划"""
task_id: str
description: str
actions: List[Action]
estimated_duration: float
safety_notes: List[str]
class TaskPlanner:
"""任务规划器
核心功能：
1. 解析任务指令
2. 计算最优路径
3. 生成动作序列
4. 安全校验
"""
def __init__(self, world_model):
self.world_model = world_model
# 速度限制（度/秒或米/秒）
self.speed_limits = {
ActionType.SLEW: 15.0, # 回转速度
ActionType.LUFF: 5.0, # 变幅速度
ActionType.HOIST_UP: 20.0, # 起升速度
ActionType.HOIST_DOWN: 15.0, # 下降速度
ActionType.EXTEND: 10.0, # 伸臂速度
ActionType.RETRACT: 8.0 # 缩臂速度
}
def plan_task(
self,
task_id: str,
current_state: dict,
target_slew: float,
target_hook_height: float,
target_load: float = None
) -> TaskPlan:
"""规划任务执行计划
参数:
task_id: 任务ID
current_state: 当前状态
target_slew: 目标回转角度
target_hook_height: 目标吊钩高度
target_load: 目标负载（可选，用于装卸任务）
返回:
任务执行计划
"""
actions = []
safety_notes = []
# 1. 优先处理装卸任务（改变负载必须在最低位置）
if target_load and abs(target_load - current_state["load_weight"]) > 0.1:
if current_state["hook_height"] > 10:
# 需要先下降
actions.append(Action(
action_type=ActionType.HOIST_DOWN,
target_value=5.0,
duration=(current_state["hook_height"] - 5) / self.speed_limits[ActionType.HOIST_DOWN],
description="下降至安全高度进行装卸"
))
safety_notes.append("装卸操作应在吊钩高度<10m时进行")
# 装卸动作（实际由外部系统执行，这里只做规划）
if target_load > current_state["load_weight"]:
actions.append(Action(
action_type=ActionType.HOIST_DOWN,
target_value=5.0,
duration=0,
description=f"加载 {target_load - current_state['load_weight']:.1f} 吨"
))
else:
actions.append(Action(
action_type=ActionType.HOIST_UP,
target_value=5.0,
duration=0,
description=f"卸载 {current_state['load_weight'] - target_load:.1f} 吨"
))
# 2. 提升吊钩（移动时保持安全高度）
safe_hoist_height = 15.0 # 移动时推荐高度
if current_state["hook_height"] < safe_hoist_height:
actions.append(Action(
action_type=ActionType.HOIST_UP,
target_value=safe_hoist_height,
duration=(safe_hoist_height - current_state["hook_height"]) / self.speed_limits[ActionType.HOIST_UP],
description="提升至安全移动高度"
))
# 3. 回转运动
slew_diff = abs(target_slew - current_state["slew_angle"])
if slew_diff > 1.0: # 忽略小于1度的差异
# 检查是否需要减速接近目标
if slew_diff > 30:
actions.append(Action(
action_type=ActionType.SLEW,
target_value=target_slew,
speed=0.8,
duration=slew_diff / self.speed_limits[ActionType.SLEW],
description=f"快速回转至{target_slew}°"
))
else:
actions.append(Action(
action_type=ActionType.SLEW,
target_value=target_slew,
speed=0.3, # 接近目标时减速
duration=slew_diff / (self.speed_limits[ActionType.SLEW] * 0.3),
description=f"缓慢回转精确定位至{target_slew}°"
))
# 4. 下降至目标高度
if target_hook_height < safe_hoist_height:
actions.append(Action(
action_type=ActionType.HOIST_DOWN,
target_value=target_hook_height,
duration=(safe_hoist_height - target_hook_height) / self.speed_limits[ActionType.HOIST_DOWN],
description=f"下降至目标高度{target_hook_height}m"
))
# 5. 风速影响评估
if current_state.get("wind_speed", 0) > 10:
safety_notes.append(f"风速{current_state['wind_speed']:.1f}m/s，建议降低移动速度")
# 计算总时长
total_duration = sum(a.duration for a in actions)
return TaskPlan(
task_id=task_id,
description=f"移动至({target_slew}°, {target_hook_height}m)",
actions=actions,
