飛步無人車：實現(xiàn)首個混線工況下的自動駕駛集卡編隊獨立整船作業(yè)

雷剛 2021-01-04 16:39:13 來源：量子位

雷剛 發(fā)自 副駕寺
智能車參考 報道 | 公眾號 AI4Auto

即便向來低調(diào)，但江湖也許久沒有何曉飛教授的消息了。

就是那個浙大計算機系知名教授、滴滴研究院創(chuàng)始院長、滴滴無人車開創(chuàng)者，飛步無人車創(chuàng)始人及CEO。

自2017年7月創(chuàng)業(yè)之后，何曉飛和飛步科技就瞄準自動駕駛貨運方向，并在2019年2月還官宣了與中國郵政、德邦物流的合作，可謂國內(nèi)自動駕駛貨運商業(yè)化領域，跑得最快的明星公司之一。

而就在近日，交通運輸部印發(fā)《關于促進道路交通自動駕駛技術發(fā)展和應用的指導意見》，明文鼓勵貨運落地……

這才讓人意識到，很久沒有何曉飛教授和飛步的消息了。

他在哪里？飛步如今發(fā)展如何？

浙大教授在碼頭

是的，在碼頭——“搬磚”。（手動狗頭）

自然是用自動駕駛的方式。

其實就在2020年12月，飛步還低調(diào)官宣了一則新進展，與寧波舟山港集團共同落地了行業(yè)內(nèi)首個混線工況下的自動駕駛集卡編隊獨立整船作業(yè)。

寧波，中國最忙碌的大港城市，也是全球第一大年貨物吞吐量港口所在地，江湖也稱“宇宙第一港”。

在該大港碼頭，何曉飛創(chuàng)辦的飛步為寧波舟山港集團打造L4級自動駕駛集卡……

但現(xiàn)在還不是全無人化方案，港口內(nèi)完全無人化操作。

而是更難的混線工況，要與人工集卡一致的作業(yè)工藝，覆蓋近200種實際作業(yè)工況，適用于各類箱型、船舶的裝卸船和移箱作業(yè)。

更早之前5月，L4級自動駕駛集卡在世界最大集裝箱船“現(xiàn)代阿爾赫西拉斯”號郵輪靠港后，與人工集卡共同完成裝卸船作業(yè)……人機協(xié)作一幕，也標志著中國的智慧碼頭、智慧港口，自動駕駛商用邁出了重要一步。

