无人驾驶国内落地又一例,先在北京奥森公园做个扫地僧

相比众多车企推动的自动驾驶技术,在一定特定场景,无人驾驶已经逐渐进入社会生活。尤其在特定的采煤、运矿以及公共服务领域,无人驾驶车都有广泛的应用场景。

作者:王楠

无人驾驶的场景应用今天再添一个案例:清扫公园卫生。

9月11日,北京智行者科技有限公司(以下简称“智行者”)联合百度Apollo 平台、烟台海德在北京奥林匹克森林公园进行了“蜗Ω”系列中的最新产品,国内第一台无人驾驶扫路机-蜗小白的落地运营。不过因为是试运营,这台无人驾驶扫地车主要在夜间工作,以图避开众多游园的人。

* 由左至右依次:百度Apollo运营及生态负责人张辉、烟台海德北京总经理李雪、智行者CEO张德兆

“蜗Ω”系列是智行者研发的低速无人驾驶产品,包括无人配送物流车、无人驾驶扫地车、无人驾驶摆渡车。三个月前的6月20日,智行者在清华校园内已经展示了一款为解决送货最后一公里的无人配送物流车“蜗必达”。

目前蜗必达已经迭代到2.0版本,作为最后一公里无人配送物流车的集成解决方案,主要应用于园区内的物流配送。

这款无人车依托智行者自主研发的AVOS(自动驾驶操作系统),采用多传感器自适应融合算法、环境认知算法、全局及局部路径规划算法以及高鲁棒性的控制算法来满足智能配送和运输的需求。

车身装载监控保证货物和自身的安全,用户通过身份验证和在线预约后,可前往用户指定地点,完成送货/取货。

几个月前,蜗必达与京东合作的这款大型号无人配送车曾引发一阵媒体热议。

相比无人机配送,在特定场景无人车更加实用,当然也还存在一些小BUG,不过通过软件与硬件的迭代,这些问题都会相继解决。

智行者技术研发部副总监张放告诉《AutoR智驾》,这次在北京奥森公园的无人清扫车”蜗小白“采用了与”蜗必达“同样的AVOS自动驾驶操作系统,这也是为什么智行者能继6月的蜗必达之后,又能如此迅速的推出”蜗Ω“系列的第二款产品的原因。

智行者自主研发的无人驾驶操作系统AVOS搭载了多传感器自适应融合算法、环境认知算法、路径规划算法以及车辆控制算法,采用算法层与业务层剥离的策略,底层是通用型的算法平台,可满足智能驾驶的各种应用需求。

*智行者自主研发的AVOS系统

蜗小白可以实现园区内自动避障、自主循迹、定点起停、自主扫地等智能功能,并通过WEB端的云平台管理系统,展示了无人驾驶扫路机全局地图及行驶路径,操作人员在值班室可对无人驾驶扫路机进行全方位的安全监控。

在现场,张放在iPad上为我们展示了云平台管理系统,通过管理系统发出指令,蜗小白成功实现了运行。

蜗小白的前端安装两个旋转刷子,在前进过程中一直保持触地旋转。展示现场虽然地段比较偏僻,但仍有个别游人出现在试行道路上,一位大爷推着童车路过蜗小白时,蜗小白即刻停止前进,一直等到游人进入安全范围后才继续前进。

现场智行者团队还在蜗小白前进的道路上放置了障碍物,蜗小白距离障碍物稍远的地方开始进行方向调整,顺利的避开路中障碍物。在整个演示中没有出现识别失败等故障。

*整体调度平台

蜗小白由烟台海德专用汽车有限公司提供纯电动扫路机平台,这是一款行业内首次采用轻量化技术的纯电动扫路机。

*无人驾驶扫路机-蜗小白

智行者最早一批加入百度阿波罗计划的企业之一,蜗小白使用了百度Apollo开放平台,Apollp开放平台为智行者团队提供了高精地图服务。

在蜗小白装有8个超声波雷达,当行人和车辆距离较近时,会发出警告声音并停在原地。在车身前部,安装有两个激光雷达,用于识别障碍物、行人以及定位。在高精地图的基础上,结合Simultaneous localization and mapping (SLAM)*、深度学习、图像处理、计算几何等多种先进处理技术进行加工及制作,涵盖道路、车道线、交通标志、地面标志、红绿灯、护栏等丰富的道路信息,数据精度达到厘米级别。

而据智行者介绍,蜗小能够精确到5-10厘米。

SLAM的详细定义指的是机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的。

目前自动化、无人化的这些车辆正在逐渐丰富起来,例如物流配送无人车,扫地无人车,无人驾驶点对点卡车,并且开始投入使用。将许多被认为“超负荷、高风险、无假期”的职业交由机器人来取代。从企业的角度来看,节约了大量的人力成本, 可以将这部分资金投入其它方面的建设。但是对于从事这些职业的劳动者来说,可见的未来他们将面临失业。并且越来越多的低技术职业将会被机器人取代。

相比众多车企推动的自动驾驶技术,在一定特定场景,无人驾驶已经逐渐进入社会生活。尤其在特定的采煤、运矿以及公共服务领域,无人驾驶车都有广泛的应用场景。

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