建筑信息模型(BIM)在建筑自动化及机器人技术领域的研究与应用

张佳乐， 骆汉宾， 徐 捷

(1. 华中科技大学 土木与水利工程学院，湖北 武汉 430074；2. 拉夫堡大学 建筑与土木工程学院，英国 拉夫堡 LE11 3TU)

建筑业是被公认为最“传统”的行业之一，其作业效率远低于其他行业，如汽车制造业。究其原因，不外乎与建筑产品规模复杂、材料及资源利用率低、作业环境开放等因素相关。然而，全球经济(6%GDP)发展在很大程度上依赖于建筑业[1]，这意味着该行业必须打破人力密集型的工作流程来成倍提高其效率，实现进度和成本的优化[2]。过去二十年里，学者们一直试图通过两个维度来实现这一目标——信息(虚拟)维度和物质(物理)维度，即通过建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)[3,4]和自动化/机器人技术来推动发展[5]。

由于BIM可应用于设计到维护阶段的建筑全寿命周期[3,4],建筑业需要一个集成的BIM系统用于建筑自动化和机器人技术，自动提取建筑细节语义模型[6]并结合“机器人”元素制定施工方案[7]。同时，对施工过程信息进行实时收集并可视化[8,9]，使得机器人可在非结构化的施工现场环境[10]中自动完成路径部署和避障活动，根据预定目标及周围环境[11]做出相应判断，动态调整工作计划[7]，最终完成预设建筑任务。

现阶段，Architecture/Engineering/Construction (AEC)领域中的BIM应用正在逐步加深[12]。它可以与不同领域的其他技术充分结合，从而丰富建筑全生命周期的施工作业。例如，在设计阶段通过仿真实现参数化设计[13]和多目标优化[14]。在建设和维护阶段，控制全过程能源消耗[15]、集成计算机视觉技术识别建筑行为、监控施工进度[16]、实时检测和可视化建设对象[17,18](Valinejadshoubi, Bagchi, and Moselhi 2019; Braun and Borrmann 2019)等等。除此之外，将BIM应用于建筑自动化系统的研究也在如火如荼地进行。同样，将机器人应用于建造活动在一定程度上也能提升建筑自动化程度和生产力水平[19]，促进建筑业可持续发展，最终实现建造活动的可扩展性和自适应性[20]。

尽管多种类型的建筑机器人已被开发和应用于施工现场，如机器人预制系统[21]和砌砖机器人[22]。目前为止，现场机器人的协调和管理问题仍然没有解决，导致在将机器人应用于具体施工项目时会受到类型及适用范围等限制[23]。同时，只有对机器人的施工任务进行广义上的局部/全局规划[24]，分层定义任务，识别子任务之间的相互关系，才能有效地管理和协调施工现场的机器人。因此，需要构建一个更加主动和多维的控制平台，提高机器人利用率和有效性。

在可预见的将来，建筑行业中BIM与自动化和机器人技术的结合是不可避免的。这意味着将需要用于建筑自动化和机器人技术的集成“非人性化” BIM系统，以便在整个生命周期中将BIM模型与机器人和自动化设备无缝连接。目前利用机器人进行建设活动很大程度上仍依赖于既定的部署和运行流程，并不具备可基于动态变化的自我调节机制，也没有利用其他平台进行宏观调控。由于需要考虑的因素较多，相对完善的以建筑机器人导向的BIM框架(Robotic Construction Building Information Model, RcBIM)很难建立。

本文旨在通过对BIM和建筑机器人技术发展的演绎性文献综述，提供一些初步的思想和见解，初步对全面面向机器人建筑的BIM框架进行描述，从而为知识体系做出贡献，以描述基本要素并促进可能的工作流程以进行实际实施。

1 建筑领域机器人替代人的趋势

施工机器人的研究始于1977年，1982年便设计出了首个可应用于敷设防火层的建筑机器人SSR-1，并进行了初步的施工验证[25]。自此之后，建筑机器人便逐渐代替人来完成分配混凝土、安装墙板、移动建材等简单作业。近期，STCP(Scalable TCP)技术又将增材制造、外骨骼系统、类人机器人技术等结合在一起，实现了技术上的又一次重大飞跃[26]。使得机器人能够完成高复杂度和高效率的建筑任务，特别是配备高精度传感器和人工智能技术时。在此基础上，集成多任务机器人和自动化系统可以从物理、感官、思维三方面推动该领域的智能化发展。机器人技术在建筑领域取代人力的趋势正在经历从操作层面到组织层面的转变。

