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  • 北航王云鹏:基于5G的矿区无人驾驶

    2020-02-06 13:58:32 来源:汽车俱乐部Plus 评论:
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    王云鹏:5G给我们带来了深刻的变革。应该说,万物互联的时代为智慧交通也进行了深度的变革和思考。

    我今天报告的选择的是基于5G的矿区无人驾驶题材。在这个背景下,大家都知道,无人驾驶在世界上是很热的一个发展方向。而5G又是一个新的热点,所以两个热叠加到一起我们希望它火起来,但是真正把无人驾驶和5G结合起来需要做很多探索。从通信的角度来讲,对做5G的来讲,希望通信手段用到每一个产业当中去。从搞交通的维度看,希望给5G提出更高的要求来满足我们对无人驾驶的需求。所以,我从另一个维度来切入。刚才李骏院士讲到,其实国内很多测试都是围绕城区环境做的无人驾驶测试。实际上,我们国家除了大量的城市道路和高速公路常规道路之外,还存在着很多特殊的道路,这种特殊的环境更需要无人驾驶和5G的结合。

    以矿山为例,给我国提供了大量的能源原材料和农业资料的供应。我国光是露天矿区就有1000多处。国家也制定了针对智慧矿山的一些相关规划。在这个背景下,矿区里的道路确实比较特殊。从几个特殊性上能看到,矿区的路都不规则,所以盲区比较大,转弯多。在内蒙白云鄂博的一个东矿区这样的弯道有52处,同时坡道比较多,道路很狭长,再加上路面非常不规则,导致在多车协同作业的时候就存在效率很低的问题。这样的一个矿区已经从50年代开采,现在已经开采了将近快70年了。这样矿区的开采深度已经到了423米。从423米的矿区里面把矿石运出来,这是一个难度很大的工作。结合刚才的几个特点,这样的矿区里面就出现了运输的效率低下、交通事故高发。因为这里的运输车辆是178吨和200吨级别的,车长13米,宽是7米3,高6米9,这样的矿山视野非常不好,今年一年就出现了6起事故。再加上矿区里由于尘肺病、胃下垂、腰肩盘突出这几种病,基本上一个司机两年就会得这种病,所以年轻人没人干,就导致了这样的需求非常刚性。在矿区里想用无人来替代有人,这是一个必然的选择,这样可以通过自动化的作业、程序化的作业和全天候的作业来保证刚才出现的那几个问题能够解决好。

    我们再来看看。无人驾驶大家都很关心,在座有很多车企。回顾一下,从它的理念提出到现在刚好100年。目前很多企业都在做,但大多数企业都在围绕乘用车和城市里的无人驾驶在做实验。我国从20年前开始启动这个工作,我们跟国际比稍晚一些。从矿车上看,2008-2010年日本晓松推出来一款无人驾驶汽车,采用平台的遥控驾驶,推了大概有十年了,目前朝端云结合上走。我们团队两年前把矿车的编组作业落地的,现在已经运行了一年多的。从通信的维度来看,从1990年来讲,2-5G走了20年的路程,未来的交互在未来的场景下会发挥更大的潜能。总结起来说,我们过去走单车智能的发展路径可能越来越多的受到同行的关注,同时大家共识是通过车路协同走系统的智能。

    我们正是结合这样一个系统路径,把无人驾驶和5G结合起来,放到矿区的环境上来落地的。

    大家对5G都比较熟悉,但是可能对5G的性能,很多人都知道它高可靠、低延时,到底5G能给无人驾驶贡献什么?第一,从系统智能的维度,能提供全面的系统支撑。同时,除了传输和数字之外,更重要的可以传输视频,流量比较大。更重要的是,高可靠、低延时能为小场景的协同提供强烈的支持。

    我总结起来几点,5G赋能无人驾驶:第一,体现在高可靠的交互上。未来无人驾驶交互量特别大,所以端、边、云结合起来,我们需要在智能体间进行决策级的融合,同时在目标向级在元素间进行融合交互,所以5G的作用可能就凸显了。目前,做通信的人认为5G可以做到低延时10毫秒、大宽带1G。但我们在房山做测试的时候,目前的5G可能能达到50毫秒,10毫秒还达不到。从车规级角度来说,5G还有发展空间。

