在节段拼架桥机施工中，大雾天气导致的低能见度会显著增加设备碰撞风险，需通过雷达避障系统构建全天候安全作业环境。该系统以毫米波雷达为核心，结合多传感器融合与智能决策机制，实现复杂气象条件下的精准障碍物探测与动态路径规划。以下通过工程实践总结关键技术要点。

一、雷达系统选型与布局

1. 传感器配置

毫米波雷达：选用工作频段 77GHz 的调频连续波（FMCW）雷达，探测距离≥150 米，角度分辨率≤1°，可穿透浓雾（能见度≤50 米）实现障碍物轮廓识别。例如某长江大桥项目采用德国大陆集团 ARS430 雷达，在湿度 95% 的环境下仍能稳定检测桥墩、临时支架等目标。

辅助传感器：集成红外热成像仪（分辨率 640×512）与激光雷达（128 线），前者通过温差识别人员、移动机械等热源目标，后者提供高精度三维点云数据，三者数据融合后可消除单一传感器的误检率（从 15% 降至 3% 以下）。

2. 安装方案

空间布局：在架桥机主梁前端两侧各安装 1 台雷达，形成 180° 水平视场；支腿底部配置 4 台短距雷达（探测距离 30 米），监测地基沉降引发的障碍物（如临时支墩倾斜）。雷达安装高度需高于梁体顶面 0.5 米，避免箱梁遮挡信号。

角度校准：采用全站仪测量雷达安装角度，确保水平偏差≤0.5°，垂直俯角 5-8° 以覆盖近地面区域。校准后需进行实车测试，在 100 米距离处放置标准靶标，验证测距误差≤±0.3 米。

二、数据处理与智能决策

1. 信号处理流程

原始数据滤波：通过卡尔曼滤波算法去除雨滴、粉尘等环境噪声，设置动态阈值（信噪比＞15dB）过滤无效回波。例如在暴雨天气下，系统可将有效数据保留率从 40% 提升至 85%。

点云聚类分析：采用 DBSCAN 算法对点云数据进行聚类，识别障碍物类型（如静态桥墩、动态施工车辆），并计算其位置、速度、尺寸等参数。对移动目标启动轨迹预测模型，提前 2 秒预判碰撞风险。

2. 分级预警机制

三级响应策略：

黄色预警（距离 80-100 米）：驾驶室 HUD 显示障碍物轮廓，蜂鸣器发出低频提示音；

橙色预警（距离 50-80 米）：自动降低架桥机行进速度至 0.5m/min，触发 AR 眼镜三维标记（红色框体）；

红色预警（距离＜50 米）：液压系统紧急制动，同时通过 5G 网络向远程监控中心发送定位信息与现场图像。

三、施工操作规范

1. 作业前检查

系统自检：启动雷达避障系统后，自动检测各传感器供电（24V±10%）、通讯链路（延迟＜50ms）及散热状态（温度＜50℃）。若发现异常，需在 30 分钟内完成故障排查，否则禁止作业。

环境建模：利用 BIM 模型与雷达实时扫描数据生成三维电子围栏，标注桥墩、临时支墩等固定障碍物位置，动态更新移动机械（如混凝土罐车）的行驶路线。

2. 作业中控制

路径规划：基于 A算法生成无碰撞路径，优先选择雷达探测盲区较小的区域（如远离临时支墩群的一侧）。当路径中出现突发障碍物（如倒伏的警示标志），系统自动切换至 RRT算法重新规划，响应时间≤2 秒。

人机协同：操作员通过 AR 眼镜接收雷达实时数据，可手动调整预警距离阈值（±20 米）。当检测到人员侵入时，系统强制暂停所有动作，需人工确认安全后方可恢复。

3. 作业后维护

数据复盘：存储作业过程中所有雷达点云数据（存储容量≥1TB），通过回放分析优化预警阈值与算法参数。例如某跨海大桥项目通过数据复盘，将动态障碍物误检率从 8% 降至 2%。

硬件保养：每周用无水酒精清洁雷达透镜表面，每季度进行雷达性能标定（使用标准金属靶标），确保测距误差≤±0.2 米。在高湿度环境下，需每月检查雷达防水密封胶条，及时更换老化部件。

四、工程案例验证

沪渝蓉高铁某标段采用雷达避障系统应对长江流域频发的大雾天气，具体实施如下：

系统部署：在 JQ180 型架桥机安装 4 台毫米波雷达与 2 台红外热成像仪，通过 CAN 总线与 PLC 控制器连接，数据处理周期≤100ms。

实战表现：在能见度 30 米的浓雾中，系统成功检测到前方 75 米处的临时支墩偏移（横向偏差 1.2 米），提前触发橙色预警，操作人员调整架桥机位置后避免了碰撞事故。

效益分析：该系统使大雾天气下的有效作业时间从日均 4 小时延长至 8 小时，施工效率提升 100%，同时减少因碰撞导致的设备维修成本约 30 万元 / 月。

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