1.1 “物理”替代：通用能力与先进能力

能够被代替工地工人的建筑机器人所进行的操作任务，往往是受时间、空间及物理要求限制下的对简单工具的使用操作，即“通用任务”。不同的通用任务所对应不同的动作集可用常见指标来量化。

与通用任务相反，某些仅能由熟练工人操作大型建筑机器来完成的，或新出现的、用传统方法无法完成的任务，被称为“现今任务”。上述两者的区别在于，前者是指对机器人强度、速度、精度等能力要求高于通用任务的常规机械施工活动，后者则是基于现有尖端技术对现有建筑设计和实施方式进行优化的活动。

事实上，施工现场的施工机械早已取代了部分工人。因此，将这些机械升级为机器人在时间、成本和技术上是可行的。

1.2 “感官”替代：对动态环境的适应性

尽管机器人技术水平已得到大幅度提升，但建筑工地的大部分重复性和危险工作目前仍由工人手动完成。机器人自动化的挑战取决于施工现场的实际情况[27]。制造业中的机器人是在封闭结构的环境中完成自动化生产和组装作业，而建筑活动通常是在施工现场进行的，受环境动态变化的影响较大[28]。为了避免现场动态环境的不确定性，研究者提出在工厂中利用机器人完成预制构件后现场组装这一施工策略[29]。然而，总有一些不可避免的露天施工任务需要机器人完成，如基础和地基作业。表1基于两者之间相对的“动态”和“静态”特征，从3个不同角度比较了建筑(现场)和制造(非现场)机器人的实施需求。

表1 建筑业和制造业对机器人需求的异同

在设计过程中(表1)推进“定制化”“信息化”“模块化”是双方共同的目标。然而，研究人员发现建筑早期设计阶段更考虑外界条件的“可变性”，即如何适应施工现场环境的动态变化，制造倾向于将过程整体化来反映流程的“不变性”和“阶段性”[30,31]。

建筑业更关注建造、维护和拆卸阶段机器人的动态运动，制造业则更关注机器人在生产线上的固定操作。随着施工复杂性的增加，施工过程中的“动态”因素将逐步多样化。为了在设备、计划、建筑产品和环境等因素实时变化的情况下提高建造安全水平和生产效率，机器人应具备态势感知能力以完成设备跟踪、目标定位、碰撞检测等适应性任务[32]。因此，需要增强机器人对当前施工过程状态信息的感知能力(如视觉、听觉、触觉、力、热等)，使机器人能够像人类一样适应建筑工地的非结构化、混乱的工作环境。

1.3 “思维”替代：人机一体化

提高控制精度和采用标准化模型是机器人控制研究的必然趋势。在此基础上，建筑业主要关注的是如何实现机器人在建造活动中的自动反馈行为，而制造业主要关注的是机器人如何更快地对突发变化做出反应，即提高其瞬态响应水平。两者的响应性都与自动化程度有关，取决于控制逻辑设计、硬件计算能力，以及嵌入的算法和技术处理数据的智能程度等。

通常，不同程度自动化机器人包括但不限于以下三类:

(1)由操作员实时伺服控制的远程操作机器人；

(2)按固定程序进行自动操作的预编程机器人；

(3)可自主理解并执行任务的感知-执行机器人。

当操作者直接对机器人进行远程控制或预设固定程序时，较简单的机器人系统便可完成复杂的任务。然而，大部分机器人系统耗时且错误率高，在操作者判断错误或缺乏实时人工指令时，缺乏完成预定义任务以外任务的自主性和智能性[33]。因此，如何赋予机器人以“人类智能”来支持决策从而提高机器人系统的性能和效率成为研究者们所面临的棘手问题。

必须强调的是，要求应用于建筑现场的所有机器人均具有高智能在成本和技术角度上来讲是不现实的。例如，在施工过程中，当传感器感知到与计划相悖的突发情况时，机器人应执行不同程度的自适应措施，协助工程师快速应对紧急情况，做出最优决策[34]。一般来说，应根据不同的应用场景(如基础设施项目)和建设生命周期[35]等来选择应用建筑机器人的智能化水平，这也与现场环境、当地文化、政策等因素有关。因此，基于各种约束因素的多层次的人-机器人集成架构(图1)有望部署在现场，以更好地适应施工组织和外界条件的变化[36]。