    第二,体现在计算上。从端、边、云多平台的计算,这是属于协同计算。从车载端-路侧-云端核心的分布式计算平台,5G能发挥更大的计算能力。

    第三,更精准的感知。这周我跟李院士去了一次华为。应该说,大家正在积极推进5G跟感知单元的结合。如果未来5G的专网能提供稳定性,提高感知精度的话,未来车端、路端和云端的感知融合就会做的更好。

    从发展实践上看,我们这个团队刚好做了两年,从2017年年底到今年10月份,两年下来,在去年7月份,在内蒙白云鄂博东矿区全部实现了无人化作业,今年又接了200台车无人矿卡落地的任务,实际上涉及6个矿区了,包钢的主矿区有17台矿卡,他把合同都给了我们,明年5月份能上线运营,这样就形成了一个规模的应用。

    5G主要体现在几个层面上。

    1.去年8月份,华为、中国移动找到了团队,希望在无人驾驶的场景下把5G用上,所以又签了几方的合作协议。到今年2月份,5G实验站在矿区里面落成调通。今年5月份,全球首个5G的无人驾驶运输系统建成。5G成了一个跟矿区结合的示范单元。在今年9月份,几方合作发布了一个“5G赋能制造未来”的推介活动。这样5G跟矿区无人的结合就更加紧密了。

    从技术维度上看,刚才我提到矿区环境下有四个难点。有了新技术解决这四个难点有各自不同的技术路线。首先是针对盲区的,因为矿区弯比较多,过去靠单车智能,在矿区里面受到了挑战。首先说相机或者说视频在夜间作业就不可以,因为矿区是24小时作业的,所以有全天候的问题,只能采用激光雷达和毫米波雷达来进行感知。但是光靠车载不行,因为毫米波雷达感知范围很小,靠车载的话没办法保证装满车辆的车安全制动,所以靠路与车多传感器的融合感知,这样才能保证一个装满载货的矿车有一个安全制动的距离,距离在20-25米,通过融合感知能达到40-45米,这样能够保证一个有效的安全制动。

    第二,陡坡多。矿区单车最难的是侧翻,因为侧翻有可能掉到悬崖下面去,它是盘旋出来的道路。过去所有的辨识模型是不支持这样的环境的,所以我们试图把道路的横坡角引入进来,建立一个智能行车安全状态的辨识模型,来评估侧翻、会车冲突和停靠冲突的一些冲突危险,保证获取多车作业时危险状态,这样对单车和系统进行控制。

    第三,道路是很坑洼的,所以扰动最难的是横向和纵向的控制。在车辆行驶过程中只有两个维度,纵向上靠油门制动,横向上靠方向盘。因为道路很窄,车宽7.3米。在矿区里面最宽的路是18米,刚好两个车能够错车,留点安全距离刚好,但是窄的地方只能留一辆车通过,那辆车得避让,所以我们就得对车辆横向、纵向进行精准控制,在传统的MPC控制算法的基础上引入了车辆的状态和道路状态来构建一个改进型的算法,来提供方向盘的转角和踏板开度估算。通过驾驶机器人和嵌入式的线控来调整横向和纵向的控制,这样使得矿车横向控制精度可以小于30厘米,因为横向到边的话留出1米的间距是足够的,但是精度一定要小于30厘米,这样保证安全的形势。

    矿区里面有几大场景是比较难的,一个场景是装载,一个场景是卸载。装载的时候作业面很窄,而且那个地方没有路。靠铲车给矿车一个指令,靠矿车自动驾驶才能泊车入位装载。卸载的时候更复杂,卸载要把矿石卸到一个大型搅拌机里去,所以停靠精度要求很高。如果停靠精度满足不了要求,矿石就卸出去了。这是一个典型协同作业的场景。如果铲车给矿车发出一个位置和方向角的指令,通过自行建立算法,矿车经过动态的路径规划和避障,仅仅需要两次停靠就能倒车入位,而且特别精准,精度要小于20厘米,保证协同作业。