estimated_duration=total_duration,
safety_notes=safety_notes
)
def validate_plan(self, plan: TaskPlan, sensor_data) -> Tuple[bool, List[str]]:
"""验证计划的安全性
返回:
(是否安全, 问题列表)
"""
issues = []
for action in plan.actions:
# 检查动作是否在安全范围内
if action.action_type == ActionType.SLEW:
# 检查负载和臂长组合
is_safe, margin = self.world_model.check_load_capacity(
sensor_data.load_weight,
sensor_data.boom_length,
sensor_data.boom_angle
)
if not is_safe:
issues.append(f"动作{action}可能导致超载，安全余量{margin:.1f}%")
return len(issues) == 0, issues
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
from sensor_simulator import SensorSimulator
from world_model import WorldModel
world_model = WorldModel()
planner = TaskPlanner(world_model)
current_state = {
"slew_angle": 0,
"hook_height": 20,
"load_weight": 2.0,
"wind_speed": 5.0
}
plan = planner.plan_task(
task_id="task_001",
current_state=current_state,
target_slew=120.0,
target_hook_height=5.0
)
print(f"任务: {plan.description}")
print(f"预计时长: {plan.estimated_duration:.1f}秒")
print("\n动作序列:")
for i, action in enumerate(plan.actions, 1):
print(f" {i}. {action}")
if plan.safety_notes:
print("\n安全提示:")
for note in plan.safety_notes:
print(f" - {note}")
模块四：安全监控器
这是保障系统安全的关键模块。它实时监控所有传感器数据，一旦发现异常立即报警并触发保护动作。
python
# src/safety_monitor.py
"""
安全监控器
实时监控塔吊状态，执行安全保护逻辑。
包括：限位保护、负载保护、风速保护、紧急停止等。
"""
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Callable, Optional
from enum import Enum
from threading import Thread, Event
class SafetyLevel(Enum):
"""安全等级"""
NORMAL = "normal"
WARNING = "warning"
ALARM = "alarm"
EMERGENCY = "emergency"
@dataclass
class SafetyEvent:
"""安全事件"""
timestamp: float
level: SafetyLevel
event_type: str
description: str
value: float
threshold: float
action_taken: str
class SafetyMonitor:
"""安全监控器
持续监控塔吊运行状态，在危险情况下采取保护措施。
保护逻辑：
1. 实时检测各项安全参数
2. 根据阈值判断安全等级
3. 触发相应的保护动作
4. 记录安全事件日志
"""
def __init__(self, world_model):
self.world_model = world_model
self.is_running = False
self._thread = None
self._stop_event = Event()
# 安全阈值
self.limits = {
"max_load": 10.0, # 最大负载（吨）
"max_wind_working": 13.8, # 工作风速上限
"max_wind_stop": 32.7, # 停止风速
"min_hook_height": 2.0, # 最小吊钩高度
"max_hook_height": 50.0, # 最大吊钩高度
}
# 回调函数
self.on_warning: Optional[Callable] = None
self.on_alarm: Optional[Callable] = None
self.on_emergency: Optional[Callable] = None
# 事件记录
self.events: List[SafetyEvent] = []
# 当前状态
self.current_level = SafetyLevel.NORMAL
def start(self):
"""启动监控"""
if self.is_running:
return
self.is_running = True
self._stop_event.clear()
self._thread = Thread(target=self._monitor_loop, daemon=True)
self._thread.start()
print("[安全] 监控系统已启动")
def stop(self):
"""停止监控"""
self.is_running = False
self._stop_event.set()
if self._thread:
self._thread.join(timeout=1.0)
print("[安全] 监控系统已停止")
def _monitor_loop(self):
"""监控主循环"""
while not self._stop_event.is_set():
# 由外部调用check_safety来更新数据和触发检查
time.sleep(0.1)
def check_safety(self, sensor_data) -> SafetyLevel:
"""执行安全检查
每次传感器数据更新时调用此方法
返回:
当前安全等级
"""
self._stop_event.wait(0.01) # 允许中断
level = SafetyLevel.NORMAL
