Projektissa kehitettiin ja demonstroitiin menetelmä henkilön tunnistamiseen nosturin työalueella nosturiin asennetun LiDAR-sensorin avulla. Työn tavoitteena oli parantaa työturvallisuutta mahdollistamalla luotettava ja yksityisyyttä kunnioittava ihmistentunnistusmenetelmä ympäristöissä, joissa ihmiset työskentelevät liikkuvien kuormien ja raskaan kaluston läheisyydessä. LiDAR-pohjainen lähestymistapa mahdollisti tarkat sijaintihavainnot ilman kameroiden käyttöä, mikä vähensi yksityisyydensuojaan liittyviä haasteita.
Projektissa toteutettiin reunalaskentaan soveltuva järjestelmä, jossa nosturiin asennetun LiDAR-sensorin tuottama pistepilvidata käsiteltiin koneoppimismallilla. Ratkaisun ytimessä hyödynnettiin PointPillars-pohjaista havaintomallia, joka hienosäädettiin kohdeympäristössä eritoten kerätyllä ja manuaalisesti merkityllä aineistolla. Järjestelmä integroitiin ROS 2 -ympäristöön ja havainnot julkaistiin standardimuotoisina, mahdollistaen helpon liitettävyyden olemassa oleviin valvonta-, visualisointi- ja automaatiojärjestelmiin.
Tulokset osoittivat, että LiDAR-näkymään mukautettu havaintomalli kykeni tunnistamaan henkilöt luotettavasti erityisesti nosturin työalueen keskeisillä etäisyyksillä, säilyttäen korkean tarkkuuden ja alhaisen virheen. Lisäksi testiaikainen augmentaatio osoitti mallin ennusteiden olevan vakaita pienille mittaus- ja ympäristöhäiriöille. Projekti osoitti ratkaisun teknisen toteuttamiskelpoisuuden sekä sen potentiaalin laajennettavaksi osaksi turvallisuuskriittisiä nosturi- ja teollisuusympäristöjä, ja loi perustan jatkokehitykselle monisensoristen ja autonomisten turvallisuusratkaisujen suuntaan.
Ihmisten tunnistaminen LiDAR-pistepilvestä nosturin työalueella -demovideo
Lue lisää alla olevasta raportista (englanniksi).
Konecranes
Konecranes moves what matters. Konecranes on materiaalinkäsittelyalan ratkaisujen globaaleja johtavia yhtiöitä, ja se palvelee laajaa asiakasjoukkoa eri toimialoilla.