一种基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统

周俊波

摘 要：本次研究以电梯为主题，选取与其安全运行密切相关的轿厢作为研究对象，重点探讨一种基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统。具体论述中结合当前的AI技术对其系统构成进行了一般性概述;然后从系统设计的角度，分别从硬件设计与软件设计两个方面展开具体探讨。

关键词：AI;电梯轿厢;实时定位;监测系统

中国向现代社会的转型，重点在于实现现代化，在现代文明的表现形式方面，以城市文明为主导。近年来城镇化的快速推进与发展，基本与社会活动范围的扩大处于同一阶段，加上高层住宅建筑与商业化建筑的普遍建设，对于电梯的需求越来越大。在这种需求增长的同时，事故发生率也在增长，所以为了确保电梯使用的安全，有必要增强监测系统的研发，从而保证民众的乘梯安全。下面就以这种基本的安全需求为出发点对主题做出讨论。

1、概述

我国在电梯使用方面，主要存在超负荷运行与维护管理跟进不足两个方面。因而导致了诸多“电梯吃人”、“电梯杀人”事故，在社会上产生了较大的负面影响，给民众的生命安全造成了严重威胁。为了有效的解决此类风险，需要在制定常态化的维护管理方案的同时，积极的研发新技术，或者进行技术资源的优化配置，为其构建实时定位监测系统，从而满足预防风险的基本需求，尤其是针对电梯轿厢实施高精度定位，可以提升运行安全质量。当前因AI技术的广泛应用，可以实现井道内部与轿厢，分别安装UWB高精度定位基站、高精度定位标签的方式达到实时定位监测目标。

2、基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统构成分析

AI是英文Artificial Intelligence的缩写，直译为人工智能，它是基于多学科交叉研究产生的技术成果，作为一门技术科学，主要是通过对人类智能的模拟、延伸、扩展，以信息技术与深度学习为媒介，进而实现在工业系统类进行实时动态化的自动化应用。当前的人工智能因深度学习与云存储及运算能力持续增强，已经能够实现“认知系统架构”、“机器学习及推理”、“机器视觉与运动控制”等。具体到电梯轿厢方面，一种基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统，主要由电梯井的UWB定位基站与轿厢的各个控制标签构成。UWB定位基站在井道内以间隔方式实施设备安装;而各控制标签则分布在轿厢的各个相关部位，在顶部主要有电气控制系统与曳引系统;轿厢实体上匹配高精度定位器、边侧设置导向系统与重量平衡系统;底部设置有缓冲器。整体上讲，基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统是由多个子系统联合构成。从上具体的系统运行方面分析，顶部与底部之间以高精度定位标签为中介，利用差分信号可以实现高精度定位，在数据传输方面，采用10ms单位制，能够快速实现定位大数据向远程云端服务器的实时传送，并以数据与图像的转换方式，实现针对轿厢的“持久性”位移图谱监测。当前使用的AI智能算法，可以使任意位置、不同时刻的“时空限定范畴及其边界”进行实时动态监测与控制，从而在条件变化时立即实现巨大跳变，跳变的实现以设定阈值为准，当超过该标准值时即可发出预警并及时的控制电梯轿厢位置，当前的时刻精度设定能够达到100ms。

3、实时定位监测系统的硬件与软件设计分析

3.1硬件设计分析

以UWB定位基站硬件设计为例， 采用基本的模块化设计方案，其中，主控模块以树莓派4B为准，能够在各类信息处理中发挥其处理功能的比较优势;当前所采用的是内置Linux系统;能够实现RJ45板载与无限网络板载，因而在WIFI情况下也能够进行定位分析;除主控制模块外，定位模块则以DWM1000为准。在硬件的安装方式方面选择间隔式密集安装，这样能够确保密度与定位精度之间的正比例关系精准化。在硬件设计的运行流程方面，则主要是通过基站——高精度定位器——WIFI/4G/5G——云端服务器各个硬件实现定位数据实时动态采集与传送;当云端服务器收到数据信息后，即会运用AI算法进行数据与位移之间的转换处理，从而绘制出任意时刻或限定的全时刻“位置速度画像”，并将它与预设的位移进行比较分析，从而决定是否要进行预警处理。

以高精度定位器硬件为例，它因定位需要分别安装于轿厢的顶、底位置，这样就能够根据差分信号进行定位标签处理，进一步提高精度率。目前的定位以UWB芯片为准，它的比较优势是精度高，能够使轿厢位置的差分信号定位满足“精准定位需求”，同时可以实现数据的实时动态采集与传送。目前，兼容性功能较强的芯片则以DW1000为准，它是DecaWave研发的一款兼容芯片，可以实现宽带与无线收发功能，在兼容协议方面采用IEEE802.15.4-2011，效果較好。实时定位系统的定位对象，通常的通信距离能够满足300m间距，符合高层建筑的基本定位高度需求;以物质实体为准可以达到厘米级，以信息数据为准的传输能够达到6.8Mb/s。从硬件设计的量化标准方面分析，高精度定位器标签密度非常高，尤其是采用了短包方式通信功能，能够满足密度11000个数量级的通信需求，加上它强大的抗干扰能力，可以克服高衰环境产生的多路径干扰。由于在产品设计方面的集成功能强，因而造型小巧精致，受到了市场与用户的高度评价。

3.2软件设计分析

一般情况下，在基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统设计中，多采用合作模式，由电梯轿厢使用企业与实时定位监测系统设计企业共同完成设计方案。一方面，甲方需要提供必要的轿厢性能指标等相关数据，然后由乙方到现场进行核实，并在分析后双方共同商议设计方案后，签订合同。再由乙方设计企业进行软件设计。目前的软件设计为了确保与运行方案的一致性，会选择编程方式。以本文基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统为例，它主要是根据硬件系统的模块化设计框架，进行设计编程。首先，在定位基站控制程序设计方面，选择Python语言。其次，根据UWB定位基站与高精度定位器的程序构成，按照逻辑次序分别从硬件初如化模块——系统互联模块——数据处理模块——AI人工智能算法模块——系统自诊断模块，进行具体的Python语言程序模块编程。第三，在满足测试性的编程设计需求后，针对电梯轿厢实时定位监测系统的实时性监测需求，设定一次定位时间间隔值为10ms。第四，在完成编程与相关数据设置后，进行试运行测试，并对软件设计方案进行优化处理，并根据故障试验法，进行自诊断功能与实时定位监测检验。试运行一段时间后，由相关部门与专业评审合格后投入使用。

4、结束语

总之，人是社会活动的主体，社会的发展离不开“以人为本”的基本理念。结合当前的电梯事故发生率，以及电梯故障的一般管理情况，极有必要加强定位监测技术的研发，尤其是根据电梯的固有特征，引入AI技术，进而为智能化的实时监测与动态化控制提供技术支撑，确保电梯运行过程的安全监测。通过以上分析可以看出，基于AI的电梯轿厢实时定位监测系统不仅能够满足监测需求，也能够进一步为其系统化的实时动态控制提供支持。

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