高级别智能驾驶业务系列:自动驾驶系统

描述

 

近年来,伴随着智慧化港口的大潮流,经纬恒润L4高级别智能驾驶业务产品也陆续扎根港口自动驾驶多个项目中,帮助港口实现无人水平运输自动化,达到降本增效的效果,助力客户实现智慧化绿色港口。

 

 

在整个港口水平运输场景中,经纬恒润提供了端到端的车、路、网、云、图全栈式自研解决方案,包含自动驾驶系统、路侧车路协同、基于5G网络的远程遥控驾驶、车队调度管理平台、数字孪生、仿真系统、高精地图等专业模块,组成了一套完整的智慧港口解决方案。本篇专门介绍其中的自动驾驶系统。

 

 

▎系统介绍

 

经纬恒润自动驾驶系统作为L4高级别自动驾驶的核心组成部分,结合经纬恒润自主研发的HAV平板车、车队调度管理平台、高性能车规级计算平台、感知系统、远程驾驶系统、智能交通系统、智能场端系统、高精度地图等,部署经纬恒润自主设计生产的车规级量产域控制器和计算单元,保障自动驾驶水平运输设备在不同的环境、工况场景下,高效、稳定、安全地运行。

 

自动驾驶

 

▎高效可靠,已在多个港口园区常态化运营的无人驾驶解决方案

 

经纬恒润自2015年开始布局园区类无人驾驶领域,经过不断锤炼相关技术,于2021年在日照港正式将无人驾驶技术投入商业运营,实现了真正的无人驾驶。该技术方案基于经纬恒润多年以来在自动驾驶算法商业化落地积累的多项技术突破,不断挑战升级,确保系统足够的安全和高效可靠。

 

全局导航算法

 

经纬恒润的全局导航算法,结合了港口园区运营环境和实际生产需求,根据车队调度管理平台基于系统均衡理论下发的路线信息、任务信息,并参考高精地图和场地内实时识别的障碍物信息规划出满足车辆动力学要求、避开障碍物的车端导航全局路径。同时,会根据不同的任务类型进行局部路径的调整,满足行车作业、换道、靠边停车、任务变更等多场景需求。并且,会针对不同作业贝位,在满足作业需求的前提下,优化路线,保证更高的行驶速度,提高生产作业效率。

 

自动驾驶

 

 

高精定位系统

 

园区无人驾驶,尤其是港口场景,运输设备的高精定位是一座必须逾越的高山。港口场景,面临着多种复杂的工况环境,时而空旷无任何参照物,时而集装箱、岸桥场桥铺天盖地的遮挡。这对于非磁钉类以卫星定位系统为主的高精定位方案,尤其是一种挑战。经纬恒润在港口不断地挖掘解决方案,形成了一整套组合方案,完美地解决了港口场景下高精定位技术难题。经纬恒润高精定位方案包含组合导航定位系统、特征匹配、车身信息、传感信息、高精地图、超宽带UWB系统等。通过多种定位手段与多种传感器数据融合技术,基于港口实际工况和已有的基建设施,在不同区域采用不同的定位思路构建了平滑切换的策略。高精定位技术解决了港区内因GNSS信号遮挡和多径反射引起的无信号或信号漂移导致定位不准确的问题,满足了自动驾驶水平运输车辆运行全过程横向和纵向定位准确以及在安全作业的精准停车需求。

 

自动驾驶

 

 

自动驾驶感知算法

 

经纬恒润感知算法基于激光雷达、摄像头、4D毫米波雷达、角毫米波雷达等多种传感器进行深度的人工智能感知和感知融合,对车辆周围360°环境进行多重感知。感知方案不仅考虑了冗余性、容错性、鲁棒性,并能在恶劣天气情况依旧给予无人驾驶系统必要的感知信息,从而保证车辆正常的安全运行。数据处理方面,采用多源传感器融合方案并考虑时空同步,针对不同的需要识别的障碍物,结合各个传感器的感知性能优势特性,进行针对性的检测,能提供雨、雪、大雾等多种环境下的高精度的感知方案。不同的传感器探测范围相互配合,可以提供冗余感知和相互校验能力,提升最终的自动驾驶感知置信度和安全能力。

 

 

▎系统优势

 

提供车、路、网、云、图、营全栈式自研港口无人水平运输解决方案

经纬恒润无人驾驶系统通过运营调度平台和智能云控平台,已与业内多家港口TOS系统、 ECS系统完成了系统对接

高性能车规级嵌入式控制器,稳定可靠性能高,可应对严苛的实车运行工况

车规级传感器解决方案,多重感知,确保感知输入冗余和安全

充分考虑功能安全和信息安全的自主决策能力,保障车辆安全可靠的运行

基于生产作业要求实现停车精度<5cm,封闭场景自动驾驶比例>99%

基于5G环境,实现自动驾驶与远程驾驶系统无缝对接,满足极端工况下的作业安全和全流程的自动化作业

已实现项目交付和真正的无安全员的常态化运营

 

▎应用案例

 

经纬恒润自动驾驶系统已在日照港、龙拱港集装箱码头商业化落地运营,真正的实现“安全员下车”这一关键目标。同时,自动驾驶系统也同样在园区物流、清扫、接驳方面有了长足的进步。未来,经纬恒润自动驾驶系统会继续紧跟智能驾驶行业发展趋势,聚焦智能化和网联化技术变革,积极创新,致力于为客户提供涵盖环境感知、决策规划、控制执行、系统集成等自动驾驶全栈解决方案,进一步推进无人驾驶技术的商业落地。

 

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