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关于自动驾驶在货运领域的分析介绍

英特尔物联网 来源:djl 2019-09-04 16:53 次阅读

为了第二天每个超市、市场有新鲜的食品供人们挑选,为了让快递“快”起来,他们便要马不停蹄的奔波。一切的物流运输,离不开时效,这使得每天都有大量物流货车,在公路上奔走。但夜间行车,极易发生因疲劳驾驶等原因导致的事故。长途运输司机的短缺加上日夜兼程,让疲劳驾驶的几率大大增加,为了保障司机与货物的安全,快递的运输时间只能加长。

要是有个不知疲倦的驾驶员,在保证安全的前提下能够提高效率,让货物在夜间也能持续前行,该多好。

自动驾驶货车已落地

其实这位“不知疲倦的驾驶员”已经出现,虽然现在,它还只是一位“副驾驶”,更多的是起到辅助作用。而他,就是自动驾驶。

据行业推测,率先实现商业运营的很可能是自动驾驶商用货车,尤其是在物流园区、港口、矿山等封闭场景下实现。在特定区域中行驶相对简单,有固定的路线,且低速行驶不会对他人带来困扰,场景受管控,技术上也能减少一些障碍。

其实现在已经有了一些特定使用区域以及特定工作场景中应用了自动驾驶车辆。像城市环卫车、矿区自卸车、低速货运车等,自动驾驶货车有了可实现的环境和技术基础。也正是这些场景,让还在发展阶段的自动驾驶汽车有能在现实中得以成长的机会。

在国内首次推出电商及物流领域产品中,自动驾驶货车通过搭载的雷达、传感器、高精地图及定位系统,在行进过程中,即使是150米外的障碍物也可以被提前探知,让“大脑”有足够的时间重新进行道路规划与障碍规避,就算是小猫小狗,都能被准确识别并做出反应;当遇到信号灯时,只要电脑不是红绿色盲,就能准确感知。相应的反应保障了自动驾驶货车安全有序的平稳前行。除此之外、还有实现主动换道、避障、车位识别、自主泊车等诸多功能。

现在我们能看到的都只是自动驾驶基础的部分,但相应研究早已开启,某电商物流公司硅谷研究院已着手研发L4级别自动驾驶重型货车,目前已在美国一些授权的道路上完成了2400小时的智能驾驶超级测试。长时间的路测为自动驾驶货车盖上了“合格”的印章,它们的成功前行不是个例,而是未来发展的趋势。

你知道L4级别意味着什么?上车后只需输入出发地和目的地就能闭眼睡大觉,如果在行驶的过程中出现了系统解决不了,驾驶员又无回应的情况怎么办?别担心,这个时候它会靠边停车,等你起床。

解决安全、时效、人工问题

自动驾驶货车乃至无人驾驶货车的发展有其必要性,智能货车的出现将改变未来长途运输形态。人力不再过度消耗,那些因货车而发的安全事故也能得以解决。除了安全,物流耗时长、工人稀缺等问题都迎面而解,让快递运输更“快”。

现阶段,自动驾驶技术只是为物流司机提供了一位“高智商”的“副驾驶”,匹配未来司机群体的需求,减少脑力消耗,保障驾驶安全。日后做到真正上路,支持各种复杂交通场景,能明白始终与前车保持安全的车距、智能判断路况及时规避风险,而这些都要依靠背后的技术支持。

“智能副驾驶”的“大脑”

心有地图,眼观六路,保持车距,准规守法,都是因为这位“副驾驶”有着强大的“大脑”。在2017年,英特尔和其子公司Mobileye提出了一个开放、透明、可验证的形式化模型——责任敏感安全(RSS)。

RSS模型是行业规范自动驾驶安全的技术中立型起点,简单地说,就是通过规范事故过错和车辆安全推动自动驾驶技术的发展。它能明确划分在一系列复杂路况中人类的判断,明确界定了什么是安全驾驶、什么是鲁莽驾驶,用准确的行为规范自动驾驶技术。像配备逻辑上可验证的规则,定义恰当的响应行为,以确保自动驾驶汽车做出安全决策,并避免陷入由其他车辆导致的危险情况,最根本目的就是为了减少交通事故。

路线规划或许能够帮你一路向前,而RSS则能助你一路平安。

随着自动驾驶汽车产业的迅速发展,智能网联技术的不断突破,国内各大巨头公司也开始加入此项技术。但自动驾驶概念的传播,伴随了大片质疑声,因为高科技的突然来临,让驾驶传统的“老司机”们觉得这项技术不安全,甚至是“天方夜谭”。其实与人们对安全性的担心相反,自动驾驶它不会酒后驾驶,不容易打瞌睡、开小差,且反应速度远超人类驾驶员,对紧急情况的处理更及时。这能大大降低货车发生事故的可能性,让运输更顺畅。

在今年上半年,中国政府连续出台自动驾驶汽车路测规范、车联网标准体系指南,这表示自动驾驶已逐步落地,正式进入人们的视野。而Mobileye的各项合作项目,也为高速公路物流运输场景的自动驾驶技术提供更加强有力的技术支持。不久的将来你将会看到一众等待发号施令的货车整齐划一,井然有序倾巢而出,保证城市的物资运作。

自动驾驶货车面世后,不仅能解决因电商和物流业发展而拉大的司机缺口,还减少了货车司机群体中普遍存在的疲劳驾驶,超速驾驶等现象,提高行车安全性。各方面表示,自动驾驶货车确实更具有先发的可能性,不过目前还有许多问题需要解决,如更明确的政策落地问题、技术实现问题以及资金短缺问题等。因此,到目前为止,绝大部分的自动驾驶仍然处于测试和小范围实行阶段。不过,未来,物流行业乃至整个社会都会被这次技术创新而革新。

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