在全球贸易繁荣和基础设施建设推进的背景下，港口码头物流等领域对门座式起重机和龙门式起重机需求大增。但传统起重机碰撞事故频发，现有安全保护技术多为被动防护，存在诸多弊端。而传感器、物联网、人工智能技术的发展，为多吊机防碰撞预警系统研发带来新机遇。 研发过程面临诸多难题。多传感器融合方面，北斗、UWB等传感器数据格式、频率不同，需解决数据同步、特征匹配和冲突数据处理等问题。复杂环境适应性上，港口环境复杂，对传感器选型、算法优化和硬件防护要求高。系统集成与协同也有挑战，感知、处理等多模块需紧密配合，确保软硬件协调运行。 该成果具有显著先进性。融合多种先进传感器，能全面感知作业环境，实现高精度监测。利用多传感器融合、机器学习算法和高性能计算平台，可精准预测碰撞危险。系统具备智能化避碰策略，还支持手动干预，提升了作业安全性和效率，达到国际先进水平。 成果的创新性突出，在多传感器融合感知上，实现多种情况防撞监测和高精度定位。数据处理与算法方面，提高数据可靠性，提升预警系统智能水平。智能化策略上，提出智能避碰策略和操作建议，保障作业安全高效。成果可推广性强，适用于多种使用门座式起重机和龙门吊的的场所，它以完整系统呈现，安装调试方便，能快速集成到现有设备。示范应用积累了经验，形成标准流程和规范，还为用户提供培训。 在经济社会效益上，减少碰撞事故，降低设备成本和停工损失，提高作业效率，加快物流周转，提升企业效益。同时保障人员安全，减少社会问题，推动行业技术进步，增强我国起重机产业竞争力。 从推动行业进步来看，该成果为单臂架门座式起重机提供新方案，引领安全保护技术变革。其关键技术可应用于其他起重机，促进整个行业智能化、安全化发展，助力我国起重机行业在国际市场取得更有利地位。