图1 基于各种决定因素的自动化级“人机一体化”体系结构

2 基于BIM的机器人建造案例研究

随着机器人技术和自动化技术不断席卷AEC行业，当前以人为核心的BIM建造模式需要变革以适应数字化驱动的方法和工具，能够生成辅助和促进机器人作业和建筑自动化的信息流，达到提高施工效率的目的。本文利用以下3个典型案例，对BIM与机器人的融合理念过程做进一步阐述。

2.1 基于BIM的建筑3D打印案例

增材制造技术近年来被认为是实现建筑构件自动化生成的全新尝试[37]。本文选取的案例来自南加州大学[38]，其中涉及到的轮廓工艺(Contour Crafting，CC)[39,40]是目前主流的增材制造技术。本案例提出了一个可处理建造全部信息的BIM软件平台POCSAC，将CC硬件设施与软件进行整合最大化机器人建筑3D打印效益。

POCSAC软件旨在从原始BIM模型中提取相关数据进行分析，以生成适用于不同硬件单元的机器人操作和控制指令。总体流程如图2所示。

图2 基于BIM的CC系统应用流程

(1)首先，在Autodesk Revit中完成模型设计，并利用行业基础类(Industry Foundation Classes，IFC)框架(可定义和存储与项目相关的位置、模型的几何和参数信息以及层次结构等)对现有BIM参数(如机器人族、材料规格)进行扩展。

(2)然后，采用标准的数据提取系统以确保从不同建设阶段的IFC文件中提取出正确信息。所提取的信息应包括各种模型特征(如组件参数和材料数据)和其他系统(如机械或电气系统)的建筑和结构组件等。

(3)然后，对所设计的三维模型进行切片，得到可用于机器人结构分析的各层几何形状和材料类型。使用Lin-Kernighan (LK)算法作为刀具路径优化算法，在现有CC系统的约束下生成并优化机器人刀具路径，控制机器人完成建筑3D打印。

(4)最后，自动生成施工过程报告添加至模型中，供后续竣工建筑运维工作参考。

在基于BIM的通用自动化施工的发展过程中，BIM平台与自动化施工系统之间缺乏数据互操作性成为迫在眉睫的问题。此外，还需要定制和扩展BIM平台，以充分利用自动化施工系统提供的新机会。自动化施工系统的各个组件必须与定制的BIM系统兼容。以上也是基于BIM的3D打印平台研发中所面临的典型问题，因此，该案例提出通过POCSAC软件将BIM技术与具体3D打印集成的新框架。在此框架中，POCSAC软件平台是主要的同时，使用IFC模型分析数据也是解决上述之间数据互操作性问题的关键链接点。此外，为扩展BIM模型插入新数据和参数也十分必要。

然而，要真正实现基于BIM的完美3D打印，仍然有很多问题需要解决，具体如下：

(1)开发更全面的刀具路径优化系统以扩大由BIM驱动的机器人数量；

(2)设计一种工具，使得无需更改硬编码命令便可将BIM模型用于任何机器人控制系统，以使其特定的机器人控制系统获得与用户输入相关的可理解命令，从而相应地生成最终命令；

(3)POCSAC软件作为用于从BIM到机器人的施工操作控制的软件系统，应具有使用先前生成的信息生成最佳施工过程的能力，同时涵盖场地布局规划和确保现场物料正常输送的能力。

2.2 基于BIM的组件装配作业

预制和组装作为建筑工业化的关键解决方案，自1980年起已在AEC行业中得到广泛实施[41]。自动化和机器人技术已成为预制阶段生产线的主要方式，而在组装阶段则很难应用。某案例[42]将BIM平台配置为核心，以集成施工现场，机器人属性和任务信息以生成机器人装配任务模型，从而实现机器人装配构建块以提高计划效率和组装精度。可以使用流程框架(图3)完成基于任务级别计划的所有步骤，以完成机器人组件的组装。

图3 基于BIM的机器人装配应用流程框架

(1)首先，建立一个新的机器人装配任务描述模型，包括任务几何信息、进度信息、工地信息和机器人信息。IFC标准解决了前三个信息之间的相互关系，后一个依赖于新的实体“ifcRoboticAssembly”是根据IFC的扩展机制模型定义的。关键点在于新的“ifcRoboticAssembly”实体的属性信息包括在IFC模型中增添了机器人控制系统、机器人几何模型和机器人坐标系这三个定义。同时“ifcRobotWorkSchedule”实体可在IFC中表示机器人的组装过程及相应的机器人控制指令。

