商用车无人驾驶之路

       今天看到新闻,智加科技又在进行新一轮2亿美元的融资,就想来写写比乘用车能更快落地的商用车自动驾驶。

卡车自动驾驶是解决卡车行业驾驶员荒的重要举措!

为何很多人说卡车会率先实现自动驾驶呢?原因如下:

1、卡车更加注重安全性

2、卡车司机疲劳驾驶事件常出

3、车辆与车辆之间的距离最小可以间隔15米。当辆车距离最近的时候,后车的空气阻力会减少,可以变相的提升10%的燃油效率。可实现卡车Platooning(车辆编队)技术 可以实现自动跟车。

4、货运司机成本高,约占成本的30%-40%。

5、场景复杂度远低于自动驾驶出租车

6、卡车自动驾驶能节省油耗以及雇佣成本,高速场景下节省7%-13%的油耗。

       虽然卡车较乘用车更易于实现自动驾驶,还是存在非常多困难之处的。从技术上来看,相比于乘用车无人驾驶,商用车的自动驾驶有不同的难点。一般来说,商用的卡车往往都在数吨以上,车身高,车体长,载重大,这使得其在自动驾驶方面与乘用车有很多不同,比如传感器容易震动偏离、卡车车身高遮挡激光雷达、机动性差等等。

       另外,卡车刹车距离要长很多。除了刹停难以外,卡车结构松散、高速行驶时零部件易抖动,对传感器的安装和坐标定位有较高要求;同时,卡车重心高、车体长,导致转弯容易翻车,车的载重也会影响车身平衡性。所以运输液体会给技术带来进一步难度提升因为液体重心容易发生变化。 


       所以由此看来乘用车与商用车的自动驾驶技术路线完全不同。第一点就体现在环境感知技术不同。商用车跟我们乘用车一样,它也需要很多的传感器,但不同的传感器测量原理不一样,方法不一样,优点很明显,缺点也很明显,在这种情况下我们就需要一个商用车搭载不同形式的传感器,并且通过这些传感器的信息融合实现对周边场景的一个准确的描述。因此我们说为了实现对周边场景准确的描述,我们需要对不同类型的传感器和信息进行融合,也可以对同类型的传感器进行数据级的融合,我们分为数据级融合,特征级融合和决策级融合。从实践发现,如果我们要检测前方的车辆,用雷达和图象识别要精度要高5-10个百分点。

       第二是导航定位技术,我们需要知道车在什么位置,结构化的道路是怎么样的,这需要我们做高精度地图,我们利用GPS导航,再加上摄像头激光雷达做辅助定位可以很高的精度,大部分的定位都是使用GPS加上换导加上处理的方式达到精度。另外在一些特定的场景我们也会采用在道路上铺磁钉的方式,对于一些像港口这样的固定场景,另外基于视觉或者激光雷达的地图信息匹配技术我们也可以实现车辆的导航和定位,高精度地图要比普通的导航地图复杂很多,信息很全面完全是自动驾驶所需要的高精度地图,采集的过程也比较复杂,这是高精度地图。

       完成了定位高精度地图的组织规划,接下来就是商用车如何实现自动控制,商用车的自动控制我们按从自动驾驶的角度来看,这个自动控制分为横向控制和纵向控制,横向控制就是跟方向盘转角有关控制,让这个车在高速行驶的过程当中不会发生侧滑、不会发生侧翻,还会有很好的角度控制,横向控制就是ABS控制,实现对素质的控制,这两个方面的控制,可以实现汽车的运动控制。纵向控制主要是节气门开度和控制压力的调整,在紧急的情况下可以采用紧急自动系统实现避撞的能力。横向控制系统,横向控制系统也涉及到很多辅助系统。

       另外是编队形式,我们说大众物流的运送我们是一个车队,这个车队就是应用了两大技术,第一大技术就是实现采用DSR实现车车通讯,再就是如何实现车与车实现一个很固定的距离,并且他们的运动控制,实现一个稳定的编队结构,这是涉及到的两大技术。编队形式包括领航车,包括跟随车,领航车和跟随车他们都需要通过4G、5G的网络跟云端进行连接实现交互,车辆在自身的服务器进行连接,这对商用物流车来说还是非常关键的,编队形式有两个层面的技术,第一个技术在信息空间上如何实现通讯消息的分发,没有丢包,信息很准确,这是第一个信息传送的安全性,再就是运动控制的稳定性,怎样实现一个短距离的运动控制,每个车都可以构成一个车队的时候都有一个稳定的结构,这个跟车辆的控制有关。再就是关于车V2X(车对外界)的通讯技术,带来的好处我们以前都是车内,逐步发展到车与车之间的通讯,最后发展到车与无线互联网技术通讯,在这个层面上通过V2X的通讯技术把所有的车连成一个网络以后可以实现盲区防撞,协作驾驶,通过路口的时候我们会发现所有的车都会有序地通过一个路口不会发生碰撞。


