【分享嘉賓介紹】顧嘉俊畢業(yè)于上海交通大學(xué)機(jī)器人研究所，專業(yè)為機(jī)械電子工程，主要從事自動駕駛及人工智能方法應(yīng)用研究。顧博士先后在GE中央研究院與寶馬中國研究院工作。在GE工作期間，參與其全球定制化精益生產(chǎn)、運(yùn)營優(yōu)化、數(shù)字化、機(jī)器人和自動化解決方案設(shè)計，以及項目管理與方案實施。在上海寶馬研究院工作期間，顧博士主要負(fù)責(zé)L4/L5自動駕駛相關(guān)核心算法開發(fā)與測試規(guī)范編制，作為核心團(tuán)隊成員協(xié)助寶馬成為首家在中國取得自動駕駛汽車路測牌照的國際整車制造商，并先后獲得機(jī)器人及光學(xué)檢測相關(guān)技術(shù)專利17件，發(fā)表國內(nèi)外期刊會議論文11篇。

【分享主題】讓機(jī)器更智能，無人駕駛在生產(chǎn)物流場景的應(yīng)用

【分享內(nèi)容】

各位專家、朋友下午好，我是來自盟識科技的顧嘉俊。盟識科技是一支專注于為生產(chǎn)物流場景提供自動駕駛產(chǎn)品的年輕團(tuán)隊，下面將圍繞L4自動駕駛這一主題，結(jié)合這幾年盟識的一些實踐，分享下我們的一些想法。

自動化賦能生產(chǎn)制造，自動駕駛升級生產(chǎn)物流

提起生產(chǎn)物流我們首先想到的就是生產(chǎn)制造。生產(chǎn)制造中的物料流動往往具有運(yùn)距短、頻次高的特點。精益制造的一個重要理念就是JUST IN TIME。理想情況下上下游環(huán)節(jié)無縫銜接，通過減少原材料、在制品的庫存，減少資金沉淀，提高資源周轉(zhuǎn)從而降低制造成本，因此對物料流動就有很強(qiáng)的節(jié)拍要求。當(dāng)然不是所有的生產(chǎn)物流都對節(jié)拍有嚴(yán)格的要求。比如在礦區(qū)，礦車不斷將礦石運(yùn)至產(chǎn)線，如果一車礦石延誤幾分鐘，可能不要緊，但如果耽誤1小時，產(chǎn)線可能就需要停機(jī)。我們可以發(fā)現(xiàn)，港口裝卸船、廠區(qū)倉間轉(zhuǎn)運(yùn)等都具備這樣的運(yùn)行節(jié)拍特點，這類的生產(chǎn)物流場景使我們自動駕駛的目標(biāo)場景。

正由于對節(jié)拍沒有嚴(yán)苛的要求，這些場景目前往往都是由人工完成物料轉(zhuǎn)運(yùn)，或多或少都面臨一些共同的問題。高強(qiáng)度作業(yè)、夜間連續(xù)作業(yè)引起的疲勞，帶來一定的安全事故隱患，從業(yè)人員的不斷流失也導(dǎo)致一系列管理困難和成本上升問題。我們注意到，為了降低運(yùn)營成本，企業(yè)經(jīng)常采用分段承包的方式引入外部的合作方。我們之前有遇到過礦區(qū)業(yè)主自有20臺3班4倒的運(yùn)輸量，外包公司12臺車2班倒就給完成了。外包對成本的降低作用明顯，但也可能帶來一些新的問題，例如變更成本的上升。當(dāng)需要對現(xiàn)有的工藝做改進(jìn)時，由于需要跨團(tuán)隊、跨公司的配合，一般難以順暢推進(jìn)。