飛步稱，這背后還意味著契合國內(nèi)港口實際需求的智慧作業(yè)鏈路構建完成，具備了大規(guī)模鋪設與推廣的能力。

港口自動駕駛商用有何難？

通常認知下，港口碼頭環(huán)境相對封閉，把開放道路的自動駕駛落地港口，理應是降維打擊。

但封閉場景，并不意味著問題簡單。

港口有港口的特殊挑戰(zhàn)，碼頭有碼頭的長尾難題。

在港口搞無人車，這幾個挑戰(zhàn)少不了。

第一，每一個路口都是“無保護”。

港區(qū)內(nèi)有大量的內(nèi)集卡和外集卡混流。港區(qū)內(nèi)的道路通常沒有交通燈控制，自動駕駛集卡通過的每一個路口都沒有保護。

尤其是在繁忙的卡口、引橋口等車流密集的地帶。

在諸多RoboTaxi項目中，無保護過路口、左轉(zhuǎn)等等被視為技術能力的重要展現(xiàn)。

而且碼頭上也會產(chǎn)生混雜的交通流——人、車、機械混雜。“無保護沖突路口”的問題也非常典型。

這就極度考驗感知能力，也需要精準的行為預測能力。

所以AI司機要在港口開車，無保護是常態(tài)。

需要說明的是，集卡的車身長、慣性大，處理行為交互問題的難度和乘用車相比，根本不在一個量級上。

第二，厘米級精準。

自動駕駛集卡在作業(yè)中遇到的挑戰(zhàn)遠不止“會開車”這么簡單。例如在橋吊下裝卸箱時，集卡的對位精度要求在5厘米以內(nèi)。

但是在七級大風下，吊具的偏移會超過0.5米，晃動幅度超過1米。對于經(jīng)驗豐富的港口老司機來說，這也是難度極高的作業(yè)項目。

基于對吊具的實時精確檢測和動力學分析，才能真正擺脫傳統(tǒng)無人集卡“靠天吃飯”的限制。

第三，日常長尾問題。

比如日常自動駕駛集卡相繼遇到了橋吊遮擋路徑、逆行作業(yè)車輛、人工駕駛內(nèi)集卡、作業(yè)人員和不規(guī)則障礙物等各類挑戰(zhàn)……

或者在復雜車流里，如何順利通過狹長變道路口等等。

有時還要跟有意識的人類駕駛員一樣隨機應變，在內(nèi)集卡排隊太長，作業(yè)橋吊遮擋住了引橋口時，無人集卡就需要繞行上一個泊位。

如此種種日常，如果不能高效且安全應對，都是無法在混線工況下，被認可和商用的。

所以雖然飛步官宣的是規(guī)?；逃眠M展，但背后達到的技術水平和實力，不言自明。

飛步港口方案

在交通部最新印發(fā)的指導中，智慧港口也是題中之義。

但智慧港口究竟該是什么樣？中國港口該智慧升級？

除了自動駕駛集卡大方向，飛步這次還展現(xiàn)了另一項重要要求：

能規(guī)?；涞鼗炀€作業(yè)。

是的，得是依靠單車智能為主、人機混行的方式。

飛步透露，從第一臺港口集卡上路測試到形成作業(yè)能力，飛步用了半年時間進行嚴密研發(fā)和論證。

期間先實現(xiàn)了全長17米的集卡，完成小角度的掉頭和長距離倒車。

其后，又用時1個月，實現(xiàn)了從12臺新集卡到梅山港，并完成批量部署。

除了“看得見”的自動駕駛集卡……

飛步規(guī)模化商用背后，還有看不見的云端系統(tǒng)和平臺。

其自主研發(fā)的智能云控平臺，對智能集卡車隊展開調(diào)度管理，將TOS系統(tǒng)、集卡車輛、橋吊、龍門吊等作業(yè)設備的多源數(shù)據(jù)進行整合，并具備完善的監(jiān)控管理、故障診斷、遠程指令操控、運營大數(shù)據(jù)分析等功能，實現(xiàn)動態(tài)路徑最優(yōu)規(guī)劃，應對實際動態(tài)工況。

例如，在引橋口被橋吊遮擋時，自動駕駛集卡利用云端信息，自主實現(xiàn)從橋吊后大梁繞行上下泊位和橋吊間的穿插，從而靈活安排船舶計劃，大大提高泊位利用率。

車云一體，作用也立竿見影。

飛步方面透露，編組整船作業(yè)啟動后，L4級自動駕駛集卡車隊已進行29次作業(yè)，累計完成運輸2079標準箱?；谡{(diào)度的編隊整船作業(yè)效率已接近人工集卡水平。

在場景和數(shù)據(jù)愈加熟悉之后，超越人工老司機，想必只是時間問題了。

目前，針對單個港區(qū)，飛步計劃通過優(yōu)化車端智能作業(yè)算法、搭設路端感知設備，并在云端智能系統(tǒng)的全局調(diào)度優(yōu)化下，打造可在真實、混線工況環(huán)境下高效作業(yè)的L4級自動駕駛水平運輸方案。

下階段，飛步的roadmap是依托內(nèi)集卡水平運輸項目的經(jīng)驗，重點研發(fā)外集卡在碼頭間水平運輸跨運的運營策略，突破單點運營現(xiàn)狀，分階段串聯(lián)起“感知更多數(shù)據(jù)、調(diào)度更多集卡（車隊）、適配更多場景”的自動化運輸鏈路。

看起來，在創(chuàng)辦3年后，飛步現(xiàn)在重中之重的落地場景，將是港口和碼頭。

這也是智能時代的歷史一瞬：

AI時代的大教授大學者，正在從風吹日曬的碼頭，把自動駕駛推向星辰大海。

— 完 —

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