AutoR智驾 2020-03-18 14:39
不再配置安全员,驭势科技完全无人驾驶车投入商业运营
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2019年,在中国自动驾驶耕耘四载的驭势科技,迎来了“拿掉安全员”的重大技术进展,并已批量投入完全无人驾驶物流车,分别运用于香港国际机场和上汽通用五菱宝骏基地的常态化运输工作,实现航班旅客行李的无人运输以及汽车制造厂区内单条零部件运输线路的完全无人化。
无人驾驶技术要实现大规模普及,必须解决的一个核心问题是如何“拿掉安全员”,即不配备监管司机,所有驾驶操作及周边环境监控工作均由系统完成。驭势科技此举,是无人驾驶迈向大规模商业化的里程碑之一。


只要有安全员在,都不能算是完全意义上的无人驾驶汽车,也无法真正为交通运输行业带来降本增效的作用,然而这也是对无人驾驶汽车系统安全能力的极致考验。因为随着系统复杂度的提升,系统的可靠性将下降,这是系统工程领域的共识,无人驾驶系统也不能幸免。

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完全无人驾驶的驭势无人车在实现常态化、规模化运营的背后,实则有一套系统化的成熟安全体系来确保其作为一个“整体”安全地运行,并且确保即使无人驾驶系统中的某一个部件发生了故障,依然能够保证车辆行驶及其它交通参与者的安全,同时保障货物运输工作的高效完成。


2019年12月,驭势科技投入“拿掉安全员”的无人物流车,用于香港国际机场旅客行李运输,这是全球首个在机场实际操作环境下运行的无人驾驶常态化运营项目,也是首个无人货运商业化的标志,它同时标志着无人驾驶正式迈过了产品化的门槛。


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香港国际机场作为全球最为繁忙的机场之一,有庞大的运输需求,更迫切需要技术的革新。而机场,实际上是世界上对安全运营要求最严苛的场景之一,机场的恶劣天气和复杂环境给无人物流车带来了巨大的挑战:


  • 并不简单的运输环境:工作人员与各种牵引设备混行的地下行李大堂、连续的90度急转弯、陡坡隧道、只允许单方向车辆通行的单车道、混行的其他车辆以及人员横穿等;
  • 恶劣的运输运营条件:刺眼的大逆光、能见度低的盐雾天和夜晚、暴雨、高温、台风等;
  • 全天候的物流作业:日夜运行的行李货物运输任务及载重、数量不一的拖斗。


为了让无人物流车在机场实际运行环境中达到足够安全可靠的运行能力,驭势基于自主研发的U-Drive智能驾驶系统,以半刚性连接的电动牵引车作为应用车型,打造了具备L4级自动驾驶能力的无人物流车,并在无人物流车的研发、测试以及实际运营中进行了全方位、创新性的系统安全设计。


正向设计“整车级”无人车安全架构,多层次失效应对


无人驾驶是复杂的系统工程。因而,从车辆电子电气架构到无人驾驶车端系统本身,为了实现“整车级”的安全运行,驭势对无人物流车进行了正向设计,并实现涵盖传感器、自动驾驶控制器、车辆电源、执行机构等部件的全栈冗余。


例如为了保证始终行驶在安全范围内期望的准确位置,无人物流车采用了多重融合的定位系统,即使在其中某一套定位子系统出现故障无法工作后,仍然可以通过其他异构的冗余定位手段确保车辆获取准确的自身位置。


在实际系统运行中,为了应对每个硬件、系统软件面临失效的可能,驭势科技还正向设计了多个层次的失效监控和应对机制,可以全面处理硬件故障,执行器故障,供电故障,系统软件故障等无人物流车所有可能遇到的失效情况,并且按照失效的严重情况,对故障进行分级处理,使无人物流车始终保持安全平稳运营。


此外,机场常态化运营面临着来自复杂环境、恶劣天气的挑战,根据应用场景的特殊性,驭势进行了针对性的感知算法优化,例如小障碍物、临时施工区域的锥桶、不同的拖斗数量等等,并通过深度学习进行训练和适应,进一步保障无人物流车的全天候运营能力。


最后,针对一些极端情况,驭势和合作伙伴还设计开发了完全独立的电子围栏控制系统(E-Fence),当无人物流车的主系统失控时,也可以依靠E-Fence将车辆及时刹停,从而保证无人物流车的安全,同时避免无人物流车驶出电子围栏范围,影响合作伙伴在其他区域的正常作业。


必不可少的无人驾驶黑盒子


黑盒子是无人驾驶控制系统中,作为一个独立的监控设备存在且作为最后的证据举证源。它记录、存储和维护无人物流车在碰撞事故发生前后的重要数据,然后用于碰撞场景重建,并可作为事故处理以及后续系统优化升级的重要依据,进而提高无人物流车后续防止类似碰撞发生的能力。


基于加密传输的远程监控系统


驭势科技开发了基于加密传输的远程监控系统,可实时对运行中的无人物流车进行监控和控制。远程监控系统能随时获知车辆及自动驾驶系统的实时状态,在发生紧急情况时,系统会自动上报并在远程监控系统进行报警,使物流车队管理者能够第一时间介入处理,降低发生危险的可能性。


完备、严格的无人驾驶安全测试


为了保障无人车投入运营之后的安全,驭势科技搭建了一套完整的安全框架体系以及测试、发布流程。任何部署在运营场景下的产品版本,都必须经过大量、广泛、严格的测试,主要包括:


  • 基于驭势丰富的测试案例样本库的回归测试和无人车场景优化测试
  • 国家级智能网联汽车测试场(位于驭势科技浙江嘉善创新中心)的模拟真实运营环境压力测试:拿掉安全员+多车协同+7x24小时测试
  • 真实运营场景内的长期测试:无人工干预+带负载循环行驶+满足运输效率


此外,驭势科技自主研发的无人驾驶仿真系统,可以搭建海量逼真场景,模拟各种恶劣天气;其场景效果,交通环境,传感器输入都可以真实模拟实际环境,从而实现加速训练无人车在各种复杂场景下的行驶优化,验证和测试无法在真实环境下模拟的场景。


以系统工程为基础,驭势对无人驾驶产品安全开发的各个步骤均进行了探索,并在丰富的商业运营实践中不断完善安全设计。率先“拿掉安全员”后,凭借强大的自动驾驶系统工程能力,驭势科技的自动驾驶正不断拓宽自己的运行边界(ODD),从而进一步扩大商业版图。



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