无人物流车需要投入庞大的对技术研发成本,这包括了物联网、云计算、大数据、AI等等技术。
具体来讲,无人物流车面临着各种复杂的交通环境和路径的变化,其算法的复杂程度很高,这就对自动感知算(即场景感知)、自动驾驶算法等提出了更高要求。
打个比方,无人物流车面临行驶过程中遭遇突然插入的自行车、电动车,或者是正在行驶中遭遇行人逆行等等状况,都需要进行非常准确的目标行为和轨迹预测。
同时,无人物流车里还包含了比较核心的激光雷达、GPS 和相机等等。
以智行者为例,高精度地图构建以及定位技术和目标行为以及运动轨迹的预测是其关键技术。
另外苏宁物流的卧龙一号深度结合物联网、云计算、AI等最新技术,续航可达8小时。其定位精度也达到了1-3厘米,这得益于采用的多线激光雷达+GPS+惯导等多传感器融合定位方式,实现的精准定位和自主导航。在感知层,融合激光雷达和视觉实时识别周围的行人、车辆和障碍物,为规划出最优绕行路径提供依据。
最后,随着自动驾驶技术的发展,围绕自动驾驶,由汽车制造商,产业链各类供应商和技术解决方案企业构成的产业生态正在快速形成。不过,这些在实际落地过程中,还存在政策、技术、成本等方面的问题。比如,无人物流在末端智能程度有待加强、无人设备安全存隐患等问题。以及新技术所需要投入庞大的研发成本。
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