自動化對制造業(yè)的增益，已經(jīng)成為大部分人的共識。2022年工業(yè)機(jī)器人的銷量是10年前的10倍，且預(yù)測將保持25%的年增長率。在采礦業(yè)，國外如力拓、必和必拓礦業(yè)巨頭自2010年起就開始逐步試點、推廣無人駕駛技術(shù)，根據(jù)其公開財報信息，無人駕駛技術(shù)對設(shè)備的使用率、作業(yè)效率都有顯著的提升，對成本的優(yōu)化也較為明顯。截止到2022年，這些礦業(yè)巨頭持有的無人駕駛車輛已近千臺，年均增長40%。當(dāng)然國外礦業(yè)的車型、生產(chǎn)組織方式和國內(nèi)有很大不同。最近幾年，國內(nèi)也有不少的團(tuán)隊在礦區(qū)自動駕駛應(yīng)用方面取得了不小的進(jìn)展，獲得了相對具體的運(yùn)營數(shù)據(jù)，包括我們，相信依靠我們的共同努力，很快可以驗證無人駕駛技術(shù)在國內(nèi)的綜合運(yùn)營效益。

生產(chǎn)物流自動駕駛產(chǎn)品應(yīng)具備良好的車輛、環(huán)境、工況適應(yīng)性

如何定義我們的目標(biāo)生產(chǎn)物流場景的特點，這決定了如何設(shè)計我們的產(chǎn)品ODD。車間里運(yùn)行的AGV是生產(chǎn)物流但是不是L4應(yīng)用？在特定區(qū)域內(nèi)運(yùn)行的robotaxi算不算是生產(chǎn)物流？我個人理解這些都是生產(chǎn)物流的L4應(yīng)用，因為原則上運(yùn)載具不需要了解貨物類型及下一道的工序內(nèi)容。那么我們的自動駕駛礦卡和AGV、robotaxi這些生產(chǎn)物流除了節(jié)拍還有什么差別？我們理解主要是：運(yùn)行速度、工況條件、環(huán)境的受控程度、對自主決策能力的需求以及批量復(fù)制的能力。

最近兩年礦區(qū)、港口自動駕駛駕駛行業(yè)吸引了很多人的關(guān)注，大家也都見多識廣。經(jīng)常有投資人在參觀完我們的礦區(qū)后，問這是不是只是一個DEMO？我覺得這個問題非常好。所謂DEMO說明有較強(qiáng)的受控環(huán)境屬性，是比較容易被針對性優(yōu)化的，就像車間里運(yùn)行的AGV。所以礦卡在礦區(qū)里自動駕駛走一圈，并不代表我們的自動駕駛產(chǎn)品開發(fā)完成，它完全可能是一個大號AGV。俗話說行百里者半九十，自盟識從18年投身這個細(xì)分市場一開始，就在思考剩下10%的路該怎么走，我們總結(jié)生產(chǎn)物流無人駕駛產(chǎn)品應(yīng)該具備車輛、環(huán)境、工況的自適應(yīng)性。

和乘用車相比，商用車車輛的差異性較大，輪軸數(shù)量、有無拖車、驅(qū)動機(jī)制等都直接影響傳感器系統(tǒng)、自駕方法的實現(xiàn)。當(dāng)前的熱門技術(shù)如滑板底盤，低延時制動ibooster或者EMB，電機(jī)直驅(qū)，這些商用車都沒有。有時車輛外觀一致，但為了適配不同載荷需求，會采用不同的結(jié)構(gòu)設(shè)計和線控執(zhí)行部件，導(dǎo)致車輛的受控特性，包括響應(yīng)和一致性都有很大差異。這些都是商用車自動駕駛需要首先解決的問題。同時，由于其生產(chǎn)作業(yè)屬性，還往往需要與其他生產(chǎn)作業(yè)設(shè)備實現(xiàn)協(xié)同，實現(xiàn)例如貨斗、篷布等作業(yè)設(shè)備的線控。而這些控制邏輯往往在不同的場景間又是不同的，同樣的舉升貨斗，場景A要求舉到頂后保持，場景B就要求邊舉升邊前行。因此，很難為所有的生產(chǎn)物流場景提供完全標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。車輛結(jié)構(gòu)的多樣性，以及受控對象、邏輯的差異性是不同生產(chǎn)物流場景中的自動駕駛解決方案首先面臨的問題。