(2)使用场景建模和校准来准确描述机器人、施工现场和装配任务在空间中的位置关系，并使用信号化(编码)目标方法进一步处理重建的模型。将建筑任务模型统一到机器人基础坐标系中，以测量和计算每个砖块坐标点。然后，补充机器人组装计划以形成IFC数据文件所需的其他信息。

(3)IFC文件应包括组装任务模型、站点和机器人的信息及每个积木的放置3D坐标。核心步骤是转换放置点并通过特定的界面程序向机器人发送控制指令。

在基于BIM的常规机器人装配研究中，如何快速计划和执行多样化的个性化机器人装配任务成为一个重要问题。大量研究仍处于应用阶段，无法解决不同软件平台之间的数据交换，应通过统一的格式来支持大量组装任务的需求，这带来了BIM对基于IFC的机器人组装任务形成新的统一表达和扩展规则的需求。关于上述情况，该案例建立了基于IFC的机器人装配任务描述模型包含计划所需的所有信息(几何信息、进度信息、站点信息和机器人信息等)，具体方法是通过定义新实体“ifcRoboticAssembly”将IFC文件扩展为形成用于机器人装配任务，构建任务几何信息和进度信息以及定义机器人的完整描述框架，“ifcRobotWorkSchedule”实体代表机器人的组装过程并记录相应的机器人控制指令。此外，还开发了一个特定的程序界面，以根据包含施工现场、机器人属性和任务的IFC文件生成机器人控制程序。

与传统的人工操作相比，基于BIM的机器人组装活动可将构建时间减少至原来的1/10～1/18。在组装精度足够的基础上，机器人构建的整体效率得到了提高(详细数据参见文献[43])。机器人装配的BIM任务模型的描述在一定程度上填补了IFC机器人组装任务标准的空白，为制造和组装设计开辟了崭新的路径，从而为将“BIM设计”转变为“机器人构造”提供了有效的途径。但是，仍然存在很多问题需要探索，例如解决单个机器人的多任务计划和多个机器人的多任务计划等。

2.3 基于BIM的协作焊接作业

焊接是制造和建筑中最基础的操作之一，特别是对于钢结构建筑而言。但是，在动态焊接工作单元或复杂任务中使用机器人解决方案还存在一些陷阱。因此，与灵活的人机协作相关的完整信息流对于提高人和机器人流程的效率非常有价值，可以提高整体生产率。SARKKIS机器人公司和波尔图大学开发了一种用于结构钢制造的协作焊接系统(图4)，该系统根据BIM标准生成并将任务分配给操作员和焊接机器人[43]，核心为协作焊接单元，该单元可以从BIM文件中提取信息，并使用空间增强现实技术来加快梁附件的组装速度，并使用3D传感系统来提高焊接质量和无碰撞路径规划器，用于确保焊接机器人的安全操作。系统主要流程如下：

图4 基于BIM的协同焊接应用流程框架

(1)首先使用Tekla软件处理CAD和BIM信息，输出是包含相应IFC文件用于生产的项目执行信息；

(2)将IFC数据解析并转换为可用的信息，基于IFC、CAD数据和焊接规范生成感兴趣矢量以执行IFC定义的焊接操作；

(3)集成空间增强现实(Spatial Augmented Reality，SAR)系统和BIM系统直接将上下文信息提供到需要的环境位置，使得操作员可帮助机器人明确焊接正确位置；

(4)此外，用于机器人焊接的基于激光的高精度定位系统可以对机器人中编程的光束参考系进行调整，随后将生成机器人的焊接轨迹；

(5)最后利用从计算机辅助制造软件获得的信息，最佳地控制机器人系统及其轨迹。

3 讨 论

以上三个案例研究均代表了BIM和机器人技术在建筑领域协同研究的最新尝试。在每个案例研究中，都可以看到BIM框架的建立主要是为了支持信息交换、软件开发、硬件操作和工序程序。尽管这些框架可能会因具体的施工任务而有所不同，但它们都具有相同的基本概念和原则，即统一的机器人建筑导向BIM模型(RcBIM)。该RcBIM模型将人和机器人重新定义为建筑信息要素，在人-机器人一体化的条件下，规范各类建筑项目在建筑全生命周期内的操作活动。

