來自百度研究機器人和自動駕駛實驗室(RAL)和馬里蘭大學學院帕克分校的研究人員推出了一個自主挖掘機系統(AES),它可以在沒有任何人類干預的情況下長時間執行材料裝載任務,同時提供與有經驗的人類操作員幾乎相同的性能。


AES是世界上第一批在真實世界場景中部署并連續工作超過24小時的無人駕駛挖掘系統之一,在提高安全性和生產力方面帶來了行業領先的好處。

百度RAL聯合馬里蘭大學研發自動駕駛挖掘機 可連續工作超過24小時

研究人員在2021年6月30日發表于《科學機器人》的一篇研究論文中描述了他們的方法。


通訊作者、百度研究機器人和自動駕駛實驗室負責人張良軍博士說:"這項工作提出了一個高效、穩健和通用的自主系統架構,使各種規模的挖掘機能夠在現實世界中自主地執行材料裝載任務。"


挖掘機對于基礎設施建設、采礦和救援應用至關重要。2018年,全球挖掘機的市場規模為441.2億美元,預計到2026年將增長到631.4億美元。


鑒于這種預計的市場增長,世界各地的建筑公司正面臨著熟練的重型機械操作員的招聘短缺,特別是挖掘機。此外,新冠肺炎的持續加劇了勞動力短缺的危機。另一個促成因素是危險和有毒的工作環境會影響現場人類操作員的健康和安全,包括塌方、地面塌陷或其他挖掘事故,僅在美國每年就造成約200人傷亡。


因此,該行業正在采取科學的方法,并尋求創建挖掘機機器人,以提供突破性的解決方案來滿足這些需求,使得像AES這樣的系統的發展成為一個日益增長的趨勢,同時在制造業、倉庫和自主車輛中實施其他機器人。

百度RAL聯合馬里蘭大學研發自動駕駛挖掘機 可連續工作超過24小時

雖然大多數工業機器人相對較小,并在更可預測的環境中運作,但挖掘機機器人被要求在廣泛的危險環境條件下運作。它們必須能夠識別目標材料,避開障礙物,處理不可控環境,并在困難的天氣條件下繼續運行。


AES使用精確和實時的算法進行感知、規劃和控制,同時采用新的架構,將這些能力納入自主操作。多個傳感器--包括激光雷達、照相機和本體感覺傳感器--被集成到感知模塊中,以感知三維環境和識別目標材料,同時采用先進的算法,如除塵神經網絡來生成干凈的圖像。


通過這種模塊化設計,AES架構可以被各種尺寸的挖掘機有效利用--包括6.5和7.5公噸的緊湊型挖掘機、33.5公噸的標準挖掘機和49公噸的大型挖掘機--并且適用于各種應用。


為了評估AES的效率和穩健性,研究人員與一家領先的設備制造公司合作,在一個垃圾處理場部署了該系統,這是一個有毒有害的現實世界場景,對自動化的需求非常強烈。盡管任務具有挑戰性,但AES能夠在沒有任何人工干預的情況下連續運行24小時以上。AES還在冬季天氣條件下進行了測試,在這種情況下,汽化會對LiDAR的傳感性能構成威脅。對于一臺緊湊型挖掘機來說,濕的和干的材料挖掘量為每小時67.1立方米,這與傳統的人類操作員的表現一致。張博士說:"AES在很長一段時間內表現穩定可靠,而人類操作員的表現可能是不確定的。"


研究人員還在一個封閉的測試場設置了十個不同的場景,以觀察該系統在眾多真實世界任務中的表現。在測試了各種大型、中型和緊湊型挖掘機后,AES最終被證明在每小時挖掘的材料數量方面與人類操作員的平均效率相當。


馬里蘭大學學院帕克分校計算機科學和電氣與計算機工程系特聘大學教授Dinesh Manocha博士說:"這代表了邁向部署具有長時間操作的機器人的關鍵一步,即使是在不受控制的室內和室外環境中。"


展望未來,百度研究院RAL將繼續完善AES的核心模塊,并進一步探索可能存在極端天氣或環境條件的場景。


百度一直在與幾家世界領先的工程機械公司合作,用AES實現傳統重型工程機械的自動化。百度首席技術官王海峰博士說:"我們的目標是利用我們強大的安全平臺,注入我們強大的人工智能和云計算能力,改變建筑行業。"


免責聲明

我來說幾句

不吐不快,我來說兩句
最新評論

還沒有人評論哦,搶沙發吧~