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拿掉安全员,纯靠AI司机赚钱,没想到率先做到的是这家公司
2020-03-26

而现在,驭势在香港国际机场部署、试运营和调试完成后,对外官宣,正式拿掉“安全员”,真正靠AI司机服务赚取营收。

香港国际机场作为全球最为繁忙的机场之一,有庞大的运输需求,更迫切需要技术的革新。

而机场,实际上是世界上对安全运营要求最严苛的场景之一,机场的恶劣天气和复杂环境给无人物流车带来了巨大的挑战:

运输环境:工作人员与各种牵引设备混行的地下行李大堂、连续的90度急转弯、陡坡隧道、只允许单方向车辆通行的单车道、混行的其他车辆以及人员横穿等;运输运营条件:刺眼的大逆光、能见度低的盐雾天和夜晚、暴雨、高温、台风等;全天候的物流作业:日夜运行的行李货物运输任务及载重、数量不一的拖斗。所以即便车速、路程不如城市区间道路复杂,但也有特殊难点。

而驭势最终可以拿掉安全员,与技术和产品密不可分。包含驭势自研的U-Drive智能驾驶系统,以及以半刚性连接的电动牵引车作为应用车型……

无人驾驶是复杂的系统工程。因而,从车辆电子电气架构到无人驾驶车端系统本身,为了实现“整车级”的安全运行,驭势对无人物流车进行了正向设计,并实现涵盖传感器、自动驾驶控制器、车辆电源、执行机构等部件的全栈冗余。

例如为了保证始终行驶在安全范围内期望的准确位置,无人物流车采用了多重融合的定位系统,即使在其中某一套定位子系统出现故障无法工作后,仍然可以通过其他异构的冗余定位手段确保车辆获取准确的自身位置。

在实际系统运行中,为了应对每个硬件、系统软件面临失效的可能,驭势科技还正向设计了多个层次的失效监控和应对机制,可以全面处理硬件故障,执行器故障,供电故障,系统软件故障等无人物流车所有可能遇到的失效情况,并且按照失效的严重情况,对故障进行分级处理,使无人物流车始终保持安全平稳运营。

此外,机场常态化运营面临着来自复杂环境、恶劣天气的挑战,根据应用场景的特殊性,驭势进行了针对性的感知算法优化,例如小障碍物(行李包)、临时施工区域的锥桶、不同的拖斗数量等等,并通过深度学习进行训练和适应,进一步保障无人物流车的全天候运营能力。

最后,针对一些极端情况,驭势和合作伙伴还设计开发了完全独立的电子围栏控制系统(E-Fence),当无人物流车的主系统失控时,也可以依靠E-Fence将车辆及时刹停,从而保证无人物流车的安全,同时避免无人物流车驶出电子围栏范围,影响合作伙伴在其他区域的正常作业。

黑盒子是无人驾驶控制系统中,作为一个独立的高可靠性的数据记录设备存在,它既可以用于技术开发时现场问题记录回溯,也可以用于异常碰撞事故发生后的过程追溯。

其次,它记录、存储和维护着无人物流车在自动驾驶过程中的全部原始环境感知数据和车辆运行状态数据;

此外,在用于碰撞场景重建时,可第一时间用于数据处理的追责和举证,也可作为后续系统优化升级的关键案列源,进而提高无人物流车后续防止该类事件的发生的能力。

驭势开发了基于加密传输的远程监控系统,可实时对运行中的无人物流车进行监控和控制。

远程监控系统能随时获知车辆及自动驾驶系统的实时状态,在发生紧急情况时,系统会自动上报并在远程监控系统进行报警,使物流车队管理者能够第一时间介入处理,降低发生危险的可能性。

为了保障无人车投入运营之后的安全,驭势还搭建了一套完整的安全框架体系以及测试、发布流程。

基于驭势丰富的测试案例样本库的回归测试和无人车场景优化测试。国家级智能网联汽车测试场(位于驭势科技浙江嘉善创新中心)的模拟真实运营环境压力测试:拿掉安全员+多车协同+7x24小时测试。真实运营场景内的长期测试:无人工干预+带负载循环行驶+满足运输效率。当然,值得一提的还有自动驾驶公司核心竞争力标志的仿真系统。

其场景效果,交通环境,传感器输入都可以真实模拟实际环境,从而实现加速训练无人车在各种复杂场景下的行驶优化,验证和测试无法在真实环境下模拟的场景。

最后,除了香港国际机场项目,在上汽通用五菱宝骏基地,驭势也打造了一条完全无人的汽车制造厂区内单条零部件运输线路。

最后的最后,驭势率先实现“安全员”的拿掉,对于整个自动驾驶行业而言,其意义或许更多年后会更加清晰重要。

从一开始明星创业项目满天繁星,到其后开始经受落地检验,现如今需要商业化、产品化说话,自动驾驶发展并非一帆风顺。

众多自动驾驶有识之士,不就是朝着完全“无人”驾驶而奋斗的吗?不就是都在期待拿掉安全员的那一天吗?

虽然距离满大街没有安全员、完全靠AI司机驾驶的那一天,可能还有距离,但至少现在,标志性的一步已经卖出。