余贵珍博士
封闭区域无人运输关键技术及应用
主讲嘉宾：余贵珍博士，踏歌智行创始人&CEO。北京航空航天大学教授、博士生导师、国家“万人计划”科技创新领军人才。参与《中国制造2025的重点领域技术路线图》《新一代人工智能发展规划》撰写，荣获国家科学技术进步奖、中国智能交通协会科学技术奖。现担任中国汽车工程学会汽车信息安全工作委员会副秘书长，中国智能交通协会车辆专业委员会委员，中国人工智能学会智能驾驶分委会副秘书长。承担国家和省部级课题20余项，授权发明专利100余项，发表学术论文80余篇（SCI检索>50多篇）。
【观点精要】
● 露天矿运输最适合无人驾驶：封闭无人、线路固定以及低速、点对点。
● 国外矿山无人驾驶应用方面，和人工驾驶相比，总体成本降15%，每年多工作500小时。
● 矿区的无人运输系统核心的关键技术包括感知、控制、协同、调度、优化五个方面。
● 无人驾驶多传感器融合是技术发展的趋势。
● 预计未来每年4000万套导航会换成高精度的导航系统，前提是组合导航的价格足够低。
【会议实录】
【余贵珍】：大家好，我的题目没有写自动驾驶，更多的是写无人运输，后面我会解释这个。我今天分享分四个方面：封闭区域机遇、无人运输系统、关键技术介绍、示范及应用。
现在大家抛弃了L3进入了L4，朋友圈里看到了各种的言论，特别是疫情期间朋友圈看到很多无人配送送餐车的应用。
另外十一部委印发《智能汽车创新发展战略》，算是近几年印发最重要的文件，大家感觉到自动驾驶的春天，无人驾驶的春天来了。
封闭区域机遇：没有法律障碍、运行环境可控、经济效益显著
Google、百度投入了大量的资金在无人驾驶研发方面，新政策也为无人驾驶、智能驾驶打下了很好的基础，我们也看到很多希望。但公共道路上普通用户使用无人驾驶还是有较长路要走，当前道路法的路权是不允许无人驾驶的车辆行驶。
当前的道路是为有人驾驶服务，并不是为无人驾驶服务的，车智能化无人化了，道路是不是智能？如果道路不智能的话，用人的判断来要求车，复杂环境下肯定无法满足无人驾驶的要求。
另外是产业的商业模式还没形成，无人驾驶在高速公路上120公里的行驶，可能有一半甚至大部分人不太敢坐，不太想把生命交给机器，我觉得无人化在公共道路上，还是有很长路要走的，是不是无人化的技术落地就不行了？在特定区域内无人驾驶有很多机遇，并且国外已经有量产。
比如说矿区的运输、物流园区短距离的接驳、码头、工程、清扫、农业耕种方面，这些方面在国外已经有成功经验，很多创业公司已经挤入这个赛道。
这些案例共同的特点是特定的区域，没有法律的障碍，另外环境基本是可控的，可以不让人进入这个环境，甚至让道路的标志更清楚。例如矿区、码头是24小时运行的，机器替人的价值很高，经济效益很显著。特定区域没有法律限制、运行可控、经济效益显著，具备落地的基本条件。
我自己从事矿区无人驾驶创业，我更希望用实践跟大家分享。露天矿为什么可以无人运输？它是封闭的，矿车是8米宽，只能在矿行驶，线路是相对固定，低速30公里以内，基本上点对点运输，适合于无人驾驶落地。除了机器替人的经济价值，没有人员伤亡，生产更加稳定，不会因为疫情受到招不到人的影响。
矿区需要如何？新技术在一个新的场景中应用，有痛点的话才有可能更好的落地。矿区有痛点，大量的矿区在内蒙高寒地区，90年代出生的司机很少，都是50岁以上的司机，招年轻人越来越难。
一般一台车有四个司机左右，如果把所有的成本都算进去的话大概是80到100万的成本，国外大概100到160万美金的成本，因为车辆大，盲区大、24小时运输，容易发生疲劳，也经常发生一些事故。
所以露天矿区适合落地，有痛点， 24小时高频运输，机器替人有经济价值，踏歌选择这个场景进行落地，希望给客户带来更好的经济价值。
国外的情况怎么样？卡特彼勒和小松、别拉斯推出无人驾驶矿车10年以上，在澳洲、加拿大、巴西等300辆无人驾驶矿车投入运营。无人驾驶和有人驾驶相比，总成本会降低15%，每年多工作500小时。
中国还没听说过矿里有大批量的无人驾驶，我觉得中国有自己的特点，大型的矿区，除了大型矿车，像卡特彼勒和小松，中国还有小的自卸车和宽体车，国外无人驾驶的要搬过来有点难度。
中国的人工成本低，国外是中国的十几倍，矿区的开采工艺和道路环境不一样，我们合作的几个矿里，露天矿的道路宽度是18米到22米，国外的基本上30多米，在中国矿区会车控制更难，另外环境特点也不一样，中国还要满足有人和无人混行的需求。要把无人驾驶结合中国矿区的特点，开发自主可控的矿山无人系统，是中国创业者和相关研发人员面前最重要的任务。
刚才提到智能车的政策支持是2月份发布，3月份发改委又发布了《关于加快煤矿智能化发展指导意见》，其中里面有几条是关于露天矿智能化的时间节点。
