成本高、招工难是港区面临的两大难题。有数据显示,国内港口作业卡车司机成本占据整个港口运输成本的 50% 以上。在吞吐量大的港口,集卡通常需要 24 小时运行,这意味着卡车司机需要超负荷地完成高强、高压的运输任务,且由于涉及高空作业和疲劳驾驶,传统港口成为安全事故高发地,不仅严重威胁着卡车司机的安全,也带来了用工短缺的难题。因此,港口运输对无人化替代的需求日渐明显,在智慧港口升级大趋势下,港口场景正在成为自动驾驶的新战场。
在阿联酋阿布扎比哈利法港,有一支无人驾驶重卡车队经受住了当地每日平均 40℃ 以上的高温挑战,全天候地支持码头的实船作业。这支车队搭载了多套工业级传感器,具备超高精度的定位及识别功能,无需码头进行复杂的大规模基建改造,便可实现 24 小时不间断作业。不仅将人力从时间长、强度大的高危驾驶工作中解放出来,也实现了更高精准度和更高效率的运输。这支由西井科技打造的全时无人驾驶重卡 Q-Truck 车队,目前已先后在泰国、阿联酋等地实现商业化落地。
西井科技在阿联酋中远海哈里法二期码头率先部署无人驾驶
作为国内率先在港口无人驾驶布局的自动驾驶企业,西井科技自 2016 年建立无人驾驶团队以来,已携手全球 90 多家客户以港口为支点,深入物流资源分配与运力网络。并且创造了多个行业第一:联合珠海港发布全球首辆港区作业无人集卡、助力振华重工打造全球首辆自主驾驶无人跨运车、自主研发全球首款真正意义的全时无人驾驶电动重卡 Q-Truck、自主研发全球首款跨场景无人驾驶重载移动平台 Qomolo ONE 等。
瞄准港口场景,做智能时代的“凿井人”
交通运输部数据显示,2021 年,全国港口完成集装箱吞吐量 2.8 亿TEU,同比增长 7%;完成货物吞吐量 155.5 亿吨,同比增长 6.8%。在吞吐量不断上涨的大背景下,各大港口急需降本增效,而港口物流自动化发展就是解决方式之一。
一位集卡司机一年的薪水约为 10-15 万元,一个中型码头需配备集卡 200 辆左右,每辆集卡大致配四个司机,这项开销一年就达到 9000 万元左右。如果能够省下这部分开支,将会帮助港口减轻不少的运营成本压力。
“自动驾驶技术在港口场景的落地可以大幅减少集卡司机或者安全员,有效降低人员成本,同时也将直接解决集卡司机的招聘难题”,西井科技智能驾驶产品总监Steven说道,“并且在技术层面上,港口环境具有限定区域、规则可控等特点,又存在刚需缺口,更容易实现自动驾驶技术商用落地”。
西井科技车队在泰国林查班港口作业中
据中金公司预计,如果仅考虑狭义范围内在码头内的集装箱车辆的自动驾驶升级,市场规模约有 108 亿元 /年。此外港口自动驾驶企业也会提供对应的车辆调度软件解决方案,市场规模约为 10 亿元/年。看准这一赛道的西井科技自主研发了 WellOcean(人工智能智慧港口解决方案)、Qomolo(新能源无人驾驶商用解决方案)等,并已在全球 90 多家港口、物流园区等落地运行。
除自主品牌的 Q-Truck,加上助力振华重工的智能跨运车,以及为天津港、厦门港用户的提供基于 ART、IGV 车型平台的自动驾驶系统,西井科技在全球实际运营了超百台无人驾驶车辆。另外,其海外市场也将继续发力,在瑞典、丹麦、马来西亚、墨西哥等地的业务也会陆续落地。2022 年,西井科技也将在全球开启特定场景无人驾驶换电业务。
关键技术发力,突围港口运输困境
西井科技优异的实战表现以及在港口场景的加速布局,都得益于在研发上持之以恒地投入,以及对研发基础建设的洞察和不断的完善。