看过了那么多技术,接下来为大家盘点下国内外自动驾驶卡车相关企业:

1、图森未来

图森创立于2015,并已获得8300万+9500万美元的融资,投资方包括了新浪、英伟达、治平资本和复合资本。

获得英伟达站台且拥有中美双背景的图森(TuSimple)就推出了搭载自家技术的 Navistar 卡车。图森表示,其卡车无需人为干预,就能在有高精地图的区域实现全自动驾驶。在 SAE 的分级中,这已经算是 Level 4 级别的自动驾驶了。

也就是说,图森在技术领域已经可以与 Waymo 平起平坐了。

并且图森是自制的专用于商用车的高精度地图,L4非常依赖于高精度地图。

除了高精度地图以外,图森的每台试运营卡车还配备9个摄像头、3个激光雷达和1组毫米波雷达。2018年9月,图森的自动驾驶卡车的有效感知距离提升至1000米,与之相比,目前自动驾驶乘用车的感知距离顶多300米。

2018年10全国第一张针对自动驾驶重卡的道路测试牌照在上海颁出。图森未来人工智能科技有限公司获得上海智能网联汽车道路测试牌照,将在上海临港地区投入测试。

已在美国开始小规模商业化运营了,一台卡车每周收入数千美元,但还无法盈利因为每台车要配备一个安全员一个测试员。(美国卡车司机缺口大)

预计2021年之后上市:图森计划在2019年把技术定型,与合作伙伴组建车队,进行大规模的商业试运营,在中美两地拥有几百台卡车。到2020年,计划完成3000万英里的测试,以证明自动驾驶在干线运输上比人类司机安全。到2021年,计划让1500台卡车做干线运输,等到可以撤掉安全员和测试员的时候,就是上市的时间。

截至2018年上半年,他们已完成超过13000小时的真实环境路测、超过52万公里的实际路测和7100万公里的仿真环境测试。

图森在2019年2月获得新浪9500亿美元投资。

未来盈利模式:成套出售完整的自动驾驶软件,负责车辆的驾驶行为。

图森未来选择少用雷达,多用摄像头。

2、Embark(美国)

Embark成立于2016年,迄今共募资1720万美元。其投资方包括Data Collective、Maven Ventures、AME Cloud Ventures和硅谷创业孵化器Y Combinator等。

Embark主要使用其自动驾驶卡车进行长距离的高速公路驾驶。他的系统使用雷达,摄像头和激光雷达组合来收集数据,然后由深度神经网络(DNN)处理,以便卡车学习如何驾驶,这种方法可以减少建立新路线所需的成本和开发时间,并且准确率更高。

与Alphabet旗下Waymo和通用汽车旗下Cruise等公司不同,Embark利用机器学习软件和来自车载传感器的数据实时绘制周围环境的地图,并避开障碍物。相比之下,其他自动驾驶公司会预先准备好地图,然后利用车载传感器数据增强他们的地图。

Embark卡车的传感器由五枚摄像头、三个远程雷达和至少两个激光雷达组成。

3、赢彻科技

2018年4月成立,由中国知名的商用车管理平台G7、普洛斯和蔚来资本出资组建,已获得干线路测牌照。

嬴彻的第一大股东G7为中国领先的物联网科技公司,官方表示目前近100万台车辆的数据在上面流转。去年的“资本寒冬”中,G7逆势而为,获得了一笔3.2亿美元的融资。G7的主营业务之一为智能挂车,为嬴彻提供客户群、落地场景和车辆车流的数据。另一股东普洛斯为物流设施提供商。