国家这么快出台智能化甚至无人化政策，对创业者来说是很好的福音。从时间节点上我也觉得无人驾驶春天到了，特别是矿区的无人运输。
无人运输系统：车载终端产品、云控平台产品、工程部署与落地应用
我刚才提到为什么不叫无人驾驶，而是无人运输，矿物运输有装、运、卸多个环节，所以我们认为无人运输更合适。矿区无人运输系统里包括：
一是矿卡的无人化，包括感知、决策、执行等核心的技术；
二是除了矿卡的无人以外，还需要辅助作业车的终端把挖机、电铲配合，实现挖机和无人车通讯，指挥无人车停靠正确的位置，装载完后指挥车辆离开；
三是平台，通过无线通信监控车辆的实时状态，还包括车铲路的调度，车与铲配合，路径选择，地图制作和统计报表等。
无人运输系统有车载终端的产品和云平台的产品，主要围绕矿里的业务，一般一台挖机对应四辆无人驾驶的车辆，卸端有推土机，车载终端产品和云端平台产品都是为矿区的典型作业编组服务。
矿车无人驾驶方面，和公共道路上的无人驾驶一样，包括环境感知、规划决策和控制执行这三个层次。在环境感知方面，矿区道路没有车道线，路面坑洼不平，大部分都是上坡或下坡，公共道路摄象头、毫米波雷达、激光雷达的感知算法无法直接用于矿区环境感知。
例如激光雷达方面，激光要求斜向下，识别驶行安全区域、道路石头以及车辆行人障碍物；另外矿车运输有装和卸的点，车辆需要倒车动作，这样后面也要装相关的毫米波和激光雷达，来检测后面的障碍物和深坑。
踏歌公司无人驾驶控制系统中，核心是主控器和执行器，感知、控制、决策等算法主要在主控器中。
线控底盘方面，北方股份在大型的矿卡占有很大的市场，主要负责线控底盘改造，踏歌做无人化和平台部分。辅助作业车载终端方面，主要包括防撞终端、调度终端，电铲作业终端，还有推土机和挖机的作业终端。
矿区的平台方面，图中是白云鄂博平台的调度系统。
关键技术：感知、控制、协同、调度、优化
矿区的无人运输系统核心的关键技术有哪些？首先我们介绍技术之前，知道矿里有哪些技术挑战。
感知方面的挑战包括：24小时作业，晚上的光线不太好，北方的温度有零下四十多度，非结构化的道路，道路特征并不明显，车辆的体积大盲区多，所以矿区感知技术跟公共道路不太一样。
控制方面挑战主要是：车型大，刹车一秒钟才能有反应，重载上坡，转弯180度，200吨以陡坡行驶。
在协同作业方面挑战包括：车跟铲、车跟推土机，车与车十字路口、单行道的协同。
另外调度技术挑战包括：四台车编成调度相对简单，当二十个编组甚至几百个编组矿区运行，对调度系统是个很大的考验。
在可靠性方面，矿区24小时作业，需要车载运行高可靠性、网络连接和定位的高可靠性、平台运行高可靠性。
面对这些技术挑战，我们总结出以下核心的技术。在感知方面是非结构化道路路面的检测和融合感知，解决晚上灯光、沙尘，前向、后向感知。
在控制方面，特种车辆的无人驾驶轨迹跟踪和精准停靠。轨迹跟踪的精准才能在较窄道上两个车会车，精准停靠才能实现车与铲的协同作业。
另外还有基于V2X技术的车路协同无人编组作业的智能调度技术和基于大数据技术的能耗与效率优化等核心技术。当无人矿车大批量运行，无人驾驶模型将会是最好的驾驶员，能耗和效率一定最优。
比如说车辆控制中轨迹跟踪，公共道路上车辆控制模型和算法无法用于矿区车辆控制，我们采用运用机器学习，采集大量的优秀司机人工驾驶数据，从这些数据学习人是怎么驾驶，形成驾驶的控制模型，用于车辆的控制，实现重载上坡、空载下坡，180度弯道等场景下轨迹的高精度控制。
在矿车装和卸端，特别是装载方面，挖机或电铲会随着矿物质的减少不断的移动，车也需要跟随挖机移动，如果移动不到位，装载效率会低，当可以精准停靠的时候装载效率比较高。
动态的装载实际上国际矿卡控制难题，我们花一年实现动态的装载、动态路径的规划，可以实现精准的停靠，位置偏差在0.3米以内，方位偏差在三度以内，比原来人工停靠精度还要高。
V2X除了实现车铲的配合，另外窄道会车，矿区路口路权的协同都要基于V2X。我们通过这一年多在矿区的运营，V2X是矿区重要的技术，运用于装、运、卸等环节。
平台智能调动，主要对车、铲、挖点、卸点、道路等资源进行调度，实现资源有效利用和高效匹配，提高作业效率。
示范及应用：金属矿、露天煤矿、煤矿土石方
接下来大家再分享一下我们在白云鄂博的案例，宝钢的白云鄂博已经有四台车运行一年，整个矿有两个电铲，今年要把17台车都要运行起来，整个项目是踏歌和北方股份合作完成，这是金属矿无人运输的案例。
国家电投霍林河跟北方股份合作，215台主动防撞，如果装了防撞系统，尽可能减少事故发生。2台的无人矿卡已经在矿区运行。另外今年霍林河有10台无人驾驶新车会投入运营。
我们在鄂尔多斯和中环协力合作200台车左右，明年上半年会全部运行起来，在2到3个矿中运营，主要是煤矿的土石方运输，核心技术基本相似，也包含平台。