深耕再突破 与商用车自动驾驶落地“零距离”
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盖世汽车 沈逸超2022-06-15

在自动驾驶领域,一度存在路线之争。是一步到位的做到L4,还是从L1、L2逐步演进?

编者按:2022年5月31日,由盖世汽车主办的2022商用车自动驾驶-云论坛如期举行。北京经纬恒润科技股份有限公司副总裁吴临政受邀出席并发表《面向常态化运营的园区无人驾驶系统》的主题演讲。盖世汽车根据演讲整理成文,以分享读者。

在自动驾驶领域,一度存在路线之争。是一步到位的做到L4,还是从L1、L2逐步演进?对此,经纬恒润采取“两条腿走路”的方法,一条腿是在量产产品积累,从L0到L2、L2+/L2++,另一条腿是面向园区的L4无人驾驶,两者融合,相互促进。

经纬恒润的汽车电子产品业务板块一直在为整车厂提供自主品牌ADAS系统,出货量在国内Tire1中已经是头部的企业,在乘用车领域和商务车领域,都有量产落地。在L4领域,总体而言,不管采用什么样的商业模式和什么样的产品形态来给予客户价值。我们认为:L4自动驾驶最终的核心就是两个问题,第一是能不能去掉安全员,真正实现无人驾驶;第二是长期可靠地稳定运营。

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深耕场景 标准案例不断突破

当前,经纬恒润在持续解决自动驾驶系统面对全无人和长期可靠运营所遇到的问题。我们认为,要解决这两个问题,必须要长期深耕某个特定的场景。在这方面经纬恒润选择了长期深耕的场景就是港口,尤其是集装箱港口,从2017年底到现在,经纬恒润经历了4年多的时间,从早期功能验证,到后来港口建设全自动化码头,场地自身的自动化加上无人驾驶自动化车辆一起形成全自动化的系统,这是非常关键的一步。最终帮助客户实现了全球首个顺岸开放式全自动化集装箱码头,实现全流程的无人作业。

作为行业内的标杆案例,日照港项目已经实现了无人化运营。经过稳定性测试之后,在去年的10月9日,全球首个顺岸开放式全自动化集装箱码头在日照港成功开港,无人车也正式的投产运营,到现在已经常态化无人运输8个多月,运输箱量4万多箱,现在每个月也有较稳定的产能爬坡。从运营效率来看,基本上平均值达到了人工的70%水平,最好的时候,峰值甚至达到了100%以上的人工水平我们认为是达到了当时的设计目标。

另一个分享给大家的是,当前已经实现了常态化生产运营,结合项目历程,我们也清醒的认识到,去掉安全员只是第一步,刚刚开始。我们并不是以去安全员为最终目的。去安全员以后我们要面临一个长达5到10年的整车队的常态化运营,如何提高效率,如何保证常态的安全,这才是新的挑战,我们也开始了新的阶段。

技术做深 投放产品全面布局

首先在无人卡车方面,日照港项目使用的线控底盘是合作伙伴挚途提供的,经纬恒润对E/E架构和智能网联系统进行重新的设计与优化。另外,在港口场景里有更多感知算法和公开道路不同,比如针对挂车的安全特性,我们开发了挂车姿态识别的特殊算法。

第二在系统层面,涉及车、路、网、云、图。只有无人车,在港口内是无法保障生产作业,为了保证生产作业,要解决很多问题。比如在很多干扰情况下,定位是否能够保证,就要涉及一些能力,例如自建RTK基站、关键点位的标识物,在岸桥下,天气状况不佳以及岸桥本身庞大的金属遮挡等,经纬恒润通过UWB的高精度定位,去实现局部的定位增强。

第三是在超出单车智能感知的范围情况下,需要作出预判,会在路侧部署恒润自主开发的路侧辅助定位、辅助扫描、辅助感知单元。再往后是通信,大家可以看到这里面有基于V2X的路侧通信单元和5G通信系统, 5G通信是与跟中兴和电信在合作。

我们可以看到,经纬恒润不只是做无人驾驶,项目中大部分的时间是在解决无人作业的问题,很多工况复杂度超出公开道路,例如精准停车、排队作业、精准装卸箱等等,这块由云端系统支撑,也有数据闭环的赋能。

