速锐得在自动驾驶环卫车上装配TBOX完成车端适配

2020-12-22 11:59:16 刘国琼 17

   自动驾驶一直是人类的梦想。在整个车联网发展的过程中,自动驾驶应用也是业界关注的热点。自动驾驶是车联网服务的第三阶段,通过高级或者完全的自动驾驶解放驾驶人的双手和大脑,将驾驶者的注意力解放出来,车联网业务形态将快速迭代和极大丰富,汽车空间真正开放给业务开发者,形成汽车和交通环境下的信息服务新生态。

 

    在汽车智能化和网联化深度融合的基础上,自动驾驶应用通过车载TBOX和其他传感设备感知车辆及所处的环境,面对非视距的路况,依靠V2X协同信息交换和交通环境数据弥补。通过人工智能算法识别车辆环境和交通环境,并与高精地图的静态和准动态数据进一步融合,形成实时3D车辆环境感知的地图,通过人工智能算法形成驾驶轨迹规划和驾驶决策,再与汽车电控系统结合,独立实现对车辆的自动驾驶。

  

    自动驾驶巴士解决了机场、港口和产业园区等大面积区域最后一公里的日常通勤出行难题,智能物流配送通过自主导航驾驶,智能避障避堵、红绿灯识别、人脸识别取货解决配送问题,那么智能环卫解决哪些问题,我们一起来探讨。


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    城市化境是城市管理的重中之重,也是城市管理水平提升和居民生活质量提高最直观、直接的标志之一。随着城市化快速发展和各项创建活动的深入开展,城市环境和城市文明共同进步。传统的环卫保洁工作一直是粗犷的管理模式。工人工作效率、清扫效果、环卫车辆、设施等问题一直困扰着环境部门。

 

    智能环卫应用,通过车、管、云协同,让无人驾驶清扫机器人来替代清洁环卫工人进行作业,解决了人行道路复杂清扫环境的环保作业问题

 

    无人驾驶清扫机器人完成智能清扫、实时监控、扫描构建地图,解放环节保洁人员,提升了工作效率。目前的自动驾驶环卫车,采用自动清扫系统,GPS差分导航系统结合,可实现24小时随时工作,通过云端的综合调度及多车作业调度系统可设定多台清扫车的精准调度,可更高效、更智能完成清扫任务。利用自动驾驶技术,可以自动感知到周边行人、车辆、动物等物体,针对垃圾进行精准的追踪清扫,还可以根据地面垃圾的负荷,调整作业速度、扫盘转速、风机功率等。

 

    无人驾驶清扫机器人可广泛应用于机场、学校、小区、工厂、大型商超、执行无人区消杀任务等,高效完成清地、吸尘、洒水、消杀任务。

 

    无人驾驶清扫机器人技术的成熟度已经达到应用场景要求:通过高精定位及轨迹、清洁进度、液压、执行与控制、远程标准监控数字化管理、融合网络、完成车端适配,打造自动驾驶系统平台、实现数据远程实时感知,结合沿途车辆及行人监测、网络优化,实现了全自动管理。


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    在车端适配中,也是云端与车端交换的重要环节,速锐得的TBOX硬件实现了对无人驾驶清扫机器人的多个控制单元实时数据回传,例如对环卫车加载液位开关控制单元、危停开关控制单元、防撞开关控制单元、刹车开关控制单元、动力开关控制单元、ACU电源控制管理单元等,可以随时掌握车辆的信息。其原理是通过CAN自动广播对应功能变化,ACC状态、控制器的开与始输出:通过检测到ACC有12V,自动接通控制单元,检测到0V,自动关闭部分控制单元,所有控制均通过CAN总线网络广播;TBOX对外接口均具备12V电源、地、CAN H 、CAN L等数据回传,外设预留 4路 IO,IO采用上拉方式,电阻为47K,上拉到12V,采用这个来监测周边需要控制的传感状态。

 

    速锐得可以实现汽车TBOX功能、包括软硬件的定制开发。类似的项目有支持过华为、中汽中心的智能驾驶项目,在软件处理上,特别是行业关心的自动驾驶故障码,如何临时或者远程来处理,将自动驾驶是故障码得以同步到平台?速锐得采用的做法是利用自动驾驶部分器件工作状态反馈的CAN报文,通过报文异样、故障、通讯阻塞、错报的CAN报文,我们可以将迅速信息反馈给平台,由大脑平台来判定、修复、修正、强制控制执行等。

 

    车头顶部安装的复合传感器组件包括多个激光雷达、摄像头,GNSS和IMU定位设备,车身周边安装了毫米波雷达和超声波雷达,做到全方位无死角的监控;车载处理单元会将采集的数据进行实时的分析、判断、决策并通过TBOX和远端服务端通讯。


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    车端应用中的TBOX设备,除了可以利用在自动驾驶领域,还可以在景区摆渡旅游、观光车汽车共享、新能源电池快换系统,改装及学校、大型工业园区或者楼盘等车辆管理。配合原车ADAS系统,为车辆提供前所未有的安全性,安全系统与云、控制系统融合,并结合新技术来提供紧急制动、自动充电等功能。无人驾驶清扫机器人通过规划作业区和路线,利用车载传感进行作业质量的高效检查,保证了环卫的工作质量。

 

    自动驾驶技术是 AI 技术的集大成者,也是当前人工智能最具挑战的一环,全球大概有500多家在从事智能驾驶、自动驾驶相关的伙伴,自动驾驶经历了初期、可行性、实用性多方面的进展等阶,我们现在能看到的是细分领域的自动驾驶企业已经逐步进入到市场商业化的阶段。

 


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