建筑工地的塔吊作业长期面临多重挑战：为操作员带来了极高的高空作业风险，且仅靠“人看人喊”，无法有效监测和规避碰撞风险。同时，人工操作受限于视野和疲劳，吊装过程中因吊钩摆动导致效率低下。
为解决这些行业痛点，该项目旨在通过AI技术打造一套智能无人塔吊系统，核心目标包括：
无人化操作：将工人从高空驾驶舱解放，实现地面远程操控。
智能安全：通过多维度感知和算法，实现主动防碰撞和动态避障。
降本增效：提升吊装精度与效率，协同调度多台塔吊以降低人力成本。
该项目的最终成果非常显著，通过在多个工地现场部署实施，成功实现了多塔吊的智能防碰撞协同和动态环境下的自适应避障。
本系统是一套面向工地现场的无人化塔吊智能操控平台，核心功能包括：
多塔协同防碰撞：基于实时三维空间位姿预测，主动检测多台塔吊间的潜在轨迹冲突，提前进行加减速或路径微调，避免紧急制动，兼顾安全与效率。
吊钩摆角实时感知与防摇：利用视觉测量算法，实时计算吊钩及吊装物的立体摆角与摆动频率，为控制系统提供精准反馈，实现自动消摆。
动态障碍物智能避障：实时检测作业半径内的人员、车辆等动态目标，结合距离与运动趋势进行分级预警或主动干预。
远程沉浸式操控：多路低延迟视频流回传，操作员在地面控制中心即可如同身处驾驶舱般精准操控，支持多机切换。
多端统一管理：提供 QT 桌面端、Web 浏览器端与安卓移动端三种交互界面，覆盖监控中心、现场临时操控、移动巡检等不同使用场景。
作为该项目架构负责人，独立承担了从算法、后端到前端部署的核心模块开发，具体包括：
多塔防碰撞算法开发：基于 ROS2 实时通信获取多台塔吊的三维空间数据，结合各塔吊的既定路径规划结果，设计实现了多塔防碰撞检测算法。该算法能预测未来数秒内的空间占位冲突，并在路径层面进行主动协调，避免多塔死锁。
视觉感知模块研发：负责基于相机与视觉模型的摆角检测算法，实时计算吊钩空间摆角用于防摇控制；同时开发了动态障碍物感知算法，对塔吊回转半径内的人员、车辆进行实时检测与跟踪，为动态避障提供决策依据。
后端系统与视频流对接：设计并实现后端管理系统，负责塔吊注册、状态监控与任务调度；独立完成视频流的对接与播放设计，保障多路低延迟视频流稳定传输，让远程操控具备良好的视觉反馈。
多端应用部署：将功能界面适配并部署至 QT（桌面端）、Web 端与安卓端，使不同角色的施工人员均能便捷使用系统，完成从监控到操作的完整闭环。
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