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自动驾驶扫地车头部企业的技术展现 ——自动驾驶环卫落地一点也不简单

时间:2019-09-25 10:12

  自动驾驶商业化场景的细分落地,各个企业选择了不尽相同的道路,但都不外乎高速自动驾驶和低速自动驾驶两条赛道。

  凤凰网湖南讯自动驾驶商业化场景的细分落地,各个企业选择了不尽相同的道路,但都不外乎高速自动驾驶和低速自动驾驶两条赛道。

  高速自动驾驶主要的应用场景乘用车真正落地很难,目前像Waymo这样的大企业还处于测试阶段。在技术方面,通用场景的高速自动驾驶技术成熟至少要10~15年的时间,这其中包含自动驾驶基础设施的完善时间、公共道路法律法规的成熟时间、产业链技术提升及成本下降的时间,还包括社会公众对自动驾驶技术的接受度等等。

  因此很多自动驾驶企业选择从低速落地,但低速自动驾驶是否技术更简单,实现起来更容易呢?据了解,酷哇机器人是业内率先低速自动驾驶快速落地的公司,并发布了全球第一款自动车,已在长沙橘子洲落地运营有一年多的时间。今年以来,酷哇机器人在全国多地规模化运营,自动驾驶的技术实力从研发到运营得到了双重验证处于领跑的位置。

  近期,我们在长沙天心区完整体验了一回真正的自动驾驶扫地车。只要是车辆上路,不管高速还是低速,遇到的道路复杂性是同样的。

  城市道路场景会出现“突发别车”问题。针对此问题需要对路面可视区域内的私家车进行识别和跟踪,进而轨迹预测和安全策略防范。但是,大部分自动驾驶传感感知系统对近身私家车的感知识别是比较困难的,酷哇机器人的整车感知系统对近距物体的识别和轨迹预测进行了针对性设计,可以保证贴身私家车的识别和跟踪可靠性。

  十字路口路况复杂的问题。自动驾驶扫地车在通过十字路口时,酷哇机器人的感知系统要在识别红绿灯的同时,对斑马线行人和过往车辆都正确的轨迹预测并进行精确的车辆控制。

  路边行人轨迹多变的问题。当路边出现行人的时候,行人的轨迹预测是十分困难的,因为人几乎可以实现全向灵活移动。自动驾驶扫地车靠近行人的安全策略尤为重要,需要根据行人的当前速度和移动特性设定足够充分的安全边界。酷哇自动驾驶扫地车在行人不同方位进行运动控制,采用了不同运动学和动力学规划器。

  体积小速度快的摩托车加塞问题。摩托车的运动属性捕获也是一个很具挑战的课题,在静止状态和运动状态都需要根据车辆的三维位姿识别,预测其连续运动特性,从而系统决定自动驾驶扫地车需要采取的避让策略。

  作为自动驾驶扫地车,除了应对道路情况及时调整,还有清扫作业的关键性能。实实在在地把马路扫干净涉及自动驾驶性能的复杂性也不少。

  比如沿边清扫,要做到沿着马路牙子的缝隙一丝不苟地作业,这对车辆定位的精准度要求非常高,酷哇机器人的定位精准度可达5cm。考虑到城市道路的复杂性,即连续弯道,破损的路边,非清晰的道路线等,做到能稳定实现车辆精准沿边非常考验系统的智能型和鲁棒性。

  垃圾追踪清扫,这是对自动驾驶扫地车的一个标准需求。每天的两次精细化普扫后,剩余时间段是巡回清扫。发现垃圾及时清理,酷哇机器人垃圾追踪的性能极大提高了巡回作业的清扫效率。

  车辆整体调度,环卫保洁需要系统管理模式。自动驾驶扫地车在区域内的整体调度显得尤为重要,酷哇自动驾驶扫地车可以实现位置信息、作业状态、作业进度、作业路线等智能化管理。

  自动驾驶的低速落地,速度降低并不意味着技术变简单,需要考虑多方面的问题。首先,低速自动驾驶上路需要达到和高速自动驾驶同样的性能,比如路径规划最优、不能撞到物体等。其次,低速自动驾驶一般使用在特殊用途的领域,像清扫车、洒水车等环卫车。不同车的功能不同,意味着要针对环卫行业进行特殊的研发,类似垃圾的识别就需要大量的数据迭代才能完成。酷哇机器人在环卫行业深耕积累了大量的运营数据优势,并不断在数据优势基础上升级,技术实力业内领航。最后,缩短自动驾驶产业技术和应用之间的距离任重道远,低速自动车会改变整个环卫行业的产业结构,提升行业的作业效率。

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