要解决车队完整的全过程无人化运营,只有单车智能远远不够,其他模块不是项目一开始就规划的,是在实施过程中不断发现需要V2X系统,需要远程驾驶系统,需要综合调度系统,需要数据回传才能支撑快速的迭代和优化。这套系统是在经纬恒润过去四年中不断地在客户侧刚需的情况下完善起来的,通过不断完善系统才能去支撑整个运营。

聚焦落地 赋能用户实现目标

第一个问题是我们意识到,车队的规模逐步扩大,开班和收班会是问题。自动驾驶实现了,但很多时候开班之前车辆的启动,或者收班之后车辆的检查还需要工作人员去现场。这样就没有实现现场的全无人化,我们需要把大量的车内诊断服务与车联网系统进行打通。这里就存在一些问题,例如底盘控制系统、自驾控制系统、传感器和高性能计算平台等,电源管理如何去应对在远程熄火、远程掉电、重启过程中的电压不稳定,所有这些问题最后都归口到工程化的挑战里。

第二个体会是车路协同的必要性,以及如何做到真正有价值的车路协同系统。面对这样的问题,我们下决心自己开发一套一体式的感知系统,这里面包括了毫米波雷达、摄像头、激光雷达等,这些感知设备融合为一体化的设备,固化在一个设备箱体内,实现感知同轴性,那么需要重复标定的概率低很多。另外还把经纬恒润在整车里面的专利技术,比如激光雷达的清洗技术和高性能计算平台也放在一体化的感知设备里,这样安装,后期维护、保养,自动化清洗镜面等都全部做到一个设备里来,大大地减低现场维护的成本。这样客户对这个还是非常满意的。

第三个体会是远程驾驶,最开始时候可能使用率会比较高,但随着自动驾驶的水平提高,远驾的使用率逐步下行,比如现在自动驾驶的比例达到99.7%以上,一个几千箱的整船作业过程中,可能需要远程驾驶短时间的服务十几次。而这十几次的接管,大部分情况不是自动驾驶的问题,而是现场生产原因,比如港机作业的顺序的调整,或现场突发的其他情况,无人驾驶的系统中保留一定程度的远程驾驶服务是有必要的。还有在需要紧急接管的时候,如何去实现远程驾驶和自动驾驶系统、云控系统之间的控制权快速交接,以便驾驶员很快地切入到管控状态。

在5G网络优化方面,经纬恒润虽然不是5G网络的建设方,但因为5G服务于无人集卡,尤其服务于远程驾驶和数据回传,经纬恒润与运营商做了大量的优化工作,这里体会还是较大的,我在这里只提一点,如何解决在集装箱堆场里面的信号覆盖问题。因为集装箱堆场箱子会越堆很高,按传统的运营商建设思路,把基站建在集中的塔上,通过一两个宏站去覆盖整个场地,想要穿越集装箱的遮蔽,是非常困难的。经纬恒润在早期尝试了各种优化方式,都没有达到较理想的效果。

在日照港,做了创新,不再采用大覆盖的方式,改为精准覆盖,直接把5G的基站往低处装,比如说堆场内的两头、岸桥的大梁上,这样很快解决覆盖的问题。之后还解决了上下行带宽分配问题。针对不同类型的数据流,比如说视频流、控制流,还有急停保障的控制指令等,解决了带宽分配和实时性性的保障问题。

经纬恒润通过数字孪生把结构化、数字化的数据传递回来,而不是把最原始的多视角图像传回来,这样对于5G的带宽依赖是大大降低,一方面通过数字孪生在数字化的层面去观察整个港口的运营情况,而不是全部靠实时的监控视频,关键点位则会跟视频进行比对。另一方面我们将数字孪生和系统层面的堆场规划和车队调度打通,向下跟硬件在环仿真测试平台联通,所有新版本的软件开发测试,第一时间是不会放到现场去测, 而是先在数字孪生中模拟测试。

关于功能安全和信息安全,因为实现无人化只是第一步,后面需要长时间的运营,如果不考虑这个问题,迟早会出事。经纬恒润之前为很多整车厂提供过部件或系统级的功能安全、信息安全的咨询服务,可以将我们的经验与优势提供给港口客户,带来价值。在港口的项目里面真正体会到,面向一个全无人运营系统,是从云端到车端到场端,包括通讯、控制、AI这么多要素全部合在一起考虑,去解决整体的功能安全和信息安全问题。这个挑战非常大,经纬恒润在不断地探索。

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