一种实现工程机器人普及化作业的方法及系统与流程

本发明涉及智能建造，具体涉及一种实现工程机器人普及化作业的方法及系统。

背景技术：

1、当前，以机器人、无人机、自动测量设备等为代表的工程作业体在建筑施工、基础设施运维等工程领域的应用仍面临严峻挑战，普遍处于“点状”的“单兵作战、孤立运行”的初级状态，远未实现规模化、普及化的目标。其根本性障碍主要存在于技术、集成与生态三个层面。

2、在技术层面，核心矛盾在于作业体的“机器逻辑”与工程现场的“业务逻辑”之间存在难以逾越的“认知鸿沟”。工程作业的每一步都受到国标、行标、地标、设计图纸、产品说明书、合同条款等多源、异构、甚至可能存在冲突的复杂规则体系严格约束。现有“点状”作业体不具备理解和解析这些以自然语言、图表形式存在的工程规范的能力，其行动依赖于工程师手动编程或简单的示教再现。这导致每台设备只能完成预先固化、极度单一的特定工序（如定点喷涂、重复拧紧），无法根据具体的工程任务和现场条件自主适配工艺参数，更无法应对施工中常见的动态变化和非标准化场景、无法具有规模化运用与经济收益。其“智能”仅体现在运动控制精度上，而非对工程本质的理解与执行上，功能单一且僵化。

3、在集成与协同层面，由于缺乏统一的任务描述标准和数据接口，不同品牌、不同类型的“点状”作业体之间形成“数据孤岛”和“协议壁垒”。现场多台设备无法共享统一的空间坐标系、进度信息和感知数据，难以进行任务级的协同编排与实时避障，经常需要大量人工进行调度、监控和冲突解决，自动化带来的效率提升被高昂的协同成本所抵消。此外，作业体的作业过程与工程项目的生产管理系统（如进度、质量、成本管理系统）完全脱节，其产生的宝贵过程数据无法自动回填，形成了“自动化孤岛”，未能融入整体的项目管理流程，价值大打折扣。

4、在产业生态层面，商业模式局限于昂贵的设备销售或项目制定制开发，广大中小企业用户面临“买不起、养不起、用不好”的困境。市场上缺乏一个能够连接终端用户需求与多元化、快速迭代的作业体供给侧的开放平台。用户难以便捷地发现、比价、租赁和使用最适合其当前任务的设备，设备供应商也缺乏高效触达客户的渠道。这种封闭、割裂的生态严重抑制了技术创新扩散和市场应用的普及速度。

5、综上所述，工程作业体的普及化绝非单纯的硬件成本降低或运动控制算法优化问题，实现机器人与智能化技术给全行业带来普及性、大幅度的提质增效降本收益的条件是：需要一个行业级的“点线面体一体化”的数智化体系、即一个从底层统一工程知识、打通从设计到施工的数据链全流程、兼容多模式、并可支撑长期技术演进、并构建开放产业生态的系统级运行平台。现有技术未能提供覆盖全流程、兼容多模式、并可支撑长期技术演进的系统性解决方案。

6、因此，现有技术还有待进一步发展。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种实现工程机器人普及化作业的方法及系统，以解决现有技术存在的问题。最终场景是:“建筑业全智能化的淘宝模式”，即用户在系统里提供或调取系统里原先存储的用户所需施工任务数据(图纸模型、造价文件等)，由此，系统自动给出多个“满足任务数据的机器人(群组)的设备配置与对应费用”的可选方案，用户选定方案与付费之后，则系统与智能体机器人(群组)协作，通过“下发、驱动、运输、进场、准备、施工、验收与退场、回位”等步骤而全程完成施工任务，即完成用户所需，全程无需用户操心。

2、为达到上述技术目的，根据本发明的第一方面，本发明提供了一种实现工程机器人普及化作业的方法，包括：

3、s1、对目标工程领域的多源规则进行集成化、结构化与参数化处理，生成作业体可理解与执行的参数化工艺描述；

4、s2、将所述参数化工艺描述转换为至少一个目标作业体可执行的控制指令；

5、s3、将所述控制指令下发以驱动所述至少一个目标作业体执行作业；

6、其中，步骤s1与s2的实现方式包括自动处理、人工处理或两者结合的方式。

7、具体的，步骤s1包括：

8、集成来自技术标准规范、政策文件、设计文件、产品说明及工程合同中至少一种的多源规则文件；对集成的所述多源规则文件进行冲突消解与关键条款提取，形成初始文本规则集。

