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飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业( 二 )


飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业文章插图
但是在七级大风下 ， 吊具的偏移会超过0.5米 ， 晃动幅度超过1米 。 对于经验丰富的港口老司机来说 ， 这也是难度极高的作业项目 。
基于对吊具的实时精确检测和动力学分析 ， 才能真正摆脱传统无人集卡“靠天吃饭”的限制 。
第三 ， 日常长尾问题 。
比如日常自动驾驶集卡相继遇到了桥吊遮挡路径、逆行作业车辆、人工驾驶内集卡、作业人员和不规则障碍物等各类挑战……
飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业文章插图
或者在复杂车流里 ， 如何顺利通过狭长变道路口等等 。
飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业文章插图
有时还要跟有意识的人类驾驶员一样随机应变 ， 在内集卡排队太长 ， 作业桥吊遮挡住了引桥口时 ， 无人集卡就需要绕行上一个泊位 。
如此种种日常 ， 如果不能高效且安全应对 ， 都是无法在混线工况下 ， 被认可和商用的 。
所以虽然飞步官宣的是规模化商用进展 ， 但背后达到的技术水平和实力 ， 不言自明 。
飞步港口方案在交通部最新印发的指导中 ， 智慧港口也是题中之义 。
但智慧港口究竟该是什么样？中国港口该智慧升级？
除了自动驾驶集卡大方向 ， 飞步这次还展现了另一项重要要求：
飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业文章插图
能规模化落地混线作业 。
是的 ， 得是依靠单车智能为主、人机混行的方式 。
飞步透露 ， 从第一台港口集卡上路测试到形成作业能力 ， 飞步用了半年时间进行严密研发和论证 。
期间先实现了全长17米的集卡 ， 完成小角度的掉头和长距离倒车 。
其后 ， 又用时1个月 ， 实现了从12台新集卡到梅山港 ， 并完成批量部署 。
除了“看得见”的自动驾驶集卡……
飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业文章插图
飞步规模化商用背后 ， 还有看不见的云端系统和平台 。
其自主研发的智能云控平台 ， 对智能集卡车队展开调度管理 ， 将TOS系统、集卡车辆、桥吊、龙门吊等作业设备的多源数据进行整合 ， 并具备完善的监控管理、故障诊断、远程指令操控、运营大数据分析等功能 ， 实现动态路径最优规划 ， 应对实际动态工况 。
例如 ， 在引桥口被桥吊遮挡时 ， 自动驾驶集卡利用云端信息 ， 自主实现从桥吊后大梁绕行上下泊位和桥吊间的穿插 ， 从而灵活安排船舶计划 ， 大大提高泊位利用率 。
车云一体 ， 作用也立竿见影 。
飞步方面透露 ， 编组整船作业启动后 ， L4级自动驾驶集卡车队已进行29次作业 ， 累计完成运输2079标准箱 。 基于调度的编队整船作业效率已接近人工集卡水平 。
在场景和数据愈加熟悉之后 ， 超越人工老司机 ， 想必只是时间问题了 。
飞步无人车：实现首个混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业文章插图
目前 ， 针对单个港区 ， 飞步计划通过优化车端智能作业算法、搭设路端感知设备 ， 并在云端智能系统的全局调度优化下 ， 打造可在真实、混线工况环境下高效作业的L4级自动驾驶水平运输方案 。
下阶段 ， 飞步的roadmap是依托内集卡水平运输项目的经验 ， 重点研发外集卡在码头间水平运输跨运的运营策略 ， 突破单点运营现状 ， 分阶段串联起“感知更多数据、调度更多集卡（车队）、适配更多场景”的自动化运输链路 。
看起来 ， 在创办3年后 ， 飞步现在重中之重的落地场景 ， 将是港口和码头 。


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