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    淺談自動駕駛典型6大應用場景:出租、接駁、環衛、港口、礦山、物流

    發布日期:瀏覽量:4863

    導讀:走在校園,你可以看到智能快遞派送機器正工作著,能自動識別路況,避開人群;進入園區,你站在園區車輛接駁點,不一會兒便會有一輛自動駕駛接駁車停在你的旁邊,進入汽車,便可以將你帶到預定位置;住進酒店,你可以看到智能服務機器人在走廊忙碌,給各個房間的人送去訂購的商品;走進飯店,你可以看到智能端盤機器人將每桌的訂餐送到既定位置;在銀行辦理業務,智能機器人可以與你聊天,告知你需要的步驟,并能帶你到需求的位置… …不知不覺生活中可見的很多崗位都被機器人取代或參與,我們也逐漸熟悉了智能機器人的存在,沒有了剛開始接觸時的新奇與惶恐。

    這些服務型機器人能在各崗位各司其職,除了軟件開發工程師給其設定了規定崗位需求服務內容的代碼外,也可以看到自動駕駛的身影。像是快遞派送機器的路況識別;園區自動駕駛接駁車的路經規劃與站點停靠;酒店智能服務機器人智能定位酒店類型,將需求物品送到規定房間;智能端盤機器人將客戶點餐送到規定餐位并在送餐過程中選擇優質路線;銀行智能機器人將你帶到規定位置等,都包含了L3級自動駕駛的部分技術。自動駕駛概念被提出后,便被很多人所追捧,雖然現階段自動駕駛技術并未達到L5級,甚至L4級,但在部分場景下,自動駕駛技術已經得到了應用,今天就來羅列下自動駕駛現行技術下的場景落地。

    一、無人出租車/園區接駁車

    最接近大家心目中真正自動駕駛的一個應用場景,那就是自動駕駛無人出租車/園區接駁車了,自動駕駛技術發展就是為了能服務于人們的出行,擺脫駕駛員對于車輛行駛的控制,讓人們在出行過程中可以更加放松。2020年6月27日,滴滴在上海嘉定開啟了自動駕駛載人應用示范項目,讓人們看到自動駕駛出行服務成為了現實;在美國,Waymo在亞利桑那州已經開始了沒有安全員的Robo-taxi服務,面向早期的種子用戶。

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    二、無人環衛車

    城市環衛需求一直存在,屬于勞動密集型行業,成本高、過程亂、質量差、風險大、經驗不統一是環衛行業的痛點,無人環衛車的出現可以在部分場景下減輕環衛工人的勞動需求,通過自主識別道路環境,規劃清掃路線并自動清潔、全工況、高效率、精細化的環保清掃作業,給我們帶來更加美好的城市環境。

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    三、無人港口運輸車

    我國港口眾多,每年會有大量的貨物吞吐需求,對于卡車司機的需求量極大,對于港口而言,實現已建集裝箱水平運輸自動化,是向世界一流港口看齊的必經之路。與園區場景類似,港口的場景也趨于單一化且人員流動規律性強,是自動駕駛技術實施的較佳場所。無人駕駛技術在港口碼頭場景的轉化應用,可有效解決傳統人工駕駛時,存在的行駛線路不精準、轉彎造成視線盲區、司機疲勞駕駛等問題,節約人工成本。目前,國內已有多個港口邁出了關鍵性的一步。

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    四、無人礦山運輸車

    相較于港口場景,礦山的場景區域面積更大,場景更加單一且人員流動較少,是自動駕駛落地的完美場景,無人駕駛技術對于礦山開采而言也是剛需,無人礦山運輸車的出現,可以有效提高綜合營運效益,提高礦山安全生產工作,加快智慧礦區的建設。

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    五、無人物流配送

    無論是快遞的最后1 km還是同城急送還是物流配送過程中的裝卸、運輸、倉儲流程,在自動駕駛技術的普及下也可以更加高效和完善。自動駕駛技術的出現,將促使物流配送領域的整體產業鏈降本增效,革新升級。物流配送的場景除了我們熟知的快遞配送,前文提到的酒店智能服務機器人、智能端盤機器人等也屬于物流配送的范疇,這也是現階段自動駕駛技術應用較為廣泛的場景之一。

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    六、結語

    作為最接近人們心目中自動駕駛的無人出租車/園區接駁車,已經讓很多人感受到了自動駕駛的魅力所在,但這類技術的出現,只是自動駕駛技術的部分體現,也對其自動駕駛技術加上了很多是束縛。

    其一是場景應用的單一性,現階段更多自動駕駛的服務還是面向公共性設施,并不能做到給車主個人提供對應的服務,其實還是自動駕駛技術的一種測試;

    其二是工作場景的單一化、定向化,在脫離規定范圍的工作場景后(如園區、校園、規定街道等),自動駕駛技術便無法起作用;

    其三是速度的限制,大家心目中的自動駕駛應像現在人類駕駛汽車的風馳電掣,隨機靈動,但在部分自動駕駛技術的應用場景中,還是低速場景的應用,更多只是對于人類服務者的輔助,在有些復雜的場景下,還是需要人類的參與。

    但是自動駕駛的出現,也逐漸改變了我們的生活環境,在交通出行、城市管理等多個領域的參與,讓自動駕駛技術得到了廣泛的測試和應用,幫助城市構建安全、高效的未來出行結構,對汽車產業的變革及城市交通的規劃都具有深遠的影響,且這些技術的應用也給自動駕駛技術的發展提供了更多的數據支撐,為L5級自動駕駛的落地提供了可靠的實際應用參考,助力自動駕駛時代的快速到來。

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