国内首个无人矿山系统正式落地运营,慧拓智能用「平行驾驶」赋能千亿矿山无人化市场

王涵 2019-10-08 17:51

2010年,在中国智能车未来挑战赛上,武汉大学在校生「陈龙」一举夺下了综合测试路段的第一名,这次机遇让他结识了行业领路人「王飞跃」教授。

当时,王飞跃教授作为中国自动化学会副理事长兼秘书长担任大赛的总裁判长。此前,他曾在美国为最大的工程机械企业“卡特彼勒”做无人化落地方案,主导完成了全世界第一辆全自动装载、挖掘和运输的无人自主驾驶装载机,使其挖满率从原本的70%提升到90%。

基于王飞跃教授首创的平行理论和落地经验,陈龙与几位专注于无人矿山领域的资深专家组成团队,共同创办了“慧拓智能” —— 一家矿区无人化解决方案提供商,通过平行无人矿山系统打造智慧矿山,节省人力物力和管理成本,从而提高经济效益与生产规模。由王飞跃教授担任首席科学家。

今年7月,慧拓智能已完成近亿元A1轮融资,由赛富投资基金领投,方和资本、汉能创投跟投

商业模式方面,慧拓智能主要以主机厂OEM前装解决方案(提供无人化系统)、后装改装解决方案(为已有车队提供改装服务)和整体运营软硬件模组(灵活更新管理程序和技术支持,长期服务)为主,适合多种需求的企业客户。

无人化落地场景万千,而陈龙却首选“矿山”。他表示,矿区是高危行业,人才稀缺且矿上机械运作单一,是实现无人化的合适场景,迫切需要无人化改造升级。2017年,煤矿百万吨事故死亡率高达0.106%,含硫有害气体和粉尘诱发的呼吸道、胃下垂等疾病频发。另外,在成本方面,矿卡运输成本占整体成本60%以上,油耗、磨损、误操作成本占35%,利润率被无限压低。

不过,矿山的恶劣环境也为慧拓创建了“车流少、封闭、低速”的改造空间。国内现有矿用运输车辆十几万台整个矿山运输系统无人化改造的市场规模可达数千亿。

近日,由慧拓智能主导的全国首个露天矿山无人化系统正式落地运营,可以在封闭式矿区完成设备的自动装载、无人运输、智能化调度和远程接管。该项目从车辆部署到运营仅需两周时间。据了解,新款无人矿用卡车长8.7m,高4m,满载负荷为90吨,满载稳定时速20km/h,应用了自动驾驶(在指定矿山区域和路线内自主运行作业)机群调度(通过作业数据计算运输路线,自动完成装载、运输、卸载等循环运作)和远程管控(遇到紧急情况时,远程接管系统接管车辆)三个系统,能完全满足矿场工况需求。

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文章图片来源于慧拓智能,经授权使用。

这得益于慧拓在世界范围内首创的「基于ACP的平行驾驶理论」。该理论提到:平行驾驶是一套兼具运营管理、在线状态监测、应急驾驶安全接管等功能的云端化网联自动驾驶集成解决方案。它通过形式化描述自动驾驶车辆的行为和交通环境的特征,构建“信息—物理—社会”的交互驾驶环境,随后在该环境中进行计算实验,对复杂行车场景和工况进行试错、优化和预测,最终通过“信息—物理”车辆之间的实时交互,引导物理车辆安全高效地驾驶。

与传统的单车自动驾驶和网联自动驾驶相比,平行驾驶具备先进性和独特性。通过构建和集成软件定义的“描述车—预测车—引导车”系统,可大幅度提升驾驶安全和运营效率,特别适用于矿山、物流等应用场景。

该技术难点在于感知能力、数据能力和控制能力。矿山区属于强振动场景,如果按照行业通用无人驾驶的视觉方式来做,会出现稳定性差、准确度低等问题,于是,慧拓通过采用车端与路侧多种传感器融合的方式,保证了目标感知的准确性和稳定性,可以准确监测到外界环境,并在第一时间采取行动措施;进入行业的数年间,慧拓还积累了大量关于矿山环境、运行加减速、非线性比和驾驶员的数据,能高效、稳定、节能、安全的完成作业流程,一般竞品短时期内很难做到。

截至目前,慧拓智能的无人驾驶系统已经具备产品化能力,并已为包括徐工集团、潍柴集团、三一集团、航天重工集团等达成深度战略合作,共同开发无人矿卡及宽体车;为国能投集团、国电投集团、中煤能源集团、大唐发电集团等多个能源集团旗下矿山提供矿山无人化运输及作业解决方案。合同总额达近亿元。近日,慧拓智能还作为联合投标体之一中标国家级工信部特定场景“车联网应用管理和服务系统应用示范”项目。

成立至今,慧拓智能已有100余人,核心团队主要来自于中科院及国内外顶级高校,博士占比超过20%。团队汇聚了国内外专注无人驾驶领域的专家,不仅具备十余年无人驾驶研发经验,还曾与美国交通部、福特、宝马、奥迪、丰田等20余个车企项目展开合作。

未来,慧拓智能将会继续加大对矿区无人驾驶技术的研发投入,持续拓展与上下游企业的合作力度,进一步推进无人驾驶技术的商业化落地。

陈龙透露,5G全面落地后,慧拓智慧矿山系统还可把5G通信技术赋能远程操控、应急和机器学习系统,使其具备更高速率、低时延和超密物联特性,保障智慧矿山的运营。慧拓现已率先应用5G 通信网络,助力矿区无人运输运营。当5G大规模来临时,无人化矿山将成为5G最先落地的应用场景。

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