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關于自動駕駛在貨運領域的分析介紹

英特爾物聯網 ? 來源:djl ? 2019-09-04 16:53 ? 次閱讀

為了第二天每個超市、市場有新鮮的食品供人們挑選,為了讓快遞“快”起來,他們便要馬不停蹄的奔波。一切的物流運輸,離不開時效,這使得每天都有大量物流貨車,在公路上奔走。但夜間行車,極易發生因疲勞駕駛等原因導致的事故。長途運輸司機的短缺加上日夜兼程,讓疲勞駕駛的幾率大大增加,為了保障司機與貨物的安全,快遞的運輸時間只能加長。

要是有個不知疲倦的駕駛員,在保證安全的前提下能夠提高效率,讓貨物在夜間也能持續前行,該多好。

自動駕駛貨車已落地

其實這位“不知疲倦的駕駛員”已經出現,雖然現在,它還只是一位“副駕駛”,更多的是起到輔助作用。而他,就是自動駕駛。

據行業推測,率先實現商業運營的很可能是自動駕駛商用貨車,尤其是在物流園區、港口、礦山等封閉場景下實現。在特定區域中行駛相對簡單,有固定的路線,且低速行駛不會對他人帶來困擾,場景受管控,技術上也能減少一些障礙。

其實現在已經有了一些特定使用區域以及特定工作場景中應用了自動駕駛車輛。像城市環衛車、礦區自卸車、低速貨運車等,自動駕駛貨車有了可實現的環境和技術基礎。也正是這些場景,讓還在發展階段的自動駕駛汽車有能在現實中得以成長的機會。

在國內首次推出電商及物流領域產品中,自動駕駛貨車通過搭載的雷達、傳感器、高精地圖及定位系統,在行進過程中,即使是150米外的障礙物也可以被提前探知,讓“大腦”有足夠的時間重新進行道路規劃與障礙規避,就算是小貓小狗,都能被準確識別并做出反應;當遇到信號燈時,只要電腦不是紅綠色盲,就能準確感知。相應的反應保障了自動駕駛貨車安全有序的平穩前行。除此之外、還有實現主動換道、避障、車位識別、自主泊車等諸多功能。

現在我們能看到的都只是自動駕駛基礎的部分,但相應研究早已開啟,某電商物流公司硅谷研究院已著手研發L4級別自動駕駛重型貨車,目前已在美國一些授權的道路上完成了2400小時的智能駕駛超級測試。長時間的路測為自動駕駛貨車蓋上了“合格”的印章,它們的成功前行不是個例,而是未來發展的趨勢。

你知道L4級別意味著什么?上車后只需輸入出發地和目的地就能閉眼睡大覺,如果在行駛的過程中出現了系統解決不了,駕駛員又無回應的情況怎么辦?別擔心,這個時候它會靠邊停車,等你起床。

解決安全、時效、人工問題

自動駕駛貨車乃至無人駕駛貨車的發展有其必要性,智能貨車的出現將改變未來長途運輸形態。人力不再過度消耗,那些因貨車而發的安全事故也能得以解決。除了安全,物流耗時長、工人稀缺等問題都迎面而解,讓快遞運輸更“快”。

現階段,自動駕駛技術只是為物流司機提供了一位“高智商”的“副駕駛”,匹配未來司機群體的需求,減少腦力消耗,保障駕駛安全。日后做到真正上路,支持各種復雜交通場景,能明白始終與前車保持安全的車距、智能判斷路況及時規避風險,而這些都要依靠背后的技術支持。

“智能副駕駛”的“大腦”

心有地圖,眼觀六路,保持車距,準規守法,都是因為這位“副駕駛”有著強大的“大腦”。在2017年,英特爾和其子公司Mobileye提出了一個開放、透明、可驗證的形式化模型——責任敏感安全(RSS)。

RSS模型是行業規范自動駕駛安全的技術中立型起點,簡單地說,就是通過規范事故過錯和車輛安全推動自動駕駛技術的發展。它能明確劃分在一系列復雜路況中人類的判斷,明確界定了什么是安全駕駛、什么是魯莽駕駛,用準確的行為規范自動駕駛技術。像配備邏輯上可驗證的規則,定義恰當的響應行為,以確保自動駕駛汽車做出安全決策,并避免陷入由其他車輛導致的危險情況,最根本目的就是為了減少交通事故。

路線規劃或許能夠幫你一路向前,而RSS則能助你一路平安。

隨著自動駕駛汽車產業的迅速發展,智能網聯技術的不斷突破,國內各大巨頭公司也開始加入此項技術。但自動駕駛概念的傳播,伴隨了大片質疑聲,因為高科技的突然來臨,讓駕駛傳統的“老司機”們覺得這項技術不安全,甚至是“天方夜譚”。其實與人們對安全性的擔心相反,自動駕駛它不會酒后駕駛,不容易打瞌睡、開小差,且反應速度遠超人類駕駛員,對緊急情況的處理更及時。這能大大降低貨車發生事故的可能性,讓運輸更順暢。

在今年上半年,中國政府連續出臺自動駕駛汽車路測規范、車聯網標準體系指南,這表示自動駕駛已逐步落地,正式進入人們的視野。而Mobileye的各項合作項目,也為高速公路物流運輸場景的自動駕駛技術提供更加強有力的技術支持。不久的將來你將會看到一眾等待發號施令的貨車整齊劃一,井然有序傾巢而出,保證城市的物資運作。

自動駕駛貨車面世后,不僅能解決因電商和物流業發展而拉大的司機缺口,還減少了貨車司機群體中普遍存在的疲勞駕駛,超速駕駛等現象,提高行車安全性。各方面表示,自動駕駛貨車確實更具有先發的可能性,不過目前還有許多問題需要解決,如更明確的政策落地問題、技術實現問題以及資金短缺問題等。因此,到目前為止,絕大部分的自動駕駛仍然處于測試和小范圍實行階段。不過,未來,物流行業乃至整個社會都會被這次技術創新而革新。

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