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未来的无人驾驶之路

Jeff Jurgens,设备制造商协会产品管理总监

自动驾驶设备在效率、成本节约和安全性方面具有显著的优势。这些机器将对越野环境产生深远的影响,颠覆和颠覆现有车型的设备大小、经销商和原始设备制造商的角色,并影响个别操作人员。

虽然设备部门认为设备制造商协会代表们一直对采用创新技术持犹豫态度,随着自动驾驶汽车极大地改变了工作性质,他们注定会发生重大变化。未来的越野自动驾驶设备将处理循环操作和周期性任务,而远程导航机器则由操作员操纵,有时是在数千英里之外的模拟器中进行操作。

自主设备的历史

第一次自动驾驶测试于1990年在日本开始。然而,这一过程实际上始于20世纪80年代后期发布的矿山现场管理软件,并成为基础小松的自主平台.第一次商业部署是2007年在智利。2008年,澳大利亚一家铁矿石开采企业推出了另一套系统。在西澳大利亚州珀斯的一个远程操作中心,工人们在1200多公里(745英里)外的矿井里操作自动采矿车。最后,在2013年,小松推出了世界上第一台全自动刀片控制的推土机。

这些应用程序的经验教训最终导致了2016年在北美的首次部署。到2018年,小松公司已经用130辆全自动采矿卡车在7个运营地点(其中6个是全自动采矿地点)运送了超过20亿吨的矿石。截至2020年6月,这一数字已跃升至30亿吨,由251辆卡车运输,车队目前仍保持着完美的安全记录,没有发生事故。

该行业呈指数级增长的另一个例子是,卡特彼勒自2018年11月达到10亿吨以来,在16个月的时间里,运输量翻了一番。到目前为止,卡特彼勒276年自主卡车已经行驶了4200万英里,没有因时间损失而受伤。

当前的状态

目前,自动驾驶汽车(AVs)在全球建筑设备总销量中所占的市场份额不到1%。不过,鉴于全球设备销售额预计将增长2.5%每年直到2022年随着自动驾驶汽车的普及,市场份额预计将在未来两年内翻一番。

许多国家都在使用自动穿梭巴士。如上所述,自动重型搬运车已经在几个国家的采矿中使用,目前也在开发自动化的农业和林业设备。同时,GPS和其他位置跟踪传感器、图像传感器和远程信息辅助的混合约翰迪尔的车辆如今,为了在田野中导航,该公司仍然无法真正复制人类坐在拖拉机驾驶室里看到和感受到的一切。的决定因素以下是农民的看法和附加价值。在更多的任务(不仅仅是移动)变得自动化之前,这种情况将一直存在。

同时,林业部门在自动化方面的进展有限,主要是因为工作条件比其他部门大得多。工地通常在偏远地区,在陡峭的斜坡,在非常崎岖和多变的地形。在这些偏远地区,通常没有手机发射塔或Wi-Fi,而且目前通信费用昂贵,带宽有限。然而,下一代大规模的近地轨道卫星有望解决这个问题。

与瑞典工程公司山特维克(Sandvik)合作设计的Syama地下金矿成为世界上第一个完全自治的矿山。它使用全自动卡车、装载机和钻机。完全自主操作意味着该矿可以一天24小时运行,所有操作都由远程操作中心监督。

一些公司将自动驾驶工程机械应用于浇注混凝土、砌砖、焊接甚至拆除等重复性工作。挖掘和其他准备工作也由自主或半自主的推土机完成,它可以在人类程序员的帮助下为工地提供精确的规格。一家从事重型土木建筑和分级的公司使用内置机器人的推土机来完成住宅开发项目中的住房垫块。

“Built的自动推土机是货真价实的,到目前为止,我们已经有了数百个成品级踏板,”公司的项目经理Eric McCosker说独立的建筑.“鉴于我们这个地区缺乏熟练工人,这就增加了我们需要的产量。”

螺母和螺栓

自动越野设备面临的挑战与乘用车截然不同。在农田或建筑工地,没有车道标志或路轨来帮助视觉,也没有激光雷达系统来维持车辆行驶在所需的轨道上。此外,汽车没有吊杆和吊桶那样的突出物,大多数汽车也不能像铲子一样在底盘上旋转。越野机械的系统需要准确地知道它们的位置、轴承和附件的位置。

精确挖掘正是其名称所暗示的。首先,机器需要知道它在哪里和它的方向。在北美,我们最熟悉的是全球定位系统(GPS)技术。如果你用过智能手机的导航应用,你就会亲眼看到,普通的GPS只能精确到6到10米(20英尺到33英尺),而且除非车辆处于运动状态,否则它无法提供方向信息。这些限制可以使用差分GPS (DGPS)或实时运动学(RTK) GPS来解决。DGPS和RTK都需要一个本地固定的GPS接收器,而且它的位置必须精确地知道。静止接收机将其已知位置与GPS接收机计算出的位置进行比较。

