仙途智能展示无人驾驶环卫车

在世界人工智能大会的现场，仙途智能展示了其无人驾驶环卫车。这辆无人环卫车是面向开放道路行驶的，搭载有5颗16线Velodyne激光雷达，4颗1080P高清摄像头（前视两颗为深度学习使用），2颗24G大陆的毫米波雷达，前向监控用的摄像头。

这些传感器，主要是通过一个装载在车顶上的固定支架，对汽车改动并不大，车内目前使用的是工控机的方案，处理器使用了NVIDIA的芯片。

这辆车是一款长约6米，重约5.8吨的中型环卫车，而公司目前可覆盖3-16吨的环卫车型。无人环卫车是自动驾驶商业化落地的一个重要方向，这款车可以面向开放道路，政府以及环卫部门对这种车兴趣很大，但主要关心的点，还在于整个系统的成本。

如何平衡系统的安全、高效、稳定、易用、廉价，成了目前自动驾驶公司急需解决的问题。

autowise.ai（上海仙途智能科技有限公司）成立于2017年7月24日，是一家专注无人驾驶技术研发的公司，无人驾驶环卫是其技术落地方向。公司于2018年1月获得红点中国独家天使投资，2018年8月20日获得启迪汇、红点创投中国基金的A轮融资。

团队核心人员主要来自各大互联网公司和车企，包括Google、百度、滴滴、通用、沃尔沃等，在无人驾驶、AI、出行网络、大数据等领域拥有深厚积累。

CEO黄超曾百度研究院从事大规模机器学习、分布式计算等相关研发工作，参与和负责多项核心业务研发，包括凤巢、网盟CTR预估，PageRank，万亿参数神经网络，机器学习算法平台等；后在滴滴负责无人驾驶项目，任职项目负责人和首席工程师。

从组建团队开始，仅一年时间即完成城市道路和高速多种路况下的路测。

冗余传感器的必要性

定位于开放道路的中型无人环卫车，搭载的传感器不可谓不多，但每一个传感器都有其特定的用途。

五颗16线激光雷达，主要分为前向的三颗和侧向的两颗，总体而言都是为了感知周围环境，但在实际的功能上，又各有侧重。

前向的三颗主要是为了感知前向以及汽车左右侧前方的环境，激光雷达实际有效的感知距离，在100米上下，因此能够覆盖的行驶速度、以及障碍物距离，也比较有限。因此如果面对的是开放道路，三颗前向的激光雷达，是必不可少的。

这种做法事实上也在其它自动驾驶公司的方案上有所体现，三颗中低线束的激光雷达正在成为趋势。

其中一方面的原因就是，16线的激光雷达价格在去年有一次明显的价格下降；其次针对前向的探测，三颗激光雷达的布局，能够最大限度的避免盲区，以及在传感器的硬件冗余上，留有了余地，即使其中一颗出现故障，系统也不至于立马失效。

环卫车两侧的激光雷达，则主要是为了覆盖环卫车特殊的工作场景。环卫车工作时，需要沿着马路路沿行驶，这时候对环境感知的精度、准确性就有了苛刻的要求。

感知的误差如果即使在厘米级，都不能容忍，必须要能够达到稳定可靠的高精度感知。侧向的激光雷达，完成的就是这一部分工作。

传统的GPS、IMU导航，定位精度虽然号称厘米级，但在实际使用过程中，经常会有不小的误差。而这对于在开放道路行驶的无人环卫车而言，是不能容忍的。多激光雷达的存在，不仅可以辅助摄像头更精确的感知环境，同时也能采集高精地图，相当于为行驶上了双保险。

两颗侧向的摄像头，也是为了更准确的感知环境。而前向的两颗摄像头，是基于深度学习，覆盖不同距离的视觉方案。这种做法在业内较为少见，常见的是单目或者三目的深度学习方案。而autowise之所以使用两颗深度学习的摄像头，主要是考虑到环卫车行驶的速度，使用的场景。

前后两颗的毫米波雷达，主要是为了前后车防碰撞的预警，既是一个融合传感器方案，又有冗余的功用。

谈到冗余，公司的处理器也有冗余的硬件系统，这也有别于其他的自动驾驶公司。因为是直接面向开放道路，且会实际运行，因此软硬件上的冗余，就成了不得不做的事。

Autowise的处理器方案，还是工控机的。之所以没有使用一些常见的自研硬件电路板集成方案，是因为环卫车使用的环境恶劣，震动频繁、温度高，目前满足L4级的算力平台只有NVIDIA的处理器，但其并不具备车规标准。初创公司也难以帮其做车规的改进，因此刚开始工控机的方案更容易把控。

软件算法上做减法

除了硬件的感知部分，在软件的算法上，环卫车也有自己的特殊性。无人环卫车相比于传统的无人乘用车，在软件算法层面，是做了减法的。

首先，环卫车的行驶速度，会低于普通的车辆。因此，对于整体的感知、决策规划上的时间，会宽容许多。相应的在面对紧急情况时，有更多的反馈余地。因此，环卫车实际上比传统乘用车的算法，要简单一些。

当然做无人驾驶，在技术上有许多共通的地方。从无人环卫车切入，是因为这个场景更容易商业化落地。

但autowise实际上也在乘用车的无人驾驶上，积累技术。其现在环卫车的无人驾驶系统，就是来源于公司基于VV5的无人驾驶系统的技术积累，这些技术的积累也不会停止，未来将继续进行下去。

虽然，基于安全，系统稳定性的考虑，开放道路的无人环卫车，目前所需要的这套软硬件方面价格不菲，但这也是必须的。而针对不同的场景，传感器的配置上也可以进行减法。

比如环境不是开放的，行驶过程中对侧向的要求不高，可以对侧向传感器做减法。如果对于后向的碰撞预警不关心，那么也可以去掉相应的传感器。

当然，纵使如此，整体的方案成本，还是价格高昂。对于环卫部门，以及城市管理方而言，无人环卫车的功能非常诱人，但价格同样感人。无人环卫车以目前的附加成本，想要拿下订单，必须要能实现现有环卫车运营成本上的减计。比如人工成本、零部件损耗成本等等。

但迫于法律法规，技术发展的阶段性等原因，这些附加值还难以凸显。不过，值得欣慰的是，政府部门对这样的技术非常感兴趣，乐于尝试。

因此无人环卫车的发展，可能会先是以点带面，从少数示范应用，到更多地方使用的一个过程。这个过程，会随着技术的成熟、硬件成本、规模化等因素，影响整个进程的时间。