來自百度研究機(jī)器人與自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室 (RAL) 和馬里蘭大學(xué)帕克分校的研究人員推出了一種自動(dòng)挖掘機(jī)系統(tǒng) (AES)，該系統(tǒng)可以在沒有任何人工干預(yù)的情況下長(zhǎng)時(shí)間執(zhí)行材料裝載任務(wù)，同時(shí)提供非常相似的性能到經(jīng)驗(yàn)豐富的人工操作員。

AES 是世界上首批部署在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中并連續(xù)運(yùn)行 24 小時(shí)以上的無人挖掘系統(tǒng)之一，在提高安全性和生產(chǎn)力方面帶來了行業(yè)領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)。

研究人員在 2021 年 6 月 30 日發(fā)表在Science Robotics上的研究論文中描述了他們的方法。

“這項(xiàng)工作提出了一種高效、穩(wěn)健、通用的自主系統(tǒng)架構(gòu)，使各種尺寸的挖掘機(jī)能夠在現(xiàn)實(shí)世界中自主執(zhí)行物料裝載任務(wù)，”通訊作者、百度研究機(jī)器人與自動(dòng)化負(fù)責(zé)人張良軍博士說。駕駛實(shí)驗(yàn)室。

挖掘機(jī)對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、采礦和救援應(yīng)用至關(guān)重要。2018 年全球挖掘機(jī)市場(chǎng)規(guī)模為 441.2 億美元，預(yù)計(jì)到 2026 年將增長(zhǎng)至 631.4 億美元。

鑒于這一預(yù)計(jì)的市場(chǎng)增長(zhǎng)，世界各地的建筑公司都面臨著熟練的重型機(jī)械操作員，尤其是挖掘機(jī)的招聘短缺。此外， 繼續(xù)加劇勞動(dòng)力短缺危機(jī)。另一個(gè)影響因素是危險(xiǎn)和有毒的工作環(huán)境，這些環(huán)境會(huì)影響現(xiàn)場(chǎng)操作人員的健康和安全，包括塌方、地面坍塌或其他挖掘事故，僅在美國(guó)每年就造成大約 200 人傷亡。

因此，該行業(yè)正在采取科學(xué)方法，并尋求創(chuàng)造能夠提供突破性解決方案來滿足這些需求的挖掘機(jī)機(jī)器人，隨著其他機(jī)器人在制造、倉(cāng)庫(kù)和自動(dòng)駕駛汽車中的實(shí)施，AES 等系統(tǒng)的開發(fā)成為一個(gè)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

雖然大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人相對(duì)較小并且在更可預(yù)測(cè)的環(huán)境中運(yùn)行，但挖掘機(jī)機(jī)器人需要在廣泛的危險(xiǎn)環(huán)境條件下運(yùn)行。他們必須能夠識(shí)別目標(biāo)材料、避開障礙物、處理無法控制的環(huán)境，并在惡劣的天氣條件下繼續(xù)運(yùn)行。

AES 使用準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的算法進(jìn)行感知、規(guī)劃和控制以及新架構(gòu)，以將這些功能整合到自主操作中。感知模塊集成了多個(gè)傳感器——包括激光雷達(dá)、攝像頭和本體感受傳感器，以感知 3D 環(huán)境并識(shí)別目標(biāo)材料，以及諸如除塵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)算法來生成干凈的圖像。

通過這種模塊化設(shè)計(jì)，AES 架構(gòu)可以被各種尺寸的挖掘機(jī)有效利用——包括 6.5 和 7.5 公噸緊湊型挖掘機(jī)、33.5 公噸標(biāo)準(zhǔn)挖掘機(jī)和 49 公噸大型挖掘機(jī)——并且適用于各種應(yīng)用。

為了評(píng)估 AES 的效率和穩(wěn)健性，研究人員與一家領(lǐng)先的設(shè)備制造公司合作，將該系統(tǒng)部署在廢物處理場(chǎng)，這是一個(gè)對(duì)自動(dòng)化有強(qiáng)烈需求的有毒有害現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景。盡管任務(wù)具有挑戰(zhàn)性，但 AES 能夠在沒有任何人工干預(yù)的情況下連續(xù)運(yùn)行 24 小時(shí)以上。AES 還在冬季天氣條件下進(jìn)行了測(cè)試，在這種情況下，蒸發(fā)會(huì)對(duì) LiDAR 的傳感性能構(gòu)成威脅。緊湊型挖掘機(jī)每小時(shí)挖掘的材料量(濕式和干式)均為 67.1 立方米，這符合傳統(tǒng)人工操作員的表現(xiàn)。“AES 在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)始終如一且可靠地運(yùn)行，而人工操作員的性能可能不確定，”張博士說。

研究人員還在封閉的測(cè)試場(chǎng)中設(shè)置了十種不同的場(chǎng)景，以了解系統(tǒng)在眾多現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中的表現(xiàn)。在對(duì)各種大型、中型和緊湊型挖掘機(jī)進(jìn)行測(cè)試后，AES 最終被證明在每小時(shí)挖掘的材料量方面與人工操作員的平均效率相匹配。

馬里蘭大學(xué)帕克分校計(jì)算機(jī)科學(xué)與電氣與計(jì)算機(jī)工程杰出教授 Dinesh Manocha 博士說：“這是朝著部署長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的機(jī)器人邁出的關(guān)鍵一步，即使在不受控制的室內(nèi)和室外環(huán)境中也是如此。”

展望未來，百度研究院RAL將繼續(xù)完善AES的核心模塊，進(jìn)一步探索可能存在極端天氣或環(huán)境條件的場(chǎng)景。

百度一直與多家世界領(lǐng)先的工程機(jī)械公司合作，利用AES實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)重型工程機(jī)械的自動(dòng)化。百度首席技術(shù)官王海峰博士表示：“我們的目標(biāo)是利用我們強(qiáng)大而安全的平臺(tái)，注入我們強(qiáng)大的人工智能和云功能來改變建筑行業(yè)。”

標(biāo)簽： 自主挖掘機(jī)