从这些信息中,它可以产生修正,并将其传输到位于车辆上的其他移动GPS接收器,从而获得更精确的约10厘米到30厘米(4英寸到12英寸)的解决方案。通过在机器上使用两个GPS接收器来克服GPS的航向限制,天线在空间中间隔一定的距离(1米到2米[3英尺到6英尺])。用接收机1到接收机2天线的绝对位置来计算绝对航向。为了补充GPS和RTK,在车辆中安装了一个惯性测量单元,通常位于车辆的中心位置。惯性测量单元测量线性加速度的三维,旋转速率的三维,有时也测量三维磁场。在高度控制的工作区域,主要的决策软件和算法将驻留在一个集中控制设施中,并可能包括对现场操作的实时人工监测和监督。自动驾驶卡车的运行精度极高,以至于工程师们现在开始采用“矢量控制”技术,即一种算法将运输路线横向移动约一米,以防止卡车在运输道路上磨损车辙。

与采矿业的应用相比,农业机器人通常是小型或中型的,其设计目的是自主导航,并自动采取一些精确的特定于植物的行动。机器视觉技术通常是这些机器人的核心能力,使机器人能够看到、识别、定位,并对个别工厂采取一些智能的具体行动。机器视觉越来越多地使用深度学习算法,这些算法通常是在专家标注的图像数据集上训练的,这使得该技术的性能远远超过传统算法,甚至可以与专业的农学家匹敌。

例如,大陆集团正在开发一种机器人的概念,这种机器人可以模块化地安装在农业用途上,自主操作,并与适当的附件一起使用,执行诸如监测植物生长过程、精确除草或系统地播种和输送营养等任务。基于摄像头的、多光谱或热成像传感器对于监测植物生长或土壤条件特别重要。

许多机器人的能力已经有所提高,提供了更快的速度、更高的每秒帧数、更坚固的设计、更高的车载能量、更长的操作时间和更重的负载,等等。简单的机器人工具利用基本的行跟踪视觉技术已经成熟,在有机农场并不少见。视觉技术的进步正在改变拖拉机牵引工具,将它们升级为智能计算机工具,能够采取特定的工厂精确行动。

这种方法并不专注于自动化,尽管拖拉机本身可以很容易地实现自动化,使整个系统在必要时实现自动化。该系统的设计是为了在要求高生产率的大型农场中具有竞争力,而这反过来又与技术参数有关,如每秒帧数、误报、喷雾器控制器速度等。在未来,系统的成本可能会下降,特别是如果推理方面的算法的轻量级版本可以使GPU处理器变得不重要,而不会牺牲很大的性能。

虽然自动驾驶汽车的设计者可以使用多种多样的技术——雷达、GPS、GNSS、激光雷达、超声波、红外和视频——但阻碍越野设备实现自动驾驶的一个令人困惑的问题是灰尘、灰尘和其他天气条件。天气不仅会改变机器在环境中的行为方式,还会降低传感器的准确性。一个解决方案可能是冗余——更多的传感器可以用作备份。

满足员工需求

转向自主解决方案可能有助于缓解运营商的短缺。

“在应用领域找到有经验的人才通常是一个挑战,”卡特彼勒建筑数字和技术产品经理Fred里约热内卢说.“自主应用可以为身体残疾和受伤退伍军人提供就业机会,为那些想工作但可能在操作机器方面面临挑战的人创造增值工作。技术和自动化使设备操作员的作用更加广泛。

“所有这些技术、比特数据和分析增加更多的是分析性工作.这是一种从贸易岗位向更具分析性岗位的转变。”

科廷大学矿业学院的高级讲师Carla Boehl说,学生们正在积极主动地学习这项新技术。

“学生们自己也很感兴趣,”她说。“他们想在这个领域写论文,学习更多关于自动化的知识。在研究生阶段,我们开始做更多关于维护自动化的工作。我们做了大量的大数据研究,了解什么是大数据,以及可以用什么算法来支持系统。”

工作效率高的优点

“自动使用这台机器可以提高生产率,”Built Robotics的通讯主管埃罗尔·艾哈迈德(Erol Ahmed)说。“机器使用更少的燃料和更高效的移动,这延长了机器的寿命,减少维护,并防止不必要的磨损。平均而言,Built的机器人设备运行速度和响应能力与人工操作的设备相同。”

通过自动化一些任务,熟练工人可以从事更复杂的任务,或迁移到最需要他们的领域。设备自动化还允许工地在正常工作时间以外(如夜间)运行,并并行执行任务,从而可以更快地完成任务。

自动机器可以改变机器设计的经济性,促进小型机器的增加。事实上,这种对每辆车的驾驶员头顶的消除是群概念的基础。目前,在大型大功率车辆和由小型机器人组成的车队之间,显然存在着巨大的生产率差距。然而,这种生产力差距可以缩小,因为后者有很大的改进空间。

“当我们开发机器人时,人们总是说它们应该提高产量或降低成本,但情况并非总是如此,”瓦赫宁根大学农业科技集团教授埃尔德特·范·亨滕说.“机器人能让农民有时间专注于商业和管理,也有经济价值。”

廉租好处

建筑和采矿技术投资者foundation报告称,使用自动驾驶汽车后,矿山生产率平均提高了30%,方法如下:

  • 延长生产时间
  • 减少了15%的负荷和单位成本
  • 改进轮胎寿命40%,因为优化的控制减少突然加速和突然转向

在一个拥有10辆卡车和15辆辅助车辆的站点上,自动牵引系统的实施平均成本为1300万美元,但总效益估计为1900万美元。这表明,对自动驾驶技术的投资最终会得到回报。

第一个主要的农业目标市场是除草。与无目标施用相比,精准施用可减少农药用量90%。它还可以提高产量(例如,提高5%到10%),因为无针对性的化学施用对作物的附带损害可以降到最低。这项技术可以使农民进一步处理抗除草剂杂草,这是一个日益严重的问题。最后,机器人不会留下无法使用的夯实土壤。

安全的好处

如上所述,在小松和卡特彼勒之间的自动设备运行的13年里,他们已经运送了超过50亿吨的材料,仅卡特彼勒一家就已经完成了超过4200万英里的运输,没有发生任何与搬运工相关的事故或时间损失造成的伤害。相反,最近矿业系研究分析了过去12年里52名矿工的死亡,发现工人疲劳和对采矿风险缺乏经验是事故的最大原因。一份报告,CAVCOE合著据预测,随着自动驾驶和联网车辆的全面部署,80%的交通碰撞、死亡和伤害可以被消除。自动机器可以进行远程或困难的工作,这有助于防止人们受到伤害。

迄今为止,大多数大型自动机器都是在受限制的设施中操作的,在这些设施中,接近自动设备的距离是受到控制的,而且极其有限。传感器技术和处理能力需要进一步发展,以确定必须避免的潜在障碍。自主系统的安全性至关重要。

可能的未来

市场肯定在那里。生产率的提高是有意义的。实现了成本节约。所以,有人可能会想,这里面有陷阱吗?传统上,建筑与技术有着复杂的关系,但熟练劳动力的短缺,加上建筑项目需求的激增,迫使该行业重新评估这种关系,以弥补短缺。

在未来的五年里,我们可以预计自动化和电气化的趋势将从低水平加速到显著水平。根据指数趋势,估计在10到15年内,超过80%的重型机械将由电力传动系统提供动力,并拥有以自动操作为中心的系统。一些重型设备终端用户已经表达了对完全自动化工作场所和电气设备的渴望,因为这有助于他们降低总体成本,实现效率和环境目标。这些迹象表明,重型设备运营在商业上可行的最早时机过渡到完全自主和电动运营是一件无需动脑的事情。

对于农业而言,商业成功的关键在于健壮的机器人和相关的人工智能(AI)平台的开发,这些平台可以在各种作物的收获季节中使用。这种方法已经反映在市场上最新的原型或产品中。

自动运输系统将对未来的采矿作业产生显著影响。无人驾驶卡车持续运行,比有人驾驶的卡车效率更高。自动运输系统将改善与采矿作业有关的方方面面,从安全到运营再到维护。它们还将改变地雷规划和调度的方法。例如,八小时的生产班次是根据矿工的疲劳程度制定的。未来的生产转移可能取决于挖掘机的加油需求。或者,事实上,它们可能完全消失。

考虑到目前的自动驾驶技术总体状况,在未来的五年里,很难想象会有什么重大的变化。例如,一个建筑项目经常涉及到靠近现有建筑物、地面上的工人,或者可能有“平民”提供材料和访问现场的环境,这些“平民”没有接受过适当的培训,无法在与自动设备共享的地点安全导航。当前和不久的将来,AV技术并不是为这些用例而设计的。

展望未来5至10年,AV技术将开始被引入特定的任务,如自动除雪机在长车道在农业、和其他部门的移动大量的物品(如木材、托盘、包)从a点到B点,特别是那些旅行很大距离。

预计到2030年左右,人工智能在许多任务上的能力将超过人类,包括操作越野设备。这项技术将使大部分(如果不是全部的话)应用程序实现自动化。这可能会通过对机器(缆线)的重大重新设计来实现,而不是通过一个类人机器人来操作当前一代的车辆。

由于自动驾驶汽车非常适合电力推进,另一个需要注意的主要趋势是从传统的化石燃料推进转向电池电动汽车。尽管燃料电池和氢动力是一种可能的替代品。

底线

世界在许多不同的配置上都在朝着自动化的方向发展。传感器、人工智能和连通性方面的创新,加上生产率的提高和其他好处,将改变设备行业。结果不会是自动化重型设备突然涌入市场的所有领域。作为替代方案,将会有渐进的进步,比如驾驶辅助系统,每个市场中的某些应用将首先实现自动化,因为它们更容易实现自动化。

与可以想象的市场相比,部署的总数量是很少的。然而,技术上的可行性早已被证明。值得注意的是,通过在现有技术中不断取得进展,有大量的空间来提高生产率和扩大适用性。因此,这更多是一个时间问题,而不是技术可行性的问题。

与第一代相比,第二代产品在设计、尺寸、人工智能、速度等方面已经成熟。迭代将继续进行。现在的任务是对新技术持开放态度,或许更重要的是,将它们视为一种附加价值,而不是一种竞争。

欲了解更多信息,请访问www.aem.org/

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