9、具体的，步骤s1还包括：

10、对所述初始文本规则集进行结构化拆解，将自然语言描述的工程规则转换为包含操作对象、属性条件、执行动作、成果及逻辑关系中的至少一种机器可读结构化数据。

11、具体的，步骤s1还包括：

12、对所述结构化数据进行参数化处理，生成参数化工艺描述；所述参数化工艺描述包含工具工件型号、定量参数、坐标、轨迹、力控阈值或时序中的至少一种，以及设备基础参数、空间运动参数、速度节拍参数、负载力控参数、定位精度参数、时序逻辑参数、细分作业工艺参数、安全边界参数、能耗状态参数、质量判定参数、孪生仿真映射参数十一类标准化量化数据集中的至少一种，支撑离线编程、仿真调试、智能调参、数智化产线管控中的至少一项。

13、具体的，所述生成参数化工艺描述还包括：

14、为每一工艺步骤描述关联可验证的验收条件与至少一个可作业体类型标识；

15、所述验收条件依据工程全维度验收标准体系定义，所述标准体系包括以下至少一类中的至少一项：

16、a)基础质量项：包括形体尺寸、外观成型、材质用料、安装装配、功能运行、安全电气、环保工况或资料合规中的至少一项；

17、b)实体外观与形体类：涉及观感、色差、平整度、阴阳角；

18、c)安装装配类：涉及标高、垂直度、接缝严密性；

19、d)材料材质类：涉及规格、型号、合格证、复验报告；

20、e)功能运行类：涉及试运行、负载测试、操作反馈；

21、f)安全防护类：涉及防护装置、绝缘性能、消防设施；

22、g)流体与介质类：涉及压力试验、通流能力、泄漏量；

23、h)电气与自控类：涉及线路敷设、接地、信号传输稳定性；

24、i)环保节能类：涉及噪音、废气、废弃物排放；

25、j)耐久与环境适配类：涉及耐候性、抗震性、抗风压；

26、k)资料与合规类：涉及隐蔽工程记录、专项论证、培训交底；

27、l)工期与现场类：涉及工期节点、工序交接条件。

28、具体的，所述冲突消解与条款提取、所述结构化拆解、或所述参数化处理，通过基于自然语言处理的技术工具实现；

29、所述技术工具包括基于自然语言处理的人工智能模型、智能体或超智能体及其迭代衍生工具中至少一种或几种综合；

30、所述技术工具被配置为对规则文件进行语义理解与实体关系抽取，以自动输出结构化结果。

31、具体的，在步骤s2之前，还包括任务实例化步骤：

32、接收或获取包含工程部位标识与施工内容标识中至少一项的任务信息；基于所述任务信息，将所述参数化工艺描述与具体的施工空间范围及项目要求融合，生成实例化工艺序列；所述实例化工艺序列包含以下十一部分内容中的任意至少一部分内容中的任意至少一项：

