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自动驾驶典型应用场景都有哪些?

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时间:2021-12-14 10:04:53
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自动驾驶典型应用场景都有哪些?走在校园,你可以看到智能快递派送机器正工作着,能自动识别路况,避开人群;进入园区,你站在园区车辆接驳点,不一会儿便会有一辆自动驾驶接驳车停在你的旁边,

走在校园,你可以看到智能快递派送机器正工作着,能自动识别路况,避开人群;进入园区,你站在园区车辆接驳点,不一会儿便会有一辆自动驾驶接驳车停在你的旁边,进入汽车,便可以将你带到预定位置;住进酒店,你可以看到智能服务机器人在走廊忙碌,给各个房间的人送去订购的商品;走进饭店,你可以看到智能端盘机器人将每桌的订餐送到既定位置;在银行办理业务,智能机器人可以与你聊天,告知你需要的步骤,并能带你到需求的位置… …不知不觉生活中可见的很多岗位都被机器人取代或参与,我们也逐渐熟悉了智能机器人的存在,没有了刚开始接触时的新奇与惶恐。

这些服务型机器人能在各岗位各司其职,除了软件开发工程师给其设定了规定岗位需求服务内容的代码外,也可以看到自动驾驶的身影。像是快递派送机器的路况识别;园区自动驾驶接驳车的路经规划与站点停靠;酒店智能服务机器人智能定位酒店类型,将需求物品送到规定房间;智能端盘机器人将客户点餐送到规定餐位并在送餐过程中选择优质路线;银行智能机器人将你带到规定位置等,都包含了L3级自动驾驶的部分技术。自动驾驶概念被提出后,便被很多人所追捧,虽然现阶段自动驾驶技术并未达到L5级,甚至L4级,但在部分场景下,自动驾驶技术已经得到了应用,今天就来罗列下自动驾驶现行技术下的场景落地。

无人出租车/园区接驳车

最接近大家心目中真正自动驾驶的一个应用场景,那就是自动驾驶无人出租车/园区接驳车了,自动驾驶技术发展就是为了能服务于人们的出行,摆脱驾驶员对于车辆行驶的控制,让人们在出行过程中可以更加放松。2020年6月27日,滴滴在上海嘉定开启了自动驾驶载人应用示范项目,让人们看到自动驾驶出行服务成为了现实;在美国,Waymo在亚利桑那州已经开始了没有安全员的Robo-taxi服务,面向早期的种子用户。

无人环卫车

城市环卫需求一直存在,属于劳动密集型行业,成本高、过程乱、质量差、风险大、经验不统一是环卫行业的痛点,无人环卫车的出现可以在部分场景下减轻环卫工人的劳动需求,通过自主识别道路环境,规划清扫路线并自动清洁、全工况、高效率、精细化的环保清扫作业,给我们带来更加美好的城市环境。

无人港口运输车

我国港口众多,每年会有大量的货物吞吐需求,对于卡车司机的需求量极大,对于港口而言,实现已建集装箱水平运输自动化,是向世界一流港口看齐的必经之路。与园区场景类似,港口的场景也趋于单一化且人员流动规律性强,是自动驾驶技术实施的较佳场所。无人驾驶技术在港口码头场景的转化应用,可有效解决传统人工驾驶时,存在的行驶线路不精准、转弯造成视线盲区、司机疲劳驾驶等问题,节约人工成本。目前,国内已有多个港口迈出了关键性的一步。

无人矿山运输车

相较于港口场景,矿山的场景区域面积更大,场景更加单一且人员流动较少,是自动驾驶落地的完美场景,无人驾驶技术对于矿山开采而言也是刚需,无人矿山运输车的出现,可以有效提高综合营运效益,提高矿山安全生产工作,加快智慧矿区的建设。

无人物流配送

无论是快递的最后1 km还是同城急送还是物流配送过程中的装卸、运输、仓储流程,在自动驾驶技术的普及下也可以更加高效和完善。自动驾驶技术的出现,将促使物流配送领域的整体产业链降本增效,革新升级。物流配送的场景除了我们熟知的快递配送,前文提到的酒店智能服务机器人、智能端盘机器人等也属于物流配送的范畴,这也是现阶段自动驾驶技术应用较为广泛的场景之一。

作为最接近人们心目中自动驾驶的无人出租车/园区接驳车,已经让很多人感受到了自动驾驶的魅力所在,但这类技术的出现,只是自动驾驶技术的部分体现,也对其自动驾驶技术加上了很多是束缚。其一是场景应用的单一性,现阶段更多自动驾驶的服务还是面向公共性设施,并不能做到给车主个人提供对应的服务,其实还是自动驾驶技术的一种测试;其二是工作场景的单一化、定向化,在脱离规定范围的工作场景后(如园区、校园、规定街道等),自动驾驶技术便无法起作用;其三是速度的限制,大家心目中的自动驾驶应像现在人类驾驶汽车的风驰电掣,随机灵动,但在部分自动驾驶技术的应用场景中,还是低速场景的应用,更多只是对于人类服务者的辅助,在有些复杂的场景下,还是需要人类的参与。

但是自动驾驶的出现,也逐渐改变了我们的生活环境,在交通出行、城市管理等多个领域的参与,让自动驾驶技术得到了广泛的测试和应用,帮助城市构建安全、高效的未来出行结构,对汽车产业的变革及城市交通的规划都具有深远的影响,且这些技术的应用也给自动驾驶技术的发展提供了更多的数据支撑,为L5级自动驾驶的落地提供了可靠的实际应用参考,助力自动驾驶时代的快速到来。智驾最前沿将继续深耕自动驾驶领域技术,也会与大家经常聊聊关于自动驾驶发展的技术与趋势,欢迎大家关注支持!

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