生產(chǎn)物流的環(huán)境也是各自不同的，有結(jié)構(gòu)的、非結(jié)構(gòu)的、鋪裝道路、非鋪裝道路等。在礦區(qū)，礦卡可能需要從非結(jié)構(gòu)化的裝載點，經(jīng)過非鋪裝道路，再途經(jīng)具備完整車道線的鋪裝道路，將礦石運(yùn)送至結(jié)構(gòu)化的生產(chǎn)車間。礦區(qū)爆破，港口貨物堆放都會顯著改變環(huán)境內(nèi)容。即使是同樣的礦石運(yùn)輸，不同的企業(yè)會有不同的工藝要求，包括運(yùn)行過程中的車輛讓行，與其他作業(yè)裝備的協(xié)同等，只有我們的自動駕駛車輛能夠快速適應(yīng)這些差異，才能提高產(chǎn)品的實用性。

車輛、環(huán)境這些差異，在系統(tǒng)部署前就可以預(yù)知一二并針對性地優(yōu)化部署系統(tǒng)。而在連續(xù)的生產(chǎn)運(yùn)營作業(yè)中，車輛的運(yùn)行工況也會不斷變化，這也是不可忽略的。是否連接半掛車會讓牽引車的倒車策略完全不同。車輛的載荷變化，輪地的接觸條件，以及傳感器的工作條件等，都會一定程度上影響車輛的自動駕駛效果。為了保障車輛的連續(xù)運(yùn)行能力，需要車輛能夠基于運(yùn)行工控的變化自主調(diào)整相應(yīng)的自駕策略。

車輛控制系統(tǒng)VCS+現(xiàn)場運(yùn)營系統(tǒng)FOS，適應(yīng)不同生產(chǎn)物流場景

針對這些要求，我們的自動駕駛解決方案分為兩部分：部署在每臺車輛上的車輛控制系統(tǒng)VCS，以及負(fù)責(zé)生產(chǎn)管理、車輛調(diào)度及作業(yè)協(xié)同的現(xiàn)場運(yùn)營系統(tǒng)FOS。生產(chǎn)物流場景內(nèi)的日常作業(yè)，由兩者配合完成。以礦區(qū)場景為例，現(xiàn)場運(yùn)營系統(tǒng)接收開采計劃或者運(yùn)輸工單，將運(yùn)輸工單分解為相應(yīng)的任務(wù)發(fā)送給選定車輛，由車輛控制系統(tǒng)執(zhí)行確認(rèn)完成該任務(wù)，直至工單相應(yīng)的任務(wù)全部完成。

車輛控制系統(tǒng)VCS分為三個主要模塊。首先為前裝化的車輛線控底盤，通過和主機(jī)廠合作伙伴共同定義，開發(fā)適合的線控功能，以及相應(yīng)的通訊矩陣、冗余安全機(jī)制等，為上層的自動駕駛系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)化的功能接口。其次是定制化的傳感器系統(tǒng)，根據(jù)車輛的外形以及實際場景的作業(yè)需求，選擇適合類型、數(shù)量的傳感器，滿足特定的環(huán)境感知需求。最后是標(biāo)準(zhǔn)化自動駕駛系統(tǒng)，包括電源交換、融合定位、數(shù)據(jù)記錄、運(yùn)算單元和自駕控制器五個部件，通過配置參數(shù)的調(diào)整，快速適配不同類型的線控車輛及傳感器系統(tǒng)。傳感器系統(tǒng)與自動駕駛功能組件的相對解耦帶來的好處是可以較為靈活地按照車型、場景調(diào)整傳感器的類型、數(shù)量和安裝位置。以這輛寬體礦卡為例，車輛日常運(yùn)輸作業(yè)以前行為主，因此通過多種傳感器搭配完成前向及側(cè)向環(huán)境感知，通過后向激光雷達(dá)滿足卸載作業(yè)過程中的精確停車與避障需求。多種傳感器通過遠(yuǎn)近FOV的組合，減少車輛感知系統(tǒng)的盲區(qū)，同時在相對重要的距離，通過FOV重疊，提供了冗余的感知檢測能力。除此之外，定位、規(guī)控功能也采用不同的方式實現(xiàn)了一定的容錯能力，從而減少由于局部自動駕駛系統(tǒng)故障導(dǎo)致的停產(chǎn)的情況，保障了生產(chǎn)的連續(xù)性。