33、一、基础定序信息：

34、1）工艺序列唯一编号、版本号、生效状态；

35、2）归属产品型号、工件编码、生产工位/产线；

36、3）工序总数量、整体节拍、优先级等级；

37、4）编制依据：图纸、规范、作业指导书；

38、二、工序层级排布：

39、1）主工序先后顺序排列；

40、2）子工序拆分与内嵌顺序；

41、3）并行工序、串行工序、穿插工序界定；

42、4）前置依赖工序、后置衔接工序绑定；

43、三、单道工序实例化要素：

44、1）工序名称、工序编码、作业内容具象描述；

45、2）作业执行主体：设备/工装/人工/机器人；

46、3）作业方位、加工区域、行进路径实例定义；

47、4）标准作业时长、待延时、切换间隔；

48、四、工艺参数实例赋值：

49、1）运动参数：行程、速度、加速度、姿态角度；

50、2）加工参数：压力、温度、转速、流量、电流电压；

51、3）装配参数：插入深度、拧紧力矩、配合间隙；

52、4）修正参数：补偿值、偏差阈值、微调区间；

53、五、工装物料匹配实例：

54、1）每道工序对应夹具、模具、治具型号；

55、2）辅料、耗材、刀具选型与用量定值；

56、3）物料上料点位、取料顺序、下料位置；

57、4）物料流转方向、缓存站位实例划定；

58、六、动作逻辑与时序控制：

59、1）启停触发条件、信号交互点位；

60、2）联动动作、互锁逻辑、联锁判定规则；

61、3）复位动作、回零流程、待机状态定义；

62、4）异常跳转工序、暂停接续节点；

63、七、质量管控实例节点：

64、1）各工序自检/专检点位设置；

65、2）实测验收指标、合格判定量化标准；

66、3）不合格分流工序、返工返修专属序列；

67、4）首件确认、巡检、终检嵌入时序；

68、八、环境与安全约束实例：

69、1）工序作业温湿度、洁净度现场定值；

70、2）安全避让区间、作业禁区实例划定；

71、3）防护动作、预警触发、应急停机流程；

72、4）人机协同作业时序与避让顺序；

73、九、数据采集与追溯序列：

74、1）每道工序采集数据项、采集时机；

75、2）生产批次、工单序列号绑定时序；

76、3）工艺执行日志记录节点、存档规则；

77、4）数字孪生仿真映射同步序列；

78、十、切换与兼容配置：

79、1）同系列产品工艺快速切换序列；

80、2）换型步骤、参数一键调用顺序；

81、3）通用基准工序+定制差异化工序拆分；

82、4）新旧工艺版本切换过渡流程；

83、十一、完工闭环序列：

84、1）成品归集、码放排序、标识张贴工序；

85、2）场地清理、设备复位、现场复原流程；

86、3）工序完工确认、流转交接节点。

87、具体的，所述任务实例化步骤包括：

88、将所述工程部位标识与包括建筑信息模型在内的设计文件、或者基于包括建筑信息模型在内的设计文件经交互导入或输入所形成的成果进行空间坐标、地理位置、相对位置坐标中的至少一种关联，确定具体的施工空间范围与特征点位；将所述特征点位信息与所述参数化工艺描述融合，生成包含具体空间坐标及工序顺序的实例化工艺序列；其中，所述实例化工艺序列包括顺序排布、工序具象、参数实配、物料工装匹配、时序逻辑、质检节点、环境安全、数据追溯、换型切换或完工闭环中的至少一项。

89、具体的，在生成所述实例化工艺序列之后，还包括资源匹配步骤：

90、在设有资源库的情况下，基于所述实例化工艺序列对作业体的能力要求，从资源库中筛选符合条件的候选作业体及配套工具作为候选方案；根据预设策略或接收到的选择指令，从候选方案中确定最终执行的目标作业体及配套工具组合。

91、具体的，所述资源库为开放资源平台；所述开放资源平台允许多个第三方供应商注册其智能作业体、或非智能作业体产品的性能参数与控制接口；所述方法包括从该平台获取多个符合条件的第三方作业体产品信息，并根据返回的系统辅助、系统自动或人工选择指令确定最终方案。

92、具体的，所述方法还包括群体专职化分工步骤：

93、将所述施工任务或分项工程按工序性质划分为多个工种工序，和/或，按施工进程划分为施工前的准备阶段、施工中的操作阶段与施工后的清理阶段中的至少一个阶段，并确定由对应该工种工序或该阶段的专用作业体执行相应的作业子任务；

94、其中，执行所述工种工序或阶段的专用作业体在统一调度下按照预设的工序顺序以依次、提前、延后、并行或交叉中的至少一种时序关系进场并作业；并且在作业过程中，根据施工现场的实际需求动态穿插发起辅助工序的专用作业体进场作业；各所述专用作业体之间通过所述实例化工艺序列与协同作业指令集相互衔接。具体的，所述方法还包括基于数字孪生的过程优化步骤：

95、在设有支持数字孪生模型的系统的情况下，在作业体执行过程中，实时采集作业数据并同步至对应的数字孪生模型；基于更新后的数字孪生模型进行仿真预测或以下操作中的至少一项，对后续工艺参数进行调优并动态更新控制指令：

96、a）全维度实体数字化存档：对竣工实体进行实景一比一复刻，完整留存全维度形态、尺寸、构造数据，实现永久数字化存档；

97、b）可视化智能核验：对照数字孪生模型核验实体偏差，替代传统纸质图纸核验，自动输出偏差分析报告；

98、c）全生命周期运维管控：实时对接设备、管线、结构的运行状态，开展智能巡检与故障预警；

99、d）病害缺陷精准定位：查找裂缝、沉降、渗漏、管线错位隐患点位，并自动生成维修建议；

100、e）空间碰撞与合规复核：复核管线排布、设备安装、消防间距是否符合规范要求；

101、f）改扩建前置仿真推演：提前模拟改造施工流程，规避现场冲突与施工风险；

102、g）工程量精准复盘：依托模型自动核算实际用材、工程量，核对结算造价；

103、h）应急抢险模拟演练：搭建事故、洪涝、火灾极端场景，制定最优处置方案；

104、i）技术交底与人员培训：通过三维直观演示构造原理、施工工艺、操作流程，提升培训效率；

105、j）数智化资产统一管理：整合图纸、资料、检测数据，实现工程资产的数字化确权与调拨。

106、具体的，当所述作业需要作业体与人工协同完成时，所述方法还包括任务分解步骤：

107、根据施工条件、成本预算或技术指标中的至少一项需求，对所述参数化工艺描述或实例化工艺序列进行任务分解，确定由单个智能作业体独立执行、多个智能作业体协同执行或人工与智能作业体组合模式执行的子任务；

