加速矿山无人驾驶落地、看路凯智行如何“无人则安”( 二 ) 得益于5G、大数据、人工智能等

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矿山无人驾驶加速落地，未来如何实现快速商业化？
近些年，在市场、技术、政策的加持下，矿山无人驾驶正在加速落地，未来整体渗透率和总体市场规模有较大的提升空间。但结合当下矿山无人驾驶发展现状来看，实现商业化运营仍将是一个漫长的过程，尽管当前矿山场景有望成为自动驾驶技术最快实现商业化落地的场景，但在矿山无人驾驶应用的深入化和普及化方面，仍有很长的路要走。矿区环境恶劣，高温、高寒、高湿、极高海拔、粉尘、雨雾多，振动冲击大、道路不规范、场景变化频繁等，都对实现快速商业化带来较大挑战。
在真实作业场景下，矿山无人驾驶产品的实际落地应用不能仅仅只依靠于技术难点的克服，更重要的是解决工程落地所面临的一系列的挑战。为此，行业需要快速提升相关方案的性能指标，实现对矿山作业场景更广泛的覆盖，实现安全员真正意义上的常态化下车，来确保相关方案真正意义上的安全、绿色与经济性。路凯智行认为，以下工程技术、产品研发领域，将是未来快速实现工程化、商业化的关键点：
实现智能管理和安全监控的云控平台
针对矿山现场作业场景实时变化，矿区传统调度方式效率低下的痛点，需要精心构建矿山云控平台，来实现对矿区矿用车辆和辅助生产车辆进行高效调度和监控。通过云端的实时分析与调度，实现无人驾驶矿用车辆与远程驾驶挖机的完美协作运行，同时支持有人驾驶的辅助车辆的统一调度管理，实现满足多设备的调度指挥。路凯智行基于数字孪生打造的云控平台不仅具有以上特点，还结合现场生产管理、工艺等现场需求，具备可扩展、开放性、迭代性和兼容性等特点。
针对矿山领域的智能感知算法
针对矿区夜间作业、道路颠簸、扬尘较大等恶劣生产环境，需研发具备矿山特色的感知算法，针对矿山场景量身定制优化方案，使车辆拥有超大范围的感知区间，更灵敏的感知与探测尺寸，并通过标定算法实现便捷智能的自我校正。我们构建了独具特色的感知算法，对特殊场景开展有针对性的算法攻关，具备安全、精准、高效的算法识别能力。
安全冗余设计的遥控驾驶系统
针对安全员下车后，无人驾驶车辆在各类异常情况下的远程应急接管需求，需打造应急远程遥控驾驶体系，采用高可靠、更安全的车规级遥控操作台，同时复用车辆无人驾驶控制器、视觉传感器数据等，在降低成本的同时，也使遥控端、云控端、车控端的数据融合互补、相互验证，全面保障无人驾驶车辆行车安全，最终实现露天矿运输全场景覆盖，完成无人驾驶技术闭环。
完整的矿山仿真系统
针对特殊、极端场景下的道路测试，往往存在高时耗、高成本、高风险的现实问题，需构建完整的矿山仿真系统，既能够实现真实场景高保真还原、离线特殊环境和异常条件的单车感知、决策规划、控制算法仿真验证，也可以实现云控平台集群调度和管控算法验证，同时支持对云控平台进行压力测试等功能。路凯智行目前使用自研的矿山数字孪生仿真系统，可以极大缩短研发验证周期，加速产品迭代、应用落地。
路凯智行认为，现阶段是数字化管控平台+设备端无人驾驶的融合过渡时期，下一步两者的深入协同将是迈向全矿无人驾驶的必经之路。
未来，以路凯智行为代表的国内矿山无人驾驶头部企业将继续围绕矿山客户的实际需求，通过技术驱动与运营服务，打造最贴合矿山场景的数字化管控平台+无人驾驶设备，加速无人驾驶与智慧矿山的深度融合，真正实现露天矿山“无人则安”的终极愿景。返回搜狐，查看更多