event = None
# 1. 负载检查
if sensor_data.load_weight > self.limits["max_load"]:
level = SafetyLevel.EMERGENCY
event = SafetyEvent(
timestamp=time.time(),
level=level,
event_type="overload",
description=f"超载！负载{sensor_data.load_weight:.2f}吨，超过限制",
value=sensor_data.load_weight,
threshold=self.limits["max_load"],
action_taken="触发紧急停止"
)
elif sensor_data.load_weight > self.limits["max_load"] * 0.9:
level = SafetyLevel.ALARM
event = SafetyEvent(
timestamp=time.time(),
level=level,
event_type="overload_warning",
description=f"负载偏高{sensor_data.load_weight:.2f}吨",
value=sensor_data.load_weight,
threshold=self.limits["max_load"] * 0.9,
action_taken="报警提示"
)
# 2. 风速检查
elif sensor_data.wind_speed > self.limits["max_wind_stop"]:
level = SafetyLevel.EMERGENCY
event = SafetyEvent(
timestamp=time.time(),
level=level,
event_type="wind_too_high",
description=f"风速{sensor_data.wind_speed:.1f}m/s超过安全限制",
value=sensor_data.wind_speed,
threshold=self.limits["max_wind_stop"],
action_taken="强制停止作业"
)
elif sensor_data.wind_speed > self.limits["max_wind_working"]:
level = SafetyLevel.ALARM
event = SafetyEvent(
timestamp=time.time(),
level=level,
event_type="wind_high",
description=f"风速{sensor_data.wind_speed:.1f}m/s，建议停止高空作业",
value=sensor_data.wind_speed,
threshold=self.limits["max_wind_working"],
action_taken="发出警告"
)
# 3. 吊钩高度检查
elif sensor_data.hook_height < self.limits["min_hook_height"]:
level = SafetyLevel.WARNING
event = SafetyEvent(
timestamp=time.time(),
level=level,
event_type="hook_too_low",
description=f"吊钩高度{sensor_data.hook_height:.1f}m过低",
value=sensor_data.hook_height,
threshold=self.limits["min_hook_height"],
action_taken="提示注意"
)
elif sensor_data.hook_height > self.limits["max_hook_height"]:
level = SafetyLevel.ALARM
event = SafetyEvent(
timestamp=time.time(),
level=level,
event_type="hook_too_high",
description=f"吊钩高度{sensor_data.hook_height:.1f}m超限",
value=sensor_data.hook_height,
threshold=self.limits["max_hook_height"],
action_taken="限制继续上升"
)
# 更新安全等级
self.current_level = level
# 触发相应回调
if event:
self.events.append(event)
if level == SafetyLevel.EMERGENCY and self.on_emergency:
self.on_emergency(event)
elif level == SafetyLevel.ALARM and self.on_alarm:
self.on_alarm(event)
elif level == SafetyLevel.WARNING and self.on_warning:
self.on_warning(event)
return level
def get_recent_events(self, count: int = 10) -> List[SafetyEvent]:
"""获取最近的安全事件"""
return self.events[-count:]
def is_operation_allowed(self) -> tuple[bool, str]:
"""检查是否允许操作
用于在执行动作前检查安全性
"""
if self.current_level == SafetyLevel.EMERGENCY:
return False, "存在紧急危险，必须先排除"
elif self.current_level == SafetyLevel.ALARM:
return False, "存在报警，必须先处理"
elif self.current_level == SafetyLevel.WARNING:
return True, "有警告，请谨慎操作"
return True, "安全，可以操作"
模块五：主控制器和UI
最后，把所有模块整合起来，加上一个简单的图形界面。
python
# src/controller.py
"""
塔吊智能控制系统主控制器
整合所有模块，协调工作
"""
from typing import Optional
from sensor_simulator import SensorSimulator, SensorData
from world_model import WorldModel
from planner import TaskPlanner