    在矿区里5G能干什么?到目前为止,我们仅用5G做了一个事,就是云智能的视频监控靠5G传输,其他的还都没有开发出来,原因是5G的性能满足不了小场景的协同。待会儿我要讲它的发展趋势。实际上,我们采用的还是多模式的通信技术,靠5G做端云之间的传输,靠4G来进行干预,因为干预需要远程停车。发现一个车有危险远程可以把车停下来。靠LTE-V通信手段做小场景的协同,多模式通信的过程,这样就实现了端、边、云通信的支持架构。

    这就是装载作业的场景。实际上是没有路的,完全靠两个装载体之间的交互才能把车停上去。这就是我们在云平台上给车分配的一个行驶路径,它安全这样的路径来自动驾驶。这是在一个路口或者一个路段两个车的交互,某一个车要让位给另一个车辆路权,保证协同运行。这是卸载的时候,把废料卸在废料堆,把矿石卸在搅拌机里,这是几个场景的协同。这样就可以做到全天候,而且是多场景连续作业的协同过程。

    在白云鄂博东矿区全部实现了无人运输作业,而且华为成为了无人驾驶正式的合作伙伴,也是在国际上首个把5G放到矿区里调试运行的系统。我们这个团队负责的是无人矿卡的系列控制器,还有系统平台的开发,包括李骏院士一直倡导的端、边、云的架构,实际上在这个系统里充分的得到了实验和示范。这样我们就可以做到核心技术在未来是自主可控的。

    从发展的前景上看,我总结了这么几点,因为这个事是不断尝试的过程。既然产业化了,下面的空间还很大。今年一年我们签了219台的合同,希望在不同的露天煤矿和稀土矿等各种矿里落下来。实际上,在端、边、云的架构里面,像华为这样的通信企业跟无人驾驶的合作空间还很大。从车载端上,华为正在开发的MDC600智能驾驶平台会估计明年4、5月份会出来,所以我们用他的智能驾驶平台做车载端,包括车规级的芯片。我们开发的T-box的车载系统和M-box的车载系统都是芯片。下一步可能会采用5G的车规级芯片来做。通信现在用的是5G的通信芯片,加上路侧的模组。再加上未来的云,因为华为有自己的混合云,所以我们希望用他的云做未来的智能调度。未来200台以上规模的时候,智能调度的精度要求很高的,我们希望打造一个完全自主知识产权的一个体系。

    从发展的维度看,现在越来越证实,系统智能是推进5G跟无人驾驶结合的一个必由之路。为什么这么讲?刚才讲到了靠单车智能感知的局限性,加上在交通的场景里需要高效的协同,所以这里有全域感知、智能辨识和融合控制,这次的矿区里也引入了无人机,在打眼放炮的时候需要无人机做态势的感知,我们结合北航的优势,把车基、路基和空基结合起来推。这样来稳定支持多矿卡实时的在线数据交互,形成一个系统智能的环境。

    第二,多模式通信。我跟大唐的副总陈山枝有过交流,包括这次跟华为的徐总。未来5G即便是普及了,应用了,我们做交通的场景也不能单靠一个5G去实现,还得有一个冗余和多模式的支撑。万一5G掉线了,万一出了问题,车照常可以在系统里去运行。所以,未来的多模式通信仍然是支撑5G和无人驾驶结合的一个重要方面,这样能够保证在场景切换的时候,在通信时延的时候能够有效的补充。

    第三,全生命周期的信息安全。这个是大家都关注的。因为有了这样开放的体系,有了云,有了边,还有了端,整个的信息安全、公共安全、通信安全就变得异常的重要,所以一定要有针对端、边、云和基础设施全生命周期的信息安全体系来保障系统高效稳定的运行,它更像一个基础设施。从这个角度来说,我们仅仅做了一个实践,未来做车的包括做交通的应该给5G提出更高的要求。低时延10毫秒能不能达到?高可靠,可靠到什么程度?丢包率能够到什么程度能够满足交通的要求,所以我们想做通信的和做交通的、做车的要合在一起去共同助力基于未来移动通信无人驾驶运输系统的落地和产业化。


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