RcBIM模型概念的E-R(Entity Relationship)图如图5所示。对于任何给定类型的建筑结构，RcBIM模型都可以明确其设计方案、施工方案和运营模式。RcBIM为模型与接收外部约束信息的智能中央处理单元之间的设计、施工和运营信息交换提供了不同的接口。该模型的一个显著特点是将劳动力(人)、机器人和专业设备区分开来，将其分别定义为施工过程中建筑信息的不同执行要素。目前，机器人处于劳动力(人)和专业设备覆盖范围的重叠部位，随着自动化程度的上升，机器人将逐步远离设备范畴，在一定程度上代替部分工人。以上便构成了RcBIM概念的基础。在IFC格式文件中进行编码时，RcBIM模型使得上位软件具有适应性、可扩展性和鲁棒性，可为较复杂的多建筑任务传递信息流。

图5 具有外部信息交换机制的机器人建筑导向BIM模型概念

当前BIM模型主要针对于规划和设计信息(操作程序、建筑要素部署、材料供应、现场操作人员安排、机器人路径规划和目标规划、国家和地方法规和规范)，难以通过生成并管理上述信息来指挥机器人完成建设/运营任务。因此，需要利用基于机器人的面向任务的建筑信息，特别是新定义机器人实体来丰富和扩展传统的IFC标准。在这种情况下，先进的自动化设计方法，如概念结构设计和参数化设计，最终可以在实践中通过智能中央处理单元的“设计模块”实现。这可能会加速新的参数化设计工具的发展，例如用于BIM建模软件平台的机器人插件(包括机器人模型库)，以实现设计的自动化和自主化。最终输出为目标建筑结构的完整设计方案，以及机器人的构造方案和操作模式。

使用接口程序从IFC中提取三维坐标数据和施工规划信息，迅速转换为现场机器人的控制指令，即同时进行的独立无碰撞机器人/组操作，上述操作均可在建造前后通过BIM平台进行实时模拟和修正。

在施工和运营过程中，机器人通过传感器/计算机视觉实时识别并监控现场情况，使得机器人(或操作员)能够及时修正计划指令中可能出现的错误，并能够自主(或半自主)规划并操作后续动作，这就是同步定位和映射。即通过传感器感知机器人姿态和位置信息，连续输入建筑空间参数，构建离散的工作空间，通过场地和机器人之间的自动标记，反映场地和机器人的动态变化，生成任务标签。

很多情况下，3D增强/虚拟和物理现实的混合可作为一种通信媒介，为离散组件实现多阶段动态布局。这有助于最小化资源分配/材料移动和迭代布局的总成本，并保证建造过程的可视化。

总的来说，RcBIM模型可在建筑活动的全生命周期中有效推动闭环工作流(图6)。

图6 RcBIM模型在建设全寿命周期内的闭环工作流

4 结论和展望

正如制造业历史发展证明，在不久的将来，AEC行业有可能成为信息化和自动化的主流。在此之前，针对信息化和机器人相关技术与方法的研究已分别进行了几十年的积累，当这些积累达到一定程度时，二者的融合是必然的趋势。因此，在当前以BIM为中心的信息化模式下，为自动化和机器人技术奠定坚实的基础具有重要意义。

本文从文献综述的角度阐述了传统的以人为核心的BIM应用和机器人在建筑中的逐步替代过程，并通过三个最新的案例研究提出了BIM和机器人融合的主张。从这些案例研究中提炼出了统一的机器人建筑导向BIM模型的概念，即RcBIM模型为信息交换、软件开发、硬件控制、工作过程生成和实施等提供了一个全面的框架。因此，从本文中可得出以下结论：

(1)为了切实实现基于BIM的机器人建造活动，需要将人和机器人定义为常规BIM模型中的协同建筑信息元素，推动当前的“无劳动力因素BIM模式”向“人机一体化BIM模式”转变。

(2)基于RcBIM模型采用闭环的建设全寿命周期工作流，其中包括机器人建造的自动化设计、机器人虚拟操作模拟和代码生成、自适应机器人监测机制和自动化操作服务，以及基于IFC的信息流。

(3)RcBIM模型为辅助技术和系统(如传感、通信和决策系统)之间的无缝互操作提供有效支持，从而保证建造活动的准确和有序。这种RcBIM模型的适用性和效率的前景仍有待于通过未来对IFC标准扩展、新软件平台开发、针对复杂建造场地的机构综合、信息处理逻辑和应用新材料的机器人设计、先进的传感器、通信和网络技术(如5G)的应用来明确。