from safety_monitor import SafetyMonitor, SafetyLevel
class TowerCraneController:
"""塔吊智能控制系统主控制器"""
def __init__(self):
# 初始化各模块
self.sensors = SensorSimulator()
self.world_model = WorldModel()
self.planner = TaskPlanner(self.world_model)
self.safety_monitor = SafetyMonitor(self.world_model)
# 当前任务计划
self.current_plan = None
self.current_action_index = 0
# 状态
self.is_auto_mode = False
self.is_paused = False
# 状态回调
self.on_state_update: Optional[callable] = None
def start(self):
"""启动系统"""
# 注册传感器回调
self.sensors.register_callback(self._on_sensor_data)
# 注册安全监控回调
self.safety_monitor.on_warning = self._on_warning
self.safety_monitor.on_alarm = self._on_alarm
self.safety_monitor.on_emergency = self._on_emergency
# 启动模块
self.sensors.start()
self.safety_monitor.start()
print("[控制器] 系统已启动")
def stop(self):
"""停止系统"""
self.sensors.stop()
self.safety_monitor.stop()
print("[控制器] 系统已停止")
def _on_sensor_data(self, data: SensorData):
"""传感器数据回调"""
# 安全检查
safety_level = self.safety_monitor.check_safety(data)
# 状态更新
if self.on_state_update:
self.on_state_update({
"sensor_data": data,
"safety_level": safety_level,
"is_auto_mode": self.is_auto_mode,
"is_paused": self.is_paused
})
def _on_warning(self, event):
print(f"[警告] {event.description}")
def _on_alarm(self, event):
print(f"[报警] {event.description}")
def _on_emergency(self, event):
print(f"[紧急] {event.description}")
self.emergency_stop()
def set_task(self, slew_angle: float, hook_height: float, load_weight: float = None):
"""设置任务目标"""
current_state = self.sensors.get_current_state()
self.current_plan = self.planner.plan_task(
task_id="task_auto",
current_state=current_state,
target_slew=slew_angle,
target_hook_height=hook_height,
target_load=load_weight
)
self.is_auto_mode = True
self.is_paused = False
self.current_action_index = 0
# 设置传感器模拟目标
self.sensors.set_target(slew_angle=slew_angle, hook_height=hook_height)
print(f"[控制器] 任务已设置: 回转至{slew_angle}°, 高度至{hook_height}m")
def emergency_stop(self):
"""紧急停止"""
self.is_auto_mode = False
self.is_paused = True
self.sensors.set_target() # 停止运动
print("[控制器] 紧急停止！")
def pause(self):
"""暂停任务"""
self.is_paused = True
print("[控制器] 任务已暂停")
def resume(self):
"""继续任务"""
self.is_paused = False
print("[控制器] 任务已继续")
主程序入口
python
# main.py
"""
塔吊智能控制系统 - 主程序
启动完整的智能控制系统
"""
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout
from PyQt5.QtWidgets import QLabel, QPushButton, QTextEdit, QGroupBox, QSpinBox
from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt
import pyqtgraph as pg
from src.controller import TowerCraneController
from src.sensor_simulator import SensorData
from src.safety_monitor import SafetyLevel
class MainWindow(QMainWindow):
"""主窗口"""
def __init__(self):
super().__init__()
self.setWindowTitle("塔吊智能控制系统 v1.0")
self.setGeometry(100, 100, 1200, 800)
# 初始化控制器
self.controller = TowerCraneController()
# UI组件
self._setup_ui()
# 状态刷新定时器
self.timer = QTimer()
self.timer.timeout.connect(self._update_display)
self.timer.start(200) # 每200ms刷新
def _setup_ui(self):
"""设置UI"""
central_widget = QWidget()
