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资讯 > 人工智能 > 腾讯AI加速器与COWAROBOT携手打造智慧环卫无人清扫车惊艳亮相
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腾讯AI加速器与COWAROBOT携手打造智慧环卫无人清扫车惊艳亮相

时间:04-24 17:25 阅读:4732次 转载来源:砍柴网

摘要:原标题:腾讯AI加速器与COWAROBOT携手打造智慧环卫无人清扫车惊艳亮相在城市交通智能化的新时代,进一步提升道路清扫作业效率是大势所趋。正如2018中国“互联网+”数字经济峰会上,腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾发表的题为《互联网+助力数字中国建设》的演讲中所述,腾讯要成为各行各业的“数字化助手”,人工智能必将贡献巨大的力量。COWAROBOT无人驾驶扫地

原标题:腾讯AI加速器与COWAROBOT携手打造智慧环卫无人清扫车惊艳亮相

在城市交通智能化的新时代,进一步提升道路清扫作业效率是大势所趋。正如2018中国“互联网+”数字经济峰会上,腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾发表的题为《互联网+助力数字中国建设》的演讲中所述,腾讯要成为各行各业的“数字化助手”,人工智能必将贡献巨大的力量。

COWAROBOT无人驾驶扫地车

智能环卫当然也不例外。4月24日,酷哇机器人(COWAROBOT)于长沙橘子洲公园发布了全球首台具备全路况清扫、智能路径规划的无人驾驶扫地车,并展示了道路清扫的实测效果。来自工程机械、环卫、投资机构和媒体到场见证了该产品的重大发布。今年内这款无人驾驶扫地车将率先于长沙、芜湖、合肥、上海等地进行商业化落地,四城居民将能亲眼目睹和感受到黑科技对日常生活的改变。

COWAROBOT无人驾驶扫地车

酷哇机器人是腾讯AI加速器首期项目,自入选腾讯AI加速器以来,获得了来自AI加速器的五大扶持:

技术方面,AI加速器连接来自腾讯AILab、优图实验室、WeChat AI的AI能力,为酷哇机器人提供包括机器学习平台及NLP等超过60项的顶尖AI技术支持,推动其在智能环卫领域中的落地应用。

顶级导师针对其项目的需求进行定制化的开发及辅导,为无人驾驶扫地车提供深度的产品和技术解析。

资源方面,加速器为其提供AI上下游产业链资源对接,包括芯片、工业设计、生产制造等供应链资源,以及项目行业资源及超过千万的腾讯云资源,帮助项目降低计算成本提高数据处理效率,助力项目成长。

市场方面,助力其获得顶尖主流科技媒体合力曝光机会以及腾讯社交广告等资源支持。协助拓宽项目渠道能力,通过腾讯互联网+渠道将产品及服务触达到各行业的大客户中。

投资方面,帮助其获得与腾讯投资、双百计划的对接机会,并通过加速器获得多家投资机构的重点关注,同时可获得腾讯众创空间入驻租金减免、企业补助等优秀政策。

联合并借助腾讯AI加速器的强有力支持,此次将人工智能技术和产品前沿创新首次应用到城市环卫的具体场景,不仅具有千亿规模市场的商业价值,更具有加速实现“美丽中国”的社会价值。

无人驾驶扫地车缓解三大行业痛点

随着经济结构调整和城市化的快速发展,道路清扫保洁面积激增。根据《2015年中国城乡建设统计年鉴》,到2020年中国环卫服务总体市场规模将接近1700亿元,复合增长率达6.8%,其中道路清扫保洁服务规模为1266亿元。

虽然这是一个千亿规模的市场,但面临三个明显挑战,一是道路清扫的单位成本不断提高;二是环卫从业者年龄老化,而年轻人由于收入低、工况差、强度高等原因而不愿意从事这一行业;三是目前因为人力短缺,即使环卫设备机械化程度较高的大城市,大部分道路也只能实现一天一扫,甚至几天一扫。

痛点怎么破?答案是从机械化清扫到无人驾驶的机械化清扫。

2015 年,我国城市平均机械化清扫率为 55% ,县城机械化清扫率为 43%。目前,我国只有北京、上海等一线城市和沿海发达城市的机械化清扫率达到70%左右。在此之前,为了治理大气污染,中央先后出台了《重点区域大气污染防治十二五规划》、《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》、《京津冀及周边地区落实大气污染防治行动计划实施细则》等多个文件,均提出大力提高道路机械化清扫率,并明确规划了“力争到2015年一般控制区城市建成区主要车行道机扫率达到 70%以上,重点区域控制在90%以上“的目标。结合人力老化、劳动力缺口的现实看,要实现从55%到70%,以及重点区域70%到90%的机械化目标,无人驾驶的机械化清扫是有效的解决方案。

其他国家的经验也证明了这一逻辑。美国城市的道路清扫基本实现了完全机械化,环卫工人和环卫机械装备数量基本比例大致为2:1,劳动力成本仅占整体运营成本的三分之一左右,显著低于我国的环卫行业劳动力成本比例。同时,实现无人驾驶的机械化清扫后,使用同样数量的环卫机械城市道路最多可以做到一天三扫,作业效率将会显著提升。

