ADV的類型及其當(dāng)前的挑戰(zhàn)

許多公司正在開發(fā)不同類型的ADV，這些ADV可以分為人行道車輛，公路送貨車和自動(dòng)駕駛卡車。這些公司專注于最后一英里的交付，因?yàn)樗墙桓舵溨凶畎嘿F的部分，占總成本的50％以上。近年來，公司正在利用自主移動(dòng)機(jī)器人和自主車輛技術(shù)來自動(dòng)化這一步驟。以下展覽展示了一些正在開發(fā)不同類型的ADV的公司：

人行道車輛

人行道上的車輛設(shè)計(jì)為以4-6 km / hr的速度行駛。選擇較低的速度可以提高安全性，并在出現(xiàn)緊急情況時(shí)讓遠(yuǎn)程操作員有時(shí)間進(jìn)行控制。根據(jù)個(gè)人用途，這些車輛也可以歸類為個(gè)人設(shè)備（相對于車輛），從而減輕了立法方面的挑戰(zhàn)。

根據(jù)電動(dòng)車輪的數(shù)量，有效負(fù)載大小，車廂設(shè)計(jì)，電池大小，高清攝像機(jī)來開發(fā)這種類型的車輛。另外，IMU（慣性導(dǎo)航），GPS和超聲傳感器對于近場傳感也很重要。

當(dāng)前，各種人行道車輛開發(fā)人員必須為視覺系統(tǒng)做出重要選擇。擁有視覺系統(tǒng)的方法有三種，要么僅基于激光雷達(dá)，看要么視覺，要么是混合搭配。大多數(shù)公司更喜歡使用激光雷達(dá)，因?yàn)樗梢蕴峁?600個(gè)具有空間分辨率的測距信息和點(diǎn)云，以進(jìn)行良好的信號處理。但是，不利的一面是，激光雷達(dá)價(jià)格昂貴，并且可能會(huì)出現(xiàn)近場盲區(qū)。將立體攝像機(jī)用作視覺導(dǎo)航傳感器的另一種方法需要開發(fā)精確的算法，這被各個(gè)公司認(rèn)為是困難的。

基于當(dāng)前的導(dǎo)航以及法規(guī)挑戰(zhàn)，這些人行道車輛尚無法完全自動(dòng)運(yùn)行。它們目前部署在封閉的環(huán)境中，例如人行道流量少且人行道結(jié)構(gòu)合理的大學(xué)校園。同樣，這些車輛在白天和交通狀況不良下也受到限制。因此，各種公司和監(jiān)管機(jī)構(gòu)都在關(guān)注導(dǎo)航技術(shù)的改進(jìn)。全球不少公司，正致力于使這些車輛在最少的干預(yù)下在更復(fù)雜和變化多端的環(huán)境中運(yùn)行。

此外，人行道車輛的未來將取決于技術(shù)的不斷進(jìn)步和改進(jìn)，而這可以通過持續(xù)的資本投資來實(shí)現(xiàn)。

自主送貨卡車和貨車

自主送貨車是專為電動(dòng)目的而設(shè)計(jì)的公路車輛。在最近的時(shí)間里，它們被證明是人行道上最后一英里的送貨機(jī)器人的競爭對手。它們的傳感器系統(tǒng)和算法與自動(dòng)駕駛汽車相似，但為了減輕技術(shù)負(fù)擔(dān)，需要進(jìn)行以下考慮：

在公路上運(yùn)行的交付箱緩慢行駛；因此，對技術(shù)的認(rèn)知不是長期的，這為自動(dòng)駕駛汽車提供了更多的思考和反應(yīng)時(shí)間。