self.setCentralWidget(central_widget)
main_layout = QHBoxLayout()
central_widget.setLayout(main_layout)
# 左侧：传感器数据
left_panel = QGroupBox("传感器数据")
left_layout = QVBoxLayout()
self.sensor_labels = {}
sensor_names = [
"回转角度", "仰角", "臂长", "吊钩高度",
"负载重量", "钢丝绳张力", "风速", "风向"
]
for name in sensor_names:
label = QLabel(f"{name}: --")
self.sensor_labels[name] = label
left_layout.addWidget(label)
left_panel.setLayout(left_layout)
main_layout.addWidget(left_panel, 1)
# 中间：图表
center_panel = QGroupBox("实时监控")
center_layout = QVBoxLayout()
# 使用pyqtgraph绘制实时曲线
self.plot_widget = pg.PlotWidget()
self.plot_widget.setLabel('left', 'Height', units='m')
self.plot_widget.setLabel('bottom', 'Time', units='s')
self.plot_widget.setYRange(0, 60)
self.plot_widget.showGrid(x=True, y=True)
self.plot_data = self.plot_widget.plot(pen='g')
self.plot_x = []
self.plot_y = []
center_layout.addWidget(self.plot_widget)
center_panel.setLayout(center_layout)
main_layout.addWidget(center_panel, 2)
# 右侧：控制面板
right_panel = QGroupBox("控制面板")
right_layout = QVBoxLayout()
# 安全状态
self.safety_label = QLabel("安全状态: 正常")
self.safety_label.setStyleSheet("color: green; font-size: 16px; font-weight: bold;")
right_layout.addWidget(self.safety_label)
# 任务设置
task_group = QGroupBox("设置任务")
task_layout = QVBoxLayout()
self.target_slew = QSpinBox()
self.target_slew.setRange(0, 360)
self.target_slew.setValue(90)
self.target_height = QSpinBox()
self.target_height.setRange(0, 50)
self.target_height.setValue(10)
task_layout.addWidget(QLabel("目标回转角度 (°):"))
task_layout.addWidget(self.target_slew)
task_layout.addWidget(QLabel("目标吊钩高度 (m):"))
task_layout.addWidget(self.target_height)
start_btn = QPushButton("开始任务")
start_btn.clicked.connect(self._start_task)
task_layout.addWidget(start_btn)
task_group.setLayout(task_layout)
right_layout.addWidget(task_group)
# 操作按钮
btn_group = QGroupBox("操作")
btn_layout = QVBoxLayout()
self.pause_btn = QPushButton("暂停")
self.pause_btn.clicked.connect(self._toggle_pause)
stop_btn = QPushButton("紧急停止")
stop_btn.clicked.connect(self._emergency_stop)
btn_layout.addWidget(self.pause_btn)
btn_layout.addWidget(stop_btn)
btn_group.setLayout(btn_layout)
right_layout.addWidget(btn_group)
# 日志
log_group = QGroupBox("操作日志")
log_layout = QVBoxLayout()
self.log_text = QTextEdit()
self.log_text.setReadOnly(True)
self.log_text.setMaximumHeight(150)
log_layout.addWidget(self.log_text)
log_group.setLayout(log_layout)
right_layout.addWidget(log_group)
right_layout.addStretch()
right_panel.setLayout(right_layout)
main_layout.addWidget(right_panel, 1)
def _start_task(self):
"""开始任务"""
slew = self.target_slew.value()
height = self.target_height.value()
self.controller.set_task(slew, height)
self._log(f"设置任务: 回转{ slew}°, 高度{height}m")
def _toggle_pause(self):
"""切换暂停状态"""
if self.controller.is_paused:
self.controller.resume()
self.pause_btn.setText("暂停")
else:
self.controller.pause()
self.pause_btn.setText("继续")
def _emergency_stop(self):
"""紧急停止"""
self.controller.emergency_stop()
self._log("[紧急] 已执行紧急停止!")
