百度自动驾驶技术赋能挖掘机干活效率堪比老司机
“据外媒 Tech Xplore 报道，百度机器人与自动驾驶实验室（ Research Robotics and Auto-Driving Lab，RAL）和美国马里兰大学帕克分校（University of Maryland, College Park）的研究人员昨日在《科学机器人（Science Robotics）》上宣布他们打造了一种新的自动挖掘机系统（autonomous excavator system, AES）。
”据外媒 Tech Xplore 报道，百度机器人与自动驾驶实验室（ Research Robotics and Auto-Driving Lab，RAL）和美国马里兰大学帕克分校（University of Maryland, College Park）的研究人员昨日在《科学机器人（Science Robotics）》上宣布他们打造了一种新的自动挖掘机系统（autonomous excavator system, AES）。
该系统可以让挖掘机在没有任何人工干预的情况下，实现长时间自主物料装载（material loading）作业，同时 AES 还能提供与经验丰富的人工操作员相当的工作效率。
AES 是世界上第一批可以落地现实的无人挖掘机系统之一，它可以让挖掘机实现 24 小时以上不间断作业。研究人员表示，它在提高挖掘机的安全性和生产力方面具有一定优势。
一、人手短缺，工作环境恶劣，挖掘机市场遇多重困境挖掘机常应用于基础设施建设、采矿和救援等领域。2018 年全球挖掘机市场规模为 441.2 亿美元（约 2850 亿人民币），预计到 2026 年将增长至 631.4 亿美元。
目前，世界各地的建筑公司都面临着大型机械熟练的操作员人员短缺难题。不仅如此，部分挖掘机的作业环境还是危险或是有毒，这些环境会对现场操作人员的健康和安全造成威胁，如中毒、塌方等挖掘事故。
目前，大多数工业机器人都体型较小并且在较为稳定的环境中工作，但是挖掘机类机器人不同。挖掘机常常需要在危险环境条件下工作，这些机器人必须能够自主识别目标材料，避开障碍物，面对无法预估的作业环境。因此，研究人员正在寻求突破性解决方案来制造可以满足这些需求的挖掘机机器人。
二、可运行 24 小时以上，AES 利用激光雷达、AI 图像实现全自动作业随着越来越多的人关注工业机器人、自动驾驶汽车等领域，研究人员对 AES 等系统开展深入了研究。
AES 系统通过准确和实时的算法来自主感知环境、规划路线和控制机械。其中，它的感知模块集成了多个传感器 —— 包括激光雷达（LiDAR）、摄像头和专用传感器（proprioceptive sensors）。这些传感器不但可以感知 3D 环境并识别目标材料，而且它们还可以通过除尘神经网络（dedusting neural network）等先进算法来生成清晰的图像。
为了评估 AES 系统的工作效率和稳定性，研究人员还与一家设备制造公司合作，将搭载该系统的挖掘机部署在垃圾场。有毒有害的垃圾场对自动化挖掘机具有强烈需求。实验表明，该挖掘机可以在没有任何人工干预的情况下连续工作 24 小时以上。
“该系统提供了一种高效、稳定、可通用的自主系统架构。它可以让不同规模的挖掘机都能够实现自主执行物料装载。”百度研究机器人与自动驾驶实验室负责人张良军博士表示。
搭载 AES 系统的小型挖掘机每小时挖掘量（the amount of materials excavated）为 67.1 立方米，这和人工操作员的工作效率相当。“AES 系统可以在很长一段时间内自主运行，而人工操作员还有可能出现失误”，张博士说。
研究人员还在封闭测试场中设置了十种不同的场景，测试该系统在现实中的相关任务中的表现情况。在对各种搭载 AES 系统的大、中和小型挖掘机进行测试后，研究人员表示，搭载 AES 系统挖掘机每小时的挖掘量与人工操作员的平均效率相差不大。
但研究人员发现当 AES 还在冬季天气条件下进行测试时，汽化（vaporization）会影响激光雷达的传感性。
结语：低成本高效率，全自动挖掘机未来可期全自动挖掘机系统不但能够减低工程作业成本，提高工程实施的效率，而且降低了在恶劣环境下操作员的人身安全风险。
其实早在 2018 年，百度创始人李彦宏就曾通过一段实拍视频展现过无人自动挖掘机。据悉，当时的无人自动挖掘机融合了三维视觉、机器学习等人工智能技术，同样可实现自主行驶和作业。
尽管在市场和疫情的双重推动下，自动挖掘机系统方兴未艾，但目前很多全自动挖掘机在建筑施工领域的应用都还是试验性质，真正大规模量产应用，甚至真正替代人工操作员，还有一段的路要走，实现全自动无人挖掘机的目标任重道远。