同時，生產(chǎn)物流場景也對自動駕駛技術(shù)本身提出了一些特定的需求，總結(jié)這幾年我們的功能迭代，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。首先是感知定位系統(tǒng)的抗干擾能力。生產(chǎn)物流場景的環(huán)境受控特性使其相對空開道路環(huán)境的感知復(fù)雜度大大下降，所以主要的需求還是體現(xiàn)在穩(wěn)定性方面。以礦區(qū)為例，我們一般應(yīng)對的是true negative問題，定位系統(tǒng)需要的衛(wèi)星定位信號及RTK信號受環(huán)境影響可能會有較大的波動，在這種情況下，需要結(jié)合高精地圖及其他相對定位方法，保障各種工況條件下的定位準(zhǔn)確性。但其實我們還需要避免false positive信號對定位結(jié)果的影響，比如衛(wèi)星定位信號非常自信地提供了一個誤差較大的結(jié)果，往往我們是無法簡單的通過相鄰處理周期內(nèi)的結(jié)果對其甄別的，此時就需要通過一段時間的時序數(shù)據(jù)分析才能識別這類假陽性。生產(chǎn)物流場景在能見度滿足50米以上時，無論什么氣候條件都要求繼續(xù)生產(chǎn)，因此需要感知系統(tǒng)能夠分辨雨雪、揚(yáng)塵等引起的偽障礙物，減小對運(yùn)行效率的影響。其次是規(guī)劃系統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃能力。在引入拖車、獨立轉(zhuǎn)向等結(jié)構(gòu)后導(dǎo)致規(guī)劃維度上升，但仍需保證規(guī)劃效果及速度，還有由于執(zhí)行器動態(tài)性能的限制而引入新的規(guī)劃約束及考量。最后是控制系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，根據(jù)不同的生產(chǎn)工藝，對車輛會有這樣那樣的一些具體的高精度控制需求，例如港口作業(yè)過程中，經(jīng)常對車輛縱向的停車精度有較高要求。礦區(qū)在稱重作業(yè)過程中，對橫向停車精度要求較高?？刂葡到y(tǒng)需要在車輛本身的載荷變化大，執(zhí)行器執(zhí)行效果不一致等條件下，根據(jù)不同的作業(yè)需求，滿足不同的精度要求。此外，部分場景內(nèi)的道路條件會隨著時間改變。反復(fù)碾壓、雨雪后，輪胎與地面的接觸效果也會發(fā)生變化。我們有遇見過場景是車輛需要駛上汽車衡完成稱重，由于雨天濕滑，以及其他車輛的反復(fù)碾壓，導(dǎo)致汽車衡前碾壓出了一個坑，因此車輛需要加大油門從泥濘的坑中脫困并在濕滑的汽車衡金屬面上平穩(wěn)減速，并完成指定位置的停車，這對控制系統(tǒng)的工況識別以及快速切換是一個挑戰(zhàn)。

車載控制系統(tǒng)需要應(yīng)對車型、環(huán)境的不確定性，而現(xiàn)場運(yùn)營系統(tǒng)需要針對不同的環(huán)境條件，根據(jù)不同的生產(chǎn)工藝來實現(xiàn)車輛的調(diào)度。如何減少生產(chǎn)物流場景切換引起的重復(fù)開發(fā)工作？是否可以通過簡單的流程配置，從而適應(yīng)不同的生產(chǎn)工藝以及工藝變更，是我們思考的問題。因此，我們將現(xiàn)場運(yùn)營系統(tǒng)包含5個層級。硬件、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)層保障了設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行和設(shè)備間的數(shù)據(jù)互聯(lián)。應(yīng)用層主要基于自動駕駛以及生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)，適時更新車輛控制系統(tǒng)所需的支持性數(shù)據(jù)，同時按照業(yè)主的需求，按需實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、呈現(xiàn)及分析。工藝層則通過直觀的方式，根據(jù)生產(chǎn)配置、運(yùn)行條件來建立或調(diào)整流程模型，并基于流程模型實現(xiàn)車輛的作業(yè)調(diào)度，以及車輛與車輛、車輛與作業(yè)裝備之間的協(xié)同。

