“仙途智能，是一家專注于無人駕駛技術的研發的初創公司，將清潔環衛作為落地點。”仙途智能聯合創始人和首席架構師葉青表示，在今年年初公司發布了全球首個自動駕駛清潔車隊，并且在多個地方進行試運行。

除了商業落地的無人清潔車，我們也在進行無人駕駛乘用車方面的研發，不同于其他公司直接用于商業目的，我們研發乘用車主要是利用乘用車車輛速度快的特點，驗證和打磨我們的技術方案，累積數據和里程。因為，在實際的路況下，50%的技術兩個場景是通用的。

7月26日，仙途智能聯合創始人和首席架構師葉青在高工智能商用車開發者大會上發表主題演講

回到無人駕駛這個話題，當前無人駕駛的商業化落地已經開始，有很多應用場景正在被開發，而我們選擇了無人清潔環衛作為我們的落腳點，主要用于城市道路、高速、高架的掃地作業，清掃過程包括地面洗刷和垃圾搜集，搭載無人駕駛系統，在非高峰時段，對城市、園區和景區道路進行清掃。

這是我們在一個試運行的園區里面進行的拍攝，沒有做過多的修飾，為什么選擇這樣一個園區呢？我們首先就是為了做到無人，我們認為只有做到無人才有商業的價值。

這是車輛以五公里的速度在進行。大家可以看到整個清掃過程當中是貼邊進行清掃的，這也是無人清掃領域碰到的一個新的問題。

剛才大家看到的是它從起步、貼邊清掃，碰到車輛規避，待會它完成自己的工作之后，它會自動的進行停車入位。這是在園區里面，我們選擇的是一個兩噸重的小型車輛。

回到我們的問題，為什么我們選擇清潔環衛作為我們的落地點？因為清潔環衛是最好的落地場景之一。我們會分別從價值、成熟度、法律法規這三個層面給大家說明一下。

先說價值，無人駕駛環衛是一個社會價值和經濟價值都很大的點，社會價值方面，無人駕駛可以有效的提升清潔車輛的利用率，全程人工智能控制，可以讓清掃更加規范，也能夠覆蓋不合適人工操作的時間和環境，提升清掃的效率。

在經濟方面，我們保守估計，僅僅從節省人力這方面，無人清潔環衛在兩年內就能收回一輛車的硬件成本，并且從趨勢上看，人工成本必然是持續提高，而無人駕駛的軟硬件成本都將隨著產業高速發展而大幅下降。

當然無人駕駛環衛在特定的場景，比如穿越無人區的道路的清掃上還會帶來更多的商業上的優勢。

說說技術成熟度和法律法規方面的情況，環衛清潔車首先它的工作速度很低，運營時間多為晚上、凌晨或者非高峰的時段，這些特性都讓我們的無人清掃車更容易做到安全。

通過拉近無人駕駛技術和市場之間的距離，并且讓其他的道路參與者以及周圍的居民都更加容易接受這個東西，因為我們是慢速行駛，看到也就看到了。如果我們是一個快速行駛的車輛又是無人的，可能大家就會緊張一些。

有限且相對固定的路線，能夠進一步降低意外出現的概率，并且集中運行也更加方便我們進行集中的監控、調度和異常處理。

我們自動駕駛的目標是為了對整個道路進行清掃，如果這個東西比較分散，我們可能不好集中作業。

除了前面說到的技術成熟度的優勢，無人駕駛環衛更容易被法律法規所接受，如果說無人駕駛環衛車運營的區域有景區、園區這樣的非公共區域，在非公共區域進行運營，只需要業主的同意就可以運行了，不需要通過現有的法律法規。

在公共區域進行運營的時候，我們也會從全封閉過渡到半封閉，然后再在正常道路上進行運營。這樣有步驟的進行開放，也相對容易獲得主管機構的批準，幫助我們無人駕駛車慢慢的被大家所接受。

同時因為無人清掃環衛有一定的社會價值，也相對容易得到政府的一些特批。相信在不久的將來，大家會看到我們更多的一些進展消息。

無人駕駛環衛車具體是怎么做的呢？在落體過程當中我們遇到了什么樣新的挑戰呢？

首先在整個技術棧上，對于單車我們使用了Pipeline的模式，這點和乘用車沒有太大的區別，所有做無人車的也都能夠理解。同時我們也利用大數據仿真幫助我們提前驗證加速迭代，對于清掃任務我們也有自研的監控和調度系統。

在清潔車方面，我們選型涵蓋了3噸到18噸的不同車型，主要針對的是不同的清掃場景的需求，同時我們普遍選擇了新能源車，因為這樣能夠繞開手動檔，方便縱向控制。

線路方面由于清潔車普遍沒有原生的電控，我們都是通過加裝電控來完成的。在感知方面我們使用了多傳感器融合的方案，針對建筑物和樹木遮擋造成的失誤，我們使用了低成本的GPS芯片加上Slam的方式進行融合定位。針對我們自己的車輛業務場景，我們也對仿真和調度進行持續的迭代。

無人清掃車到底和傳統車輛有什么樣的不同呢？前面提到我們選擇的商業場景是更容易讓人接受的慢速的、固定的、非擁堵時段的無人駕駛，從而讓技術成熟度相對高，但是安全其實并不意味著簡單。

相對于其他的車輛走在道路中間就可以了，清潔車需要貼邊運行，同時也需要在貼著道路邊緣的同時，還要避讓車輛和行人等一些障礙物，這是一個從感知到車輛執行都要求精度非常高的一個操作。

但事實上我們受到樓宇、樹木的遮擋，原始的GPS信號就會比較糟糕，給定位造成麻煩，過大的車輛容易造成盲區，加上我們選擇的是低成本的傳感器方案，也給我們的感知造成了負擔。

特殊的行駛模式給我們的規劃，貼邊同時又繞障，給我們帶來了挑戰，最后在車輛集成上，我們駕馭的是相對于乘用車更加粗糙的清潔車，這需要我們在車輛控制上需要作出更大的努力，但是這些現實場景碰到的問題也幫助我們持續的對我們整個系統進行迭代。

最后說一下我們的進展，我們目前已經擁有了14輛無人駕駛車規模的車隊，包含了清潔車和乘用車，我們累積進行了八個月的測試，其中清潔車涵蓋了3噸到18噸的車型。

我們車隊當中的小型清潔車主要針對景區、園區和非機動車道的清掃。大型車輛主要是針對城市道路、高架、隧道這樣的清掃場景，其中我們的小型車輛已經在多個園區進行了試運行，而中大型車輛的試運行也在前期的準備當中，相信大家在不久的將來能夠看到我們的一些消息。