def _update_display(self):
"""更新显示"""
state = self.controller.sensors.current_state
# 更新传感器标签
self.sensor_labels["回转角度"].setText(f"回转角度: {state.get('slew_angle', 0):.1f}°")
self.sensor_labels["仰角"].setText(f"仰角: {state.get('boom_angle', 0):.1f}°")
self.sensor_labels["臂长"].setText(f"臂长: {state.get('boom_length', 0):.1f}m")
self.sensor_labels["吊钩高度"].setText(f"吊钩高度: {state.get('hook_height', 0):.1f}m")
self.sensor_labels["负载重量"].setText(f"负载重量: {state.get('load_weight', 0):.1f}t")
self.sensor_labels["钢丝绳张力"].setText(f"钢丝绳张力: {state.get('rope_tension', 0):.1f}kN")
self.sensor_labels["风速"].setText(f"风速: {state.get('wind_speed', 0):.1f}m/s")
self.sensor_labels["风向"].setText(f"风向: {state.get('wind_direction', 0):.1f}°")
# 更新安全状态
level = self.controller.safety_monitor.current_level
if level == SafetyLevel.NORMAL:
self.safety_label.setText("安全状态: 正常")
self.safety_label.setStyleSheet("color: green; font-size: 16px; font-weight: bold;")
elif level == SafetyLevel.WARNING:
self.safety_label.setText("安全状态: 警告")
self.safety_label.setStyleSheet("color: orange; font-size: 16px; font-weight: bold;")
elif level == SafetyLevel.ALARM:
self.safety_label.setText("安全状态: 报警")
self.safety_label.setStyleSheet("color: red; font-size: 16px; font-weight: bold;")
else:
self.safety_label.setText("安全状态: 紧急!")
self.safety_label.setStyleSheet("color: darkred; font-size: 16px; font-weight: bold;")
# 更新图表
self.plot_x.append(len(self.plot_x) * 0.2) # 假设每200ms一个点
self.plot_y.append(state.get('hook_height', 0))
# 保持最近100个点
if len(self.plot_x) > 100:
self.plot_x = self.plot_x[-100:]
self.plot_y = self.plot_y[-100:]
self.plot_data.setData(self.plot_x, self.plot_y)
def _log(self, message: str):
"""添加日志"""
self.log_text.append(message)
# 保持最多100行
doc = self.log_text.document()
if doc.blockCount() > 100:
cursor = self.log_text.textCursor()
cursor.movePosition(cursor.Start)
cursor.select(cursor.LineUnderCursor)
cursor.removeSelectedText()
cursor.deleteChar()
def closeEvent(self, event):
"""窗口关闭事件"""
self.controller.stop()
event.accept()
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.show()
window.controller.start()
sys.exit(app.exec_())
运行效果
运行 python main.py 就能看到完整的图形界面：
左侧实时显示所有传感器数据
中间是吊钩高度的实时曲线图
右侧可以设置任务目标、控制启停、查看日志
安全状态会用颜色标识（绿色正常、橙色警告、红色报警）
虽然这是一个简化版的demo，但已经涵盖了工业智能控制系统的核心概念：感知、规划、执行、安全。
总结与思考
通过这个项目，我对工业AI有了更深的理解：
工业AI vs 消费AI ：工业场景对可靠性、安全性、实时性的要求远高于消费场景。这不是技术门槛的问题，而是行业特性的问题。
仿真和测试的重要性 ：真实的工业系统在上线前需要大量仿真测试。SIEA-CORE提到用Sim2Real技术解决真实数据采集难的问题——先在模拟环境中训练，再部署到真实系统。
多学科交叉 ：做工业AI需要机械、电气、控制、算法等多学科知识。纯软件背景的人想进入这个领域，需要补充很多领域知识。
国产替代的机遇 ：文中提到的中科智云等国内公司在这个领域深耕，说明国内工业AI正在快速发展。这是一个值得关注的赛道。
如果你对工业AI感兴趣，建议从基础的传感器和控制理论学起，然后找一些开源的机器人仿真平台（如Gazebo、MuJoCo）练手。理论和实践结合，才能真正理解这个领域。
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