生產(chǎn)工藝與調(diào)度邏輯的輕量定制推動自動駕駛快速部署

通過生產(chǎn)工藝流程的模型化，可以快速實現(xiàn)不同生產(chǎn)物流場景內(nèi)調(diào)度邏輯的定制化。圖示為我們在安徽銅陵的一全自動化運(yùn)輸砂石礦，車輛需要將礦石統(tǒng)一傾倒至破碎機(jī)。運(yùn)輸車輛由公路自卸改為寬體礦卡后，破碎機(jī)附近的隊列空間不足，容易造成局部擁堵。通過FOS系統(tǒng)對任務(wù)流程進(jìn)行梳理后，形成若干隊列緩沖區(qū)，對進(jìn)、出破碎機(jī)車輛進(jìn)行路權(quán)管控，很容易地就解決了破碎機(jī)附近道路的擁堵問題，實現(xiàn)了系統(tǒng)的快速部署。

在生產(chǎn)運(yùn)營過程中，還有一點我們覺得特別重要同時也是持續(xù)優(yōu)化的就的就是故障的監(jiān)測與診斷能力，在車輛控制系統(tǒng)及現(xiàn)場運(yùn)營系統(tǒng)都有體現(xiàn)。除了對有效輸入以及故障信號進(jìn)行監(jiān)控外，針對一些關(guān)鍵的線控部件如轉(zhuǎn)向、制動等，我們還添加了執(zhí)行效果評估，并通過多設(shè)備、多車輛進(jìn)行冗余投票，從而盡早地識別出潛在故障點，保障生產(chǎn)運(yùn)行的安全性與連續(xù)性。

自動駕駛技術(shù)為生產(chǎn)物流場景創(chuàng)造的效益是確切的，以我們在山東港口的項目為例，通過對門機(jī)、料斗、自卸車輛及挖機(jī)的改造，整體實現(xiàn)了干散貨碼頭裝卸船的無人化，經(jīng)調(diào)研是全球首例通用散貨全無人作業(yè)的碼頭。盟識承擔(dān)其中水平運(yùn)輸車輛的自動化和車輛調(diào)度工作。目前20%的泊位和堆場整體已經(jīng)完成了改造，由6臺純電無人駕駛寬體礦卡支持改造泊位的運(yùn)輸作業(yè)。自今年5月起，已經(jīng)進(jìn)入常態(tài)化的生產(chǎn)作業(yè)。后續(xù)會隨著剩余泊位的改造，進(jìn)一步擴(kuò)充車隊數(shù)量，逐步實現(xiàn)港口內(nèi)運(yùn)輸?shù)恼w無人化。運(yùn)營過程中車輛實現(xiàn)100%自動駕駛，同時安全員下車，減少了70%現(xiàn)場工作人員，噸作業(yè)成本降低了27%。港口基于自動駕駛車輛對卸船工藝進(jìn)行改造后，目前整體作業(yè)效率已經(jīng)超過原有人工卸船效率。

像前例中，引入自動駕駛技術(shù)，帶動生產(chǎn)升級是我們期待的。但對傳統(tǒng)生產(chǎn)物流組織方式的改革，必然面臨著阻力。我們整體方案中的任何短板，都可能會被聚焦、放大，從而成為改革失敗的原因。這其中不只是自動駕駛方案，也包括車輛、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等。因此一個成功的落地項目必然是一個多方合作的過程。過去幾年，本著結(jié)盟、共識的原則，通過和上下游伙伴的合作，我們已經(jīng)成功推動了礦區(qū)、港口、場區(qū)自動駕駛應(yīng)用的成功落地。后續(xù)也希望不停地結(jié)識新的朋友，共同加速推動自動駕駛系統(tǒng)在生產(chǎn)物流場景內(nèi)的應(yīng)用。

以上是我們對生產(chǎn)物流場景內(nèi)的自動駕駛方案的一些實踐總結(jié)，感謝大家的耐心聆聽，也歡迎志同道合的朋友加入盟識，謝謝。

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