余貴珍博士
封閉區域無人運輸關鍵技術及應用
主講嘉賓：余貴珍博士，踏歌智行創始人&CEO。北京航空航天大學教授、博士生導師、國家“萬人計劃”科技創新領軍人才。參與《中國制造2025的重點領域技術路線圖》《新一代人工智能發展規劃》撰寫，榮獲國家科學技術進步獎、中國智能交通協會科學技術獎。現擔任中國汽車工程學會汽車信息安全工作委員會副秘書長，中國智能交通協會車輛專業委員會委員，中國人工智能學會智能駕駛分委會副秘書長。承擔國家和省部級課題20余項，授權發明專利100余項，發表學術論文80余篇（SCI檢索>50多篇）。
【觀點精要】
● 露天礦運輸最適合無人駕駛：封閉無人、線路固定以及低速、點對點。
● 國外礦山無人駕駛應用方面，和人工駕駛相比，總體成本降15%，每年多工作500小時。
● 礦區的無人運輸系統核心的關鍵技術包括感知、控制、協同、調度、優化五個方面。
● 無人駕駛多傳感器融合是技術發展的趨勢。
● 預計未來每年4000萬套導航會換成高精度的導航系統，前提是組合導航的價格足夠低。
【會議實錄】
【余貴珍】：大家好，我的題目沒有寫自動駕駛，更多的是寫無人運輸，后面我會解釋這個。我今天分享分四個方面：封閉區域機遇、無人運輸系統、關鍵技術介紹、示范及應用。
現在大家拋棄了L3進入了L4，朋友圈里看到了各種的言論，特別是疫情期間朋友圈看到很多無人配送送餐車的應用。
另外十一部委印發《智能汽車創新發展戰略》，算是近幾年印發最重要的文件，大家感覺到自動駕駛的春天，無人駕駛的春天來了。
封閉區域機遇：沒有法律障礙、運行環境可控、經濟效益顯著
Google、百度投入了大量的資金在無人駕駛研發方面，新政策也為無人駕駛、智能駕駛打下了很好的基礎，我們也看到很多希望。但公共道路上普通用戶使用無人駕駛還是有較長路要走，當前道路法的路權是不允許無人駕駛的車輛行駛。
當前的道路是為有人駕駛服務，并不是為無人駕駛服務的，車智能化無人化了，道路是不是智能？如果道路不智能的話，用人的判斷來要求車，復雜環境下肯定無法滿足無人駕駛的要求。
另外是產業的商業模式還沒形成，無人駕駛在高速公路上120公里的行駛，可能有一半甚至大部分人不太敢坐，不太想把生命交給機器，我覺得無人化在公共道路上，還是有很長路要走的，是不是無人化的技術落地就不行了？在特定區域內無人駕駛有很多機遇，并且國外已經有量產。
比如說礦區的運輸、物流園區短距離的接駁、碼頭、工程、清掃、農業耕種方面，這些方面在國外已經有成功經驗，很多創業公司已經擠入這個賽道。
這些案例共同的特點是特定的區域，沒有法律的障礙，另外環境基本是可控的，可以不讓人進入這個環境，甚至讓道路的標志更清楚。例如礦區、碼頭是24小時運行的，機器替人的價值很高，經濟效益很顯著。特定區域沒有法律限制、運行可控、經濟效益顯著，具備落地的基本條件。
我自己從事礦區無人駕駛創業，我更希望用實踐跟大家分享。露天礦為什么可以無人運輸？它是封閉的，礦車是8米寬，只能在礦行駛，線路是相對固定，低速30公里以內，基本上點對點運輸，適合于無人駕駛落地。除了機器替人的經濟價值，沒有人員傷亡，生產更加穩定，不會因為疫情受到招不到人的影響。
礦區需要如何？新技術在一個新的場景中應用，有痛點的話才有可能更好的落地。礦區有痛點，大量的礦區在內蒙高寒地區，90年代出生的司機很少，都是50歲以上的司機，招年輕人越來越難。
一般一臺車有四個司機左右，如果把所有的成本都算進去的話大概是80到100萬的成本，國外大概100到160萬美金的成本，因為車輛大，盲區大、24小時運輸，容易發生疲勞，也經常發生一些事故。
所以露天礦區適合落地，有痛點， 24小時高頻運輸，機器替人有經濟價值，踏歌選擇這個場景進行落地，希望給客戶帶來更好的經濟價值。
國外的情況怎么樣？卡特彼勒和小松、別拉斯推出無人駕駛礦車10年以上，在澳洲、加拿大、巴西等300輛無人駕駛礦車投入運營。無人駕駛和有人駕駛相比，總成本會降低15%，每年多工作500小時。
中國還沒聽說過礦里有大批量的無人駕駛，我覺得中國有自己的特點，大型的礦區，除了大型礦車，像卡特彼勒和小松，中國還有小的自卸車和寬體車，國外無人駕駛的要搬過來有點難度。
中國的人工成本低，國外是中國的十幾倍，礦區的開采工藝和道路環境不一樣，我們合作的幾個礦里，露天礦的道路寬度是18米到22米，國外的基本上30多米，在中國礦區會車控制更難，另外環境特點也不一樣，中國還要滿足有人和無人混行的需求。要把無人駕駛結合中國礦區的特點，開發自主可控的礦山無人系統，是中國創業者和相關研發人員面前最重要的任務。
剛才提到智能車的政策支持是2月份發布，3月份發改委又發布了《關于加快煤礦智能化發展指導意見》，其中里面有幾條是關于露天礦智能化的時間節點。
