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2019年02月14日 | 济南首辆无人驾驶电动卡车(货车)和客车(公交车)进行公开测试

2019-02-14 来源:中国科技网

没有驾驶员,公交车方向盘视情况自动或转弯、或直行,遇到交通灯和行人会自动刹车,到了公交站自动变道停靠。近日,济南首辆无人驾驶电动卡车(货车)和客车(公交车)在济南高新区进行首次公开测试。由此,济南也成为国内第七个、山东省第一个实现无人驾驶路测的城市。

现场专家告诉科技日报记者,融入人工智能、车联网、云计算、新能源和新材料等创新技术,配备了世界先进的驾驶系统和成熟可靠的纯电中央驱动控制系统的最新成果,让现场的“全球首台L4级无人驾驶电动卡车HOWO—T5G”“特定区域低速自动驾驶公交车”两款智能网联产品实现了无人驾驶上路行驶,但在“无人驾驶”背后,谁在操控汽车行驶?或者说谁才是“无人驾驶”汽车上的“老司机”?

记者在“特定区域低速自动驾驶公交车”上看到,驾驶室后方安装有白色柜子,里面安装的“驾驶脑”人工智能软件系统,接管了“老司机”角色。但独木不成舟,协助“驾驶脑”开车的装备还有不少,比如位于车前挡风玻璃位置的雷达和传感器,以及高精度的卫星定位,确保了行车的可靠性和准确性。

而接受测试的“全球首台L4级无人驾驶电动卡车HOWO—T5G”, 车身周围还布置了四种不同类型传感器,北斗定位系统和激光雷达、毫米波雷达、摄像头等设备,同时辅以多项人工智能技术,可保证在夜间、大雾、雨雪等天气和现场人员、车辆、设备交叉作业的复杂情况下,保持良好作业状态,以满足24小时全天候生产运行。整车满载行驶可达120公里,并且充电时间小于1小时。

据了解,自动驾驶公交车是自动驾驶技术在客车领域的首次应用。整车符合L4级标准,集自动驾驶系统、车联网系统、平台监控系统、安全控制系统、自动开关门系统和到站自动停车系统于一体,配有激光雷达、高清摄像头、组合导航定位、智能计算单元等电子设备。360度环绕覆盖,在夜间、大雾、雨雪等各种复杂情况下,可保持良好的工作状态,确保全天候安全运行。可以广泛应用于机场摆渡车、工业园区、大型社区、BRT道路(规划)等多种场景。

实现了无人驾驶路测,并不意味着我们以后可以搭乘无人驾驶公交上班。毕竟,此次路测的总长度仅有4.8公里,同时,目前人工智能对驾驶的辅助达到了L4级,只限于在厂区、港口等封闭环境里应用。


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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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