已与优速快递、锦鑫物流等10家物流签下物流订单,为其提供车辆运营服务(按公里收费)。赢彻瞄准干线物流货运场景。

赢彻买车不卖车,与主机厂为合作关系,购买一二级供应商的硬件,双方也为合作关系。

计划2021年底能够实现L3级别车辆的量产。

考虑到货车体型更大,吨位更重,从安全角度出发,冗余系统的要求上升了好几个等级。

赢彻的卡车设计上还是老三样——摄像头、毫米波雷达、激光雷达。激光雷达售价单个2.7万元左右。出于安全考虑,才要内置激光雷达,可以实现传感器的多重冗余和交叉备份。

2018年,漆子超和刘煜选择加入赢彻科技。

嬴彻科技执行副总裁、整车工程负责人黄刚在汽车行业深耕30年,在商用车全价值链管理和产业整合上经验丰富。加入嬴彻后,黄刚将负责自动驾驶技术与OEM及Tier 1的业务联动,是以前装的方式形成量产的关键一环。

嬴彻科技执行副总裁、运力运营负责人阿玉顺表示,嬴彻的运营模式分为经营性租赁、运力合伙人、大物流场景和大运力网络四个方面。

阿玉顺表示,经营性租赁为按时计费、按公里计费,采购一辆车的价格,在嬴彻能租到3-4台,让客户灵活运用车辆资源。

运力合伙人想改变过去以竞价方式给货主提供服务的计价方式,而用运力解决方案替代,客户无需考虑租赁前中后、金融服务、车保等事宜,为“一条龙式”服务。

4、PlusAI智加科技                                                                                         

智加于2016年创立于硅谷,国内总部设在苏州,CEO刘万千和CTO郑皓。在2018年11月15日获得红杉资本投资。借助本次融资,智加科技将加大测试车辆的新增,并制定了两年运营1000辆量级的安全智能驾驶重卡车队的目标。在此之前智加已获得满帮集团,金沙江创投,光速中国,华创资本等投资方投资。

智加科技主要做高速物流场景下L4级自动驾驶技术的研发,希望将自动驾驶技术应用在重型卡车上,以提升重卡运输安全性,并降低成本。智加科技是最早在加州进行无人驾驶路测的创业公司之一,目前已有L4级自动驾驶的全栈技术解决方案,在硅谷、北京和苏州都设有研发中心,同时在中美两地都有实验车队进行测试开发。进入2018年,公司已有产品逐步落地。并且技术上有英伟达的支持。

2018年3月智加科技与一汽解放达成合作,联合开发智能驾驶商用车产品;10月27日,一汽解放新一代智能重卡J7上市,背后则有智加科技技术支持,2019年1月19日正式交付。

在后装市场,智加科技与苏宁、满帮等达成合作。2018年5月,装有苏宁电商货品的带挂重卡,完成了在全工况、真实环境下“仓对仓”的L4级无人驾驶场景作业。近期,智加科技与中国知名运力平台满帮集团达成独家战略合作,后者有可能能触达中国干线货车700万辆中的520万辆货车。

对于自动驾驶赛道的公司来说,除了适用于单辆车的自动驾驶技术外,运营车队的能力也至关重要,也很可能是最终让商用车市场的大玩家买单的必要条件。刘万千表示,公司已制定了两年运营1000辆量级的智能驾驶重卡车队的目标。

智加科技的精确定位和控制系统集成了深度学习视觉算法, 使用包括先进的车道检测、激光雷达(激光检测和测量)、SLAM在内的一系列领先的技术解决方案。

PlusAI的传感器方案并不是一个定性的方案,会根据需求进行加装。在与苏宁合作的卡车上,Plus AI将激光雷达案安装在卡车车头的两侧,可以检测270度的范围,即正前方和侧方。PlusAI也有一些优化方案,但正后方的检测仍是所有研究自动驾驶重型卡车的公司面临的挑战。因为重型卡车一般都是半挂式的,因此,很多时候,车头和车挂并不属于同一公司。如果将激光雷达安装在车挂上,传感器的所有权和信息融合都是问题,还需要整个行业共同探索有效的解决方案。

除了多传感器融合,自动驾驶卡车编队也是一项颇受关注的技术。自动驾驶车队本身不应该构成现在的热点。因为在我国的物流领域,即时性非常重要。虽然车队能够大批量运送货物,节省燃油,但是在港口机场等地,车辆停车等待也会产生费用,最后总运输成本的降低并不明显。另外,很多货物,例如快递,对运输时间的要求很高,一般是一辆车装满了就走,不会继续等待其他车辆。

总而言之,在这个小行业中真是不乏非常优秀的企业,从硅谷到国内,不管这些企业在哪个市场,关于路测牌照以及上下游资源整合等等方面的竞争都是非常激烈的。衷心希望这些企业能越做越好,早日使得卡车自动驾驶在国内变成现实。

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