智能机器人在建筑行业的创新实践

得益于数字孪生技术，智能机器人和软件机器人走进每个行业。数字孪生为社会、物理、信息的融合发展提供了解决思路。

—新加坡工程院院士葛树志

我很高兴在这里跟大家分享智能机器人在建筑行业的创新实践。我是做技术的，我的世界就是“物理+数学+编程”。大跨度地推测一下，编程实际上是一个数字化的工具。在每个行业，智能机器人和软件机器人的关系，其实可以说是数字孪生的关系。那么，数字孪生是什么概念？基本上，数字孪生就是仿真。实际上，数字孪生不是什么新东西，仿真的概念很早就出现了。

数字孪生为实现社会、物理、信息的融合提供了解决思路，已经成为智能制造、复杂系统管理和控制领域的研究热点。数字孪生包括平行计算，其中很多方面与虚拟现实是重叠的。如果数字仿真的结果是正确的，那么生产出来的产品就能和预先的设计保持一致。

虚拟服务包括设备服务、技术服务、测试服务等多个方面。80%的生产、使用、维护成本取决于设计阶段。另外，面对巨大的机器人应用市场，行业的工艺革新慢，从业人员严重短缺。

机器人的应用应该从IC、电子类产业向建筑行业推进。大家都知道，无人驾驶的研究已经在稳步推进，而智能机器人在装修领域的应用跟无人驾驶一样难，甚至可能更难。自主装修需要导航定位、环境感知、精准的传感器反馈、可实施的任务规划等方面的完美协作。具体场景中的施工过程无法进行简单描述，从这方面来看，我认为与无人驾驶相比，自主装修更复杂。

在装修过程中，数字孪生的优势很明显，每一次叠加性的变化都可以被记载下来，存放在云盘上，这样就可以向客户直观地展示房间里各个位置的变化情况，在与客户进行方案交流的时候，就不用依靠多且凌乱的设计图纸了。

机器人对工作平台环境变化的适应，需要定位和可迁移的导航模块的支持，实现自主环境感知，这是基于传感器反馈的任务信息。自主建筑装修机器人的定位、导航技术结合了背景特征稀疏情况下基于视觉的单一房间内的定位信息和基于BIM（Building Information Modeling）的结构变化信息。

施工工艺状态的感知、施工环境的自动三维重建、施工场景中语义信息的识别，以及三维重建过程中对缺失信息的自动感知和补全都是技术难点。针对机器人在三维空间进行连续施工的问题，我们基于房屋设计图的BIM信息，研究机器人的最优移动轨迹，通过传感器反馈的信息制作出与我们的设想相匹配的架构图。

深度學习推动了人工智能的发展，但深度学习不是人工智能，和人工智能相差很远。用强化学习这一概念来对人工智能进行说明更为贴切，强化学习是比机器学习更进一步的层面。机器要依照人类的施工方式完成任务，就要做到施工的横操作和高度的一致。

装修平台的设计模式上大同小异，关键是细节技术，我们必须针对实际的应用场景进行测试，发现并解决一系列问题。例如，针对背景做的激光点阵投影、导航地图的构建、特征稀疏环境下的装修机器人的定位等。在地图上的施工标注方面，我们利用SLAM深度学习软件来进行施工缺陷的标注工作。V-SLAM技术能帮助机器人记录运动轨迹、墙壁突起等信息，所以墙壁缺陷也可以通过这个技术检测出来，我们发现其成效显著。

Semantic Map building主要解决的是装修问题。要想让机器人可以准确地分辨其他物体的运动轨迹，就需要对周围环境进行精准建模，就需要BIM，将平面设计图转化为与物理世界相对应的数字孪生模型，将设计模型与真实的设计环境一一对应，再将模型转换为程序语言，最终实现数字世界与实际物理环境的精准对应。我们通过仿真验证了在施工过程中任意时刻都可通过完工图来实现机器人的导航定位的可行性。

“Model+BIM+2D激光+立体视觉”的技术组合，能够提高地图构建精度，可以满足施工要求。大尺度环境缺陷的处理实验，在一个小房间比较好实现。如果是在大房间、大场景中应用，我们就需要在墙壁随机设计缺陷，建立语义地图，确定缺点坐标系，要保证各个地方的精度，必须收集室内平面设计图，通过VizDoom工具构建毛坯房的三维装修仿真环境，让目标值和初始值相匹配，而在小房间、小场景中的操作就相对简单。

仿真环境的训练要求我们对环境进行一遍遍的细致扫描，看仿真环境做得好不好。Gazebo仿真环境训练软件，与其他一些软件有很多不同，基本上可以把虚拟的现实呈现给用户看。我们使用设备做实验的时候，需要规划集群、优化问题，当场景中出现未知障碍物时，要准确避开障碍点，不能因为障碍物让机器人损坏了。机器人将来还可以自动测量房子，计算几何关系、分割几何模型等，这些智能机器人应用的研究目前还在进展中。

我们进行过深圳市盐田区点云数据的采集，采集完成后还要进行语义分割，告诉机器人这是什么东西，这是可以成功实现的。机器人和人工智能等技术在建筑和装修领域的运用前景也愈加明朗。我相信人工智能、机器人技术在建筑领域的应用将来一定会改变这一传统行业的面貌。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）