公路交付箱被部署在有限的已知鄰域中，從而允許開發(fā)更詳細(xì)的高清地圖以幫助自主導(dǎo)航。

受自動(dòng)駕駛卡車的影響，交通部門正試圖解決卡車運(yùn)輸行業(yè)面臨的幾個(gè)關(guān)鍵問題，例如司機(jī)短缺和生產(chǎn)率。就司機(jī)短缺而言，預(yù)計(jì)到2028年，僅在美國就將達(dá)到15萬人。提高生產(chǎn)率是很困難的，因?yàn)榉上拗屏嗣總€(gè)司機(jī)每天的駕駛時(shí)間，從而減少了資產(chǎn)周轉(zhuǎn)時(shí)間，有利于提高安全性。

自2016年底以來，各種初創(chuàng)公司已經(jīng)籌集了超過4.3億美元的資金來研發(fā)自動(dòng)駕駛卡車。戴姆勒等主要汽車公司已經(jīng)宣布了未來五年的重大投資計(jì)劃。那些汽車公司尚處于半商業(yè)原型開發(fā)階段，其中的重點(diǎn)是自主性和基于“Platooning”模式的車隊(duì)管理。

從車輛自主級別來看，一般公司基于已部署的傳感系統(tǒng)有不同的方法。一些公司正在使用基于攝像頭的算法進(jìn)行導(dǎo)航，并在卡車處于復(fù)雜環(huán)境中時(shí)配備了人工操作人員。一些公司的混合方法其中。相機(jī)掃描長距離，激光雷達(dá)僅聚焦在幾百米半徑范圍內(nèi)的目標(biāo)物體上。采取這種混合方法來克服使用激光雷達(dá)進(jìn)行超遠(yuǎn)距離檢測的挑戰(zhàn)，這會(huì)導(dǎo)致高功耗和信噪比。

總體而言，當(dāng)前部署的自動(dòng)卡車數(shù)量很少，一些公司的車隊(duì)數(shù)量為30至50。在未來幾年中，由于COVID-19，預(yù)計(jì)該車隊(duì)數(shù)量將增加。但是，在技術(shù)改進(jìn)方面，預(yù)計(jì)這些自動(dòng)駕駛卡車將處于試驗(yàn)階段，以專注于收集數(shù)據(jù)以進(jìn)一步改進(jìn)學(xué)習(xí)。

COVID-19：采購ADV的助推器

新型冠狀病毒COVID-19使每個(gè)人都脫離了舒適區(qū)，并適應(yīng)了新的工作方式。電信技術(shù)使人們能夠使用互聯(lián)網(wǎng)和視頻會(huì)議在家里工作。在人們感染這種病毒的恐懼中，人們逐漸習(xí)慣了這種新的正常在家工作的時(shí)間。人們正在避免前往擁擠的地方，以避免接觸，而是使用送貨服務(wù)。自主交付工具有了新的機(jī)會(huì)來展示其實(shí)現(xiàn)非接觸交付的好處。

ADV的增長

由于當(dāng)前的全球封鎖，大多數(shù)公司遭受了業(yè)務(wù)損失。但是，對于提供自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行送貨服務(wù)的公司而言，情況就不同了。在過去的幾個(gè)月中，像Starship Technologies這樣的公司經(jīng)歷了前所未有的業(yè)務(wù)增長。非接觸式交付目前是這些自動(dòng)交付工具的價(jià)值主張，這使這些公司實(shí)現(xiàn)了巨大的業(yè)務(wù)增長。

在COVID-19大流行之前，自動(dòng)運(yùn)送車輛主要用于某些城市地區(qū)，機(jī)場、大學(xué)、酒店和大型企業(yè)園區(qū)。業(yè)界現(xiàn)在預(yù)計(jì)其他許多領(lǐng)域?qū)λ鼈兊男枨笠矊⒊手笖?shù)增長，因?yàn)檫@些最后一公司的運(yùn)載工具無法像人類運(yùn)載工具一樣受到COVID-19的感染，而人類運(yùn)載工具會(huì)面臨這種風(fēng)險(xiǎn)。人與人之間接觸會(huì)傳播病毒。