108、其中，所述任务分解包括以下步骤中的任意至少一项：

109、a)识别可自动化执行的工序节点；

110、b)分配人工介入的节点与介入方式；

111、c)生成包含作业顺序、空间避让信息与资源绑定的协同作业指令集。

112、具体的，步骤s1中具体参数的确定，或所述过程优化步骤中的参数调优，通过人工智能方法实现；

113、该人工智能方法以施工效率、质量合格率、材料损耗率或能耗指标中的至少一项作为奖励信号，动态优化工艺参数。

114、具体的，所述方法还包括基于智能技术的快速适配步骤：

115、当需要适配新规范时，获取针对新规范的少量示例性参数化工艺描述；

116、利用智能适配框架，基于已预训练的工艺模型及所述少量示例，微调模型或生成符合新规范的参数化工艺描述。

117、具体的，所述方法还包括与上层管理系统的数据闭环步骤：

118、从统一的工程生产管理系统接收、或由用户导入施工任务信息，以触发步骤s1；在作业体完成任务后，自动将施工过程数据与成果数据回填至所述管理系统，并同步生成或更新对应的工程文件与结算文件。

119、具体的，步骤s2通过人工、自动转译引擎或两者结合实现；所述自动转译引擎内置多类作业体平台的控制指令模板与映射规则，能将通用的参数化工艺描述或实例化工艺序列编译为目标作业体原生支持的控制代码或api调用序列。

120、根据本发明的第二方面，提供一种实现工程机器人普及化作业的系统，包括：

121、工艺处理单元，用于对多源工程规则进行集成化、结构化与参数化处理，以生成参数化工艺描述；

122、指令转译单元，用于将所述参数化工艺描述转换为目标作业体可执行的控制指令；

123、作业体驱动单元，用于下发所述控制指令以驱动作业体作业；

124、其中，所述工艺处理单元与指令转译单元支持自动、人工或人机协同的处理模式。

125、有益效果：

126、与现有技术相比，本发明提供的实现工程作业体普及化作业的方法及系统，通过构建一套从工程规则数字化到物理设备执行的全栈技术体系，带来了多层次、系统性的显著有益效果。

127、首先，本发明最核心的效果在于攻克了作业体理解并执行工程规范的根本性技术难题。通过“集成化、结构化、参数化”处理，首次将海量、模糊、非结构化的多源工程规则（如规范、图纸、说明）转化为精准、可计算、机器可理解的“参数化工艺描述”。这相当于为整个行业创建了一套“机器可读的工艺字典”，使得作业体从只能执行简单重复动作的“盲动工具”，升级为能够理解工艺意图、知晓质量标准的“智能执行者”。这不仅从源头确保了施工工艺的标准化与合规性，杜绝了人为理解偏差导致的质量风险，更使得复杂的工程知识得以数字化沉淀和复用，为整个行业的智能化升级奠定了知识基石。

128、其次，本发明通过“任务实例化”和“自动转译”机制，完美解决了工程现场“非标准化”场景与自动化“标准化”要求之间的核心矛盾。系统能够将通用的工艺模板与具体的项目bim模型、设计参数、现场坐标进行动态融合，生成千变万化的个性化施工方案，再通过内置的转译引擎自动编译成不同品牌作业体的原生控制代码。这一过程使得同一套高质量的工艺知识能够灵活、精准地适配于任何特定项目和几乎所有类型的硬件设备，实现了“一次设计，多处适用”，极大地扩展了自动化方案的适用范围和灵活性，使智能建造能够真正应对千楼千面的工程现实。

129、第三，本发明前瞻性地定义了支持“自动、人工及人机协同”三种处理模式的系统架构，确保了技术方案具备跨越完整技术演进周期的生命力。该设计既支持当前阶段以人工主导的、针对单一设备的“工具化”应用，也支持未来全自动、集群化的“系统化”作业，更覆盖了中长期主流的人机协同过渡阶段。这种包容性使得本发明能够伴随产业从弱智能到强智能的整个发展过程，保护路径完整，避免了技术方案因阶段变迁而过时，为企业提供了长期稳定的专利壁垒和清晰的数字化演进路线图。