不能全路况清扫的不叫无人扫地车

环卫领域的研究证明,大多数道路上的碎屑都分布在道路靠近路肩的60厘米区域内,其中包括影响空气质量和水质的道路垃圾和颗粒物,如果不及时加以清扫,就会形成PM10和PM2.5。

所以在COWAROBOT的创始人兼CEO何弢看来,不能全路况清扫、不会智能规划路线的,就不能算是人工智能扫地车,更不能帮助城市环卫部门提高道路清扫效率、降低运营成本、改善城市居民的生活质量。

道路清扫场景下的无人驾驶和通勤场景下的无人驾驶有许多不同。其一,为了保证清扫效果,行驶速度不求快,但求全覆盖;其二,处理的路面情况复杂,有坑洼、井盖、边渠、静态障碍物,并要扫干净路肩等重点区域;其三,非高速路的城市道路两侧多半有行道树和绿化树遮挡,对定位的挑战比较大;其四,待清扫路面的遮盖物较多,树叶、垃圾、冰雪等,会对路面标识有一定遮盖。

由于上述差异,让通勤场景下的无人驾驶技术对探测距离的要求较高,而远距离激光传感器和海量数据处理能力就意味着高成本。而低速场景下需要瞬间探测的范围较小,而且高强度作业的时间段多半在夜间,车流和人流量都较少,所以整体成本更低,更容易商业化落地。

扫地车需要更强的自适应环境能力。COWAROBOT就通过融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等多种传感器组合,来全时侦测障碍物,还配合一整套稳健的底盘运动执行策略来跨越或绕过障碍。

不能自主规划路线的不叫AI扫地车

COWAROBOT发布的这款无人驾驶扫地车,更聪明的特点是能自主规划线路。

用专业的话来说,就是这台车能真正实现全自动自主完成指定区域的清扫任务,包括复杂路径的自主行走;区域内完成清扫任务前提下的路径自主规划;特定清扫模式的自主选择;自动触发或关闭“清扫”指令;自动回位到指定的区域,并且可远程监控。

COWAROBOT无人驾驶扫地车

用大白话来说,就是能不能完成人类老板交给它的任务:在指定时间内,在扫干净的前提下,尽可能多扫点城区道路,并且还会自己根据道路交通状况、人口居住密度来调整行进路线(不是固定路线),当完成清扫任务后,还能自动关闭清扫功能以节约能源和水,自己找到回车库的路,当然还得带上防火防盗的远程监控。

看起来很简单的功能,背后是复杂的人工智能模型、算法和大数据。COWAROBOT做了三个关键技术创新来实现上述功能,整合为一套CO-MOVE PRO系统。

首先是建立了一套生活场景智能感知系统,对动态场景中的视觉以及几何特征物体进行提取和分类,进而对这些特征进行语义化标注和结构化表达,然后对时序变化的结构化数据进行分析,以及进一步的事件和行为意图的建模分析,从而实现对动态场景的语义理解和分析。通俗的理解,就是可以让 CO-MOVE PRO系统具有和人类似的视觉感知能力,能够对动态场景进行感知、理解和分析。

其次是创建了一套无人驾驶的决策规划系统,CO-MOVEPRO系统能感知并预测周边物体的运动轨迹,结合当天的清扫最佳路线和实时位置,能自主做出最合理的决策和控制。这套系统包括——行为决策,在宏观上决定了无人车如何行驶,如在遇到障碍物的等待、避让,以及在路口和其他车辆的交互通过等,特别的,CO-MOVE PRO系统能够根据场景理解规划调整清扫行为(包括清扫路径和清扫模式);动作规划,解决的是具体的动作规划问题,如在狭小区域内两点之间如何行驶的问题,车的路径点、速度、朝向、加速度等;运动控制,具体解决无人车的运动学和动力学模型。

其三是创造了特征驱动全局的定位系统,这让CO-MOVEPRO系统能基于视觉以及激光雷达传感感知并识别周围的环境特征,并融合IMU、GPS等信息,通过关联环境特征来确定自己在全局地图中的实时位姿,再用深度强化学习和神经网络来建立实时导航系统。这也是为何CO-MOVE PRO系统能基本无需标注好的地图指引,仅仅依靠环境照片的图像和点云信息识别,就能定位和导航,还能智能动态调整清扫路线的原因。

借助腾讯AI加速器的AI技术、导师、资源、市场、投资五大引擎的扶持,COWAROBOT充分发挥自身在无人驾驶领域的技术优势,不仅能显著提升城市道路机械化清扫率,更有助于实现“美丽中国”的宏大目标。环卫行业从机械化到自动化、智能化,不仅能改善环卫工人的工作状况、提升效率,让更多从业者能将精力投入到更关键和更高附加值的工作中,还能以科技创新降低城市道路清扫成本,让城市居民体验到更美好的生活。

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