國家這么快出臺智能化甚至無人化政策，對創業者來說是很好的福音。從時間節點上我也覺得無人駕駛春天到了，特別是礦區的無人運輸。
無人運輸系統：車載終端產品、云控平臺產品、工程部署與落地應用
我剛才提到為什么不叫無人駕駛，而是無人運輸，礦物運輸有裝、運、卸多個環節，所以我們認為無人運輸更合適。礦區無人運輸系統里包括：
一是礦卡的無人化，包括感知、決策、執行等核心的技術；
二是除了礦卡的無人以外，還需要輔助作業車的終端把挖機、電鏟配合，實現挖機和無人車通訊，指揮無人車停靠正確的位置，裝載完后指揮車輛離開；
三是平臺，通過無線通信監控車輛的實時狀態，還包括車鏟路的調度，車與鏟配合，路徑選擇，地圖制作和統計報表等。
無人運輸系統有車載終端的產品和云平臺的產品，主要圍繞礦里的業務，一般一臺挖機對應四輛無人駕駛的車輛，卸端有推土機，車載終端產品和云端平臺產品都是為礦區的典型作業編組服務。
礦車無人駕駛方面，和公共道路上的無人駕駛一樣，包括環境感知、規劃決策和控制執行這三個層次。在環境感知方面，礦區道路沒有車道線，路面坑洼不平，大部分都是上坡或下坡，公共道路攝象頭、毫米波雷達、激光雷達的感知算法無法直接用于礦區環境感知。
例如激光雷達方面，激光要求斜向下，識別駛行安全區域、道路石頭以及車輛行人障礙物；另外礦車運輸有裝和卸的點，車輛需要倒車動作，這樣后面也要裝相關的毫米波和激光雷達，來檢測后面的障礙物和深坑。
踏歌公司無人駕駛控制系統中，核心是主控器和執行器，感知、控制、決策等算法主要在主控器中。
線控底盤方面，北方股份在大型的礦卡占有很大的市場，主要負責線控底盤改造，踏歌做無人化和平臺部分。輔助作業車載終端方面，主要包括防撞終端、調度終端，電鏟作業終端，還有推土機和挖機的作業終端。
礦區的平臺方面，圖中是白云鄂博平臺的調度系統。
關鍵技術：感知、控制、協同、調度、優化
礦區的無人運輸系統核心的關鍵技術有哪些？首先我們介紹技術之前，知道礦里有哪些技術挑戰。
感知方面的挑戰包括：24小時作業，晚上的光線不太好，北方的溫度有零下四十多度，非結構化的道路，道路特征并不明顯，車輛的體積大盲區多，所以礦區感知技術跟公共道路不太一樣。
控制方面挑戰主要是：車型大，剎車一秒鐘才能有反應，重載上坡，轉彎180度，200噸以陡坡行駛。
在協同作業方面挑戰包括：車跟鏟、車跟推土機，車與車十字路口、單行道的協同。
另外調度技術挑戰包括：四臺車編成調度相對簡單，當二十個編組甚至幾百個編組礦區運行，對調度系統是個很大的考驗。
在可靠性方面，礦區24小時作業，需要車載運行高可靠性、網絡連接和定位的高可靠性、平臺運行高可靠性。
面對這些技術挑戰，我們總結出以下核心的技術。在感知方面是非結構化道路路面的檢測和融合感知，解決晚上燈光、沙塵，前向、后向感知。
在控制方面，特種車輛的無人駕駛軌跡跟蹤和精準停靠。軌跡跟蹤的精準才能在較窄道上兩個車會車，精準停靠才能實現車與鏟的協同作業。
另外還有基于V2X技術的車路協同無人編組作業的智能調度技術和基于大數據技術的能耗與效率優化等核心技術。當無人礦車大批量運行，無人駕駛模型將會是最好的駕駛員，能耗和效率一定最優。
比如說車輛控制中軌跡跟蹤，公共道路上車輛控制模型和算法無法用于礦區車輛控制，我們采用運用機器學習，采集大量的優秀司機人工駕駛數據，從這些數據學習人是怎么駕駛，形成駕駛的控制模型，用于車輛的控制，實現重載上坡、空載下坡，180度彎道等場景下軌跡的高精度控制。
在礦車裝和卸端，特別是裝載方面，挖機或電鏟會隨著礦物質的減少不斷的移動，車也需要跟隨挖機移動，如果移動不到位，裝載效率會低，當可以精準停靠的時候裝載效率比較高。
動態的裝載實際上國際礦卡控制難題，我們花一年實現動態的裝載、動態路徑的規劃，可以實現精準的停靠，位置偏差在0.3米以內，方位偏差在三度以內，比原來人工停靠精度還要高。
V2X除了實現車鏟的配合，另外窄道會車，礦區路口路權的協同都要基于V2X。我們通過這一年多在礦區的運營，V2X是礦區重要的技術，運用于裝、運、卸等環節。
平臺智能調動，主要對車、鏟、挖點、卸點、道路等資源進行調度，實現資源有效利用和高效匹配，提高作業效率。
示范及應用：金屬礦、露天煤礦、煤礦土石方
接下來大家再分享一下我們在白云鄂博的案例，寶鋼的白云鄂博已經有四臺車運行一年，整個礦有兩個電鏟，今年要把17臺車都要運行起來，整個項目是踏歌和北方股份合作完成，這是金屬礦無人運輸的案例。
國家電投霍林河跟北方股份合作，215臺主動防撞，如果裝了防撞系統，盡可能減少事故發生。2臺的無人礦卡已經在礦區運行。另外今年霍林河有10臺無人駕駛新車會投入運營。
我們在鄂爾多斯和中環協力合作200臺車左右，明年上半年會全部運行起來，在2到3個礦中運營，主要是煤礦的土石方運輸，核心技術基本相似，也包含平臺。