科幻電影中的無人駕駛場景正在照進現實。
(資料圖片僅供參考)
今年7月,北京正式開放國內首個無人化出行服務商業化試點。首批獲許企業將在北京經開區核心區60平方公里范圍內投入30輛主駕無人車輛,開展常態化收費服務。
相對比乘用車,自動駕駛商用車在相對封閉的場景早已進入到“實戰”環節,并被大范圍使用。如礦區、港口、園區、干線運輸、同城貨運等場景。
這其中,在礦山等爆破、粉塵彌漫的危險、復雜場景之中,無人技術則顯得尤為重要。
9月20日,在上海報業集團|藍鯨財經主辦、CIC灼識咨詢協辦、中國信息協會智慧物流分會為指導單位的【藍鯨·新財智】“創新-未來”之【無人駕駛商用車——悶聲干大事,萬億市場浮出水面】沙龍直播峰會上,博雷頓無人駕駛CTO全思博剖析在復雜環境下無人駕駛落地難點以及機遇。
自動駕駛解千愁
自動駕駛問世數年,隨著技術的不斷進階,自動駕駛也在從最開始簡單的輔助駕駛向高階的無人駕駛過渡。
而在應用方向以及場景上,自動駕駛商用車快于乘用車,率先落地。
據了解,聚焦于新能源重卡的博雷頓將目光瞄準礦山無人駕駛。國外礦山的自主運輸系統應用落地已經有超過20年的歷史。國內則起步較晚,但是由于政策、環境、勞動力結構和成本等因素驅動和5G網絡、自動駕駛行業技術積累等后發優勢,礦山場景下自動駕駛應用正快速發展,逐漸成為露天采礦業的剛性需求,并有望在較短時間內實現規模化商用。
全思博告訴記者,在礦山這種封閉場景下,無人駕駛有一定的優勢,“對比開放道路,礦山的環境是封閉可控的,其次礦山商用車的車速與乘用車相比較低,通常是每小時30公里以下。最后大型、重型商用車成本敏感度也低于乘用車。”
根據辰韜資本《礦山自動駕駛賽道研究報告》的估算,中國礦山自動駕駛市場規模超千億元,其中露天煤礦和鐵礦的土方剝離運輸是最適于自動駕駛推廣應用的場景,市場空間每年超過600億元。
國家也在為礦山智能化出臺相應政策。《“十四五”礦山安全生產規劃》指出,新一輪科技革命和產業變革正在加速拓展,礦山采掘生產、災害防治等大量先進技術裝備得到廣泛應用,安全風險管控技術和措施不斷完善,伴隨5G、人工智能、云計算等新一代信息技術與礦山深度融合,智能裝備、機器人廣泛應用,礦山智能化建設步伐加快,少人或無人開采逐步成為現實,科技創新為礦山安全生產工作提供新動力。
事實上,礦山工作條件的惡劣以及人工問題是礦山自動駕駛商業化落地的核心原因之一。
礦山的道路條件較差,惡劣工況隨處可見,落石、坑洼、濕滑等路段,駕駛難度高且危險。
從人工角度來看,駕駛員夜間、凌晨作業頻繁,本就危險的路況加上夜間照明不佳,而工作內容是枯燥的短距離往復運輸,容易導致駕駛員出現疲勞駕駛,操作失誤等情況,對駕駛員的生命安全造成威脅。
此外,礦卡、重卡駕駛員人工成本較高,部分礦車司機年薪在20萬-25萬。可即便工資高,司機數量也難以補充,很少有年輕人從事礦卡工作,并且B2的駕駛證也使礦卡駕駛具有門檻。
基于上述多種潛在因素,自動駕駛技術的出現可以逐步化解礦山場景下的安全隱患、用工成本等難題,成為礦山場景下滿意解。
全天候協同作業
礦山場景應用自動駕駛技術后,也并非可以一勞永逸。在這樣復雜的場景之下,現階段的自動駕駛技術并非“萬能解藥”,急需技術的升級。
在全思博看來,礦山環境動態多變,高精地圖頻繁更新難以維系;沙塵、惡劣天氣也會對傳感器造成影響;礦山場景與自動駕駛乘用車道路有所區別,運輸道路沒有明確規范的各類道路標識,通常也難以建設路邊傳感單元。全天候、全場景高可靠運營是礦山場景自動駕駛商業化落地的難點之一,這就需要在技術層面進行突破。
博雷頓正在從軟硬件兩個層面提高自動駕駛技術在全天候工況下的魯棒性,目的就是在沙塵雨雪、白天夜晚都能實現穩定的自動駕駛。
此外,博雷頓目前的遠程駕駛及作業平臺具有超低時延、超遠距離遙控的優勢,可以在環境比較惡劣、危險系數高的場合應用。利用遠程駕駛,可以在緊急情況進行人工遠程接管,同時遠程駕駛艙可以實時同步車輛駕駛室當前的物理姿態,讓遠程操控的駕駛員感受到車輛真實的運作狀態,規避大角度側傾等危險情況發生。
隨著技術的不斷完善,場景難題接連被攻克以后,自動駕駛在礦區將實現多車種、多設備的自主協同作業。
據了解,礦山作業繁雜,全流程包括挖、裝、運、卸、充等,運輸只是其中一個環節。如果僅在某個環節,或者某一個環節中的某一設備實現無人化,效率并不會有明顯的優勢。
全思博透露,博雷頓的目標是要實現多機種間的智能協同作業和運輸,以便真正實現場景的無人化。當礦山作業全流程實現多設備和車輛的無人化自主協同工作時,整體作業效率將會大幅提升,同時也將為礦山場景帶來更大的商業和社會價值,這也是博雷頓定下的技術方向。
CIC灼識咨詢經理陸僉慧稱,礦山場景中,智能駕駛礦卡解決方案包括智能駕駛技術端改造與車隊運營服務,同時由于礦區之間的差異性,解決方案以定制化服務為主,構建協同作業網絡。礦區由于種類的不同,地理環境差異巨大,因此智能礦山解決方案需要根據礦山特點實地定制,同時作業車輛需要同其推土車、指揮車、運輸帶等設備進行協同作業,因此需要構建全覆蓋車聯網以及控制系統。
關鍵詞: 無人駕駛
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