首先,在自动驾驶感知层面,西井团队采用多传感器融合的方案来实现车辆的精准作业。虽然港口内无人驾驶场景是相对封闭的,但技术开发难度一点不比开放道路低。例如,开放道路对车辆的定位精度一般要求在纵向 20 厘米左右,但在港口内,重卡还需要和港口中的大型机械做对位,做交互,这就要求定位和控制精度必须在 2 厘米左右,这是一个和开放道路相比高达 10 倍的定位精度要求。
与开放道路不同,码头堆放的集装箱经过来来回回的吊装,在一段时间后,无人卡车可能就会面临全新的行驶环境。此外,港口内巨大的集装箱货船、金属集装箱也可能对 GPS 信号形成干扰,加大高精度定位的误差。因此,西井的无人驾驶与场景做了深度耦合,通过多传感器融合的方案来保证车辆能够灵活应对各种工况,安全、高效地执行运输任务。
其次,面对特定场景,西井团队提供的是全栈式开发方式,而非单点自动驾驶技术。例如,针对港口场景,西井走的是软硬件自研路线,除了应用端集卡,其产品还包括高精地图构建、车辆调度系统、多视场前融合感知引擎、自研路测 V2X 感知计算单元、WellSim 无人驾驶及客户场景仿真平台、无人驾驶软件系统 Q-Pilot、自动驾驶底盘 AVCU、线控转向 Q-Wire 等。
“在港口场景中,考验的实际上就是企业打造全栈式解决方案的能力、运营能力等各方面的整体实力。我们对港口运营逻辑有着更为深入的理解,作为全栈厂商,也具有更强的市场竞争能力”,Steven 说道。
配备优质感知系统,助力港口智慧化升级
西井科技全栈式的解决方案,满足了港口场景对无人驾驶车辆的技术要求。但部分港口不仅路况复杂、不规则,还具有面积大、车流量大等特点。为应对不同工况,西井需要具备一套可靠的感知系统。西井选择搭载禾赛科技 XT 激光雷达,具备高精度、零盲区、高性价比等优势,能够为无人驾驶车辆提供强大的环境感知能力。
西井科技选择搭载禾赛 XT 激光雷达
在港区内,对于长达十余米的大货车来说,要在几厘米的误差范围内腾挪转换,必须具备精准的感知能力。相比传统 16 线中距离激光雷达,XT32 将线数提高至 32 线,分辨率提升一倍,并且禾赛 XT32 最高测距精度(1σ)可达到 5 mm,远远领先于市场同级别产品,能够输出优质的点云数据,为后续的算法处理提供便利。
禾赛 XT32 激光雷达
禾赛 XT 系列还通过创新光路收发系统架构,实现了近距离零盲区。即使有物体紧贴激光雷达光罩时,也能够准确捕捉雷达近场区域内的物体,使得脏污自检和遮挡探测成为可能,帮助车辆在港口场景下完成精准的对位和交互。
在港口的实际作业中,面临着震动频繁、盐腐蚀、频繁起停对设备本身冲击大等难题。由此,硬件设备的稳定性和可靠性十分关键。XT 系列的激光收发系统完全基于禾赛芯片化的架构,不仅实现了增能降本,也保证了激光雷达产品出厂的一致性和稳定性。
禾赛 XT 通过数十项可靠性测试
为确保激光雷达安全可靠运行,禾赛 XT 采用冗余架构设计,多系统独立配置,大大降低了产品的失效概率和维护成本。还通过了数十项严格的可靠性实验把关,确保激光雷达在各种工况下都能同样坚实可靠。在典型条件下,XT 系列设计使用寿命大于 30000 小时。
“无论是激光雷达的性能表现,还是产品的售后服务,禾赛始终保持着业内领先的水准。在产品的设计中,很好地满足了我们定制化的功能需求。禾赛具有很强的开发能力,能够对激光雷达产品进行不断地优化和升级”,西井科技战略发展中心副总 Harrison 说道。
禾赛 XT 产品系列经过了港口场景的考验,也获得了西井的信任。Harrison 表示:“未来,我们将继续和禾赛一起,深入探索无人集卡场景应用。也将在一些新的场景,或者半开放的场景落地中,共同为客户提供优质的产品,打通上下游,对内外协同创造出更大的效益”。
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