130、第四，本发明通过引入“开放资源平台”理念和“资源匹配”步骤，为构建健康的智能建造产业生态提供了技术基础。它倡导并实现了一种类似“应用商店”的商业模式，允许第三方设备供应商将其产品以标准化数字模型接入平台，供终端用户按需、比价、租赁使用。这极大地降低了用户的使用门槛和试错成本，同时为设备商提供了广阔的销售渠道，能有效激发市场活力，加速先进技术的普及步伐，最终促成全社会建造资源的最优配置。

131、第五，本发明通过"群体专职化分工"步骤，将传统施工的分工智慧转化为工程作业体群协同作业的组织形态。施工任务或分项工程既可按施工进程划分为准备、操作、清理阶段，也可按工序性质划分为多个工种工序，分别由仅具备本阶段或本工种作业能力的专用作业体在统一调度下以依次、提前、延后、并行或交叉中的至少一种时序关系进场衔接作业，各作业体按工序前后逻辑关系通过实例化工艺序列与协同作业指令集衔接而不以相邻为限，并以交接校验形成质量闭环；作业过程中还可根据现场实际需求动态穿插发起垃圾清理、遮挡设置等辅助工序作业体，避免突发状况中断主线工序、保证工期稳定与现场安全。该组织形态显著降低了单台作业体的能力门槛、开发难度与整机成本，提高了设备利用率与作业质量；分项工程总工期较传统班组串行模式大幅缩短，并行交叉作业工期较串行衔接大幅缩短，综合成本大幅降低。

132、第六，在更高级的实施方式中，本发明通过可选配置的开路作业体，将自动化作业的适用边界从“已具备作业条件的结构化现场”拓展至“复杂、非结构化现场”。开路作业体先行进入现场执行三维扫描、点云与建筑信息模型配准、可达性建图、通行代价评估与路径开辟，并按分区方式完成作业面整理与复检，为后续作业体群创造可达、可作业的现场条件，解决了机器人群“进不了场、开不了工”的前置瓶颈。由此，群体专职化分工乃至整个自动化作业体系得以覆盖新建、改造、维修等更为广泛的工程场景，进一步拓宽了本发明的适用范围。

133、第七，本发明通过集成“数字孪生过程优化”、“强化学习参数调优”及“元学习快速适配”等先进人工智能技术，将自动化升级为智能化。系统能够基于实时数据在虚拟空间中仿真预测、优化工艺参数并动态调整执行策略，使作业体具备应对环境变化的自适应能力和持续向历史数据学习、自我优化的成长性；数字孪生模型同时支撑全维度实体数字化存档、可视化智能核验、病害缺陷精准定位与全生命周期运维管控等延伸应用，使工程实体在全生命周期内均可被数字化追溯与管理。这显著提升了复杂工况下的作业质量、效率和安全性，代表了建造过程从“固定程序执行”到“自主智能决策”的范式跃迁。

134、第八，本发明从本质上定义并实现了构建“行业级智能体（agent）”的完整技术架构。本专利所示的系统，实质上是为工程领域构建了一个“软件ai智能体”（作为行业知识汇聚、决策规划的大脑）与“机器人执行智能体”（作为精准、可靠执行任务的躯体）深度融合的解决方案。这两大智能体的结合，实现了全行业最为充分的智能化，具有重塑产业格局的战略占位价值和无限的想象空间，为智能建造时代的到来提供了核心的基础设施蓝图。

135、最后，本发明通过“与上层管理系统的数据闭环”和明确支持“人机协同”作业流程，实现了执行层与管理层的深度融合。作业体的作业进度、质量数据、资源消耗等信息能够自动同步至项目管理系统，驱动进度更新、文件生成和结算发起，将自动化执行的价值链延伸至整个项目管理流程，实现了真正的全流程数字化。同时，通过任务分解步骤识别可自动化执行的工序节点、合理分配人工介入的节点与介入方式，并生成包含作业顺序、空间避让信息与资源绑定的协同作业指令集，系统化的人机协同方法确保了人与机器能够安全、高效、数据化地并肩工作，使现有劳动力能够平滑融入智能化转型过程，最大化综合效益。

136、综上所述，本发明不仅提供了一系列关键技术模块，更构建了一个能够引领和支撑工程作业体全面普及化的完整技术生态系统。