申報企業(yè)丨雷科智途

汽車行業(yè)主要業(yè)務(wù)、產(chǎn)品與服務(wù):

L4級別井工礦無人駕駛解決方案依托無人駕駛、智能調(diào)度、V2X通信等創(chuàng)新技術(shù)的快速發(fā)展，結(jié)合井工礦作業(yè)規(guī)范智能化升級，實現(xiàn)低速場景的無人駕駛運輸運營作業(yè)。 針對智慧礦山的實際需求，提出的無人駕駛系統(tǒng)總體解決方案是基于 “車、巷、云”的整套解決方案，助力智慧礦山的全面建設(shè)。云是云控平臺，指無人駕駛監(jiān)控調(diào)度管理平臺，包括高精地圖管理、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、車輛智能調(diào)度、動態(tài)路權(quán)管控、報警分析提醒、運行集成監(jiān)視、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等主要功能模塊。 巷就是地面系統(tǒng)，包括路側(cè)單元RSU、各類地面管控終端產(chǎn)品，作為系統(tǒng)穩(wěn)健運行的支撐與保障。車就是車載系統(tǒng)，包括無人車終端、協(xié)同作業(yè)車輛終端、非生產(chǎn)作業(yè)車輛終端等產(chǎn)品，作為運輸系統(tǒng)的執(zhí)行者。無人駕駛系統(tǒng)可以將智能終端整合成可以交互的整體，實現(xiàn)無人駕駛礦車的高精定位、環(huán)境感知、防撞避撞、狀態(tài)監(jiān)測、故障報警、人機交互和V2X通信。智能終端通過通信網(wǎng)與高精定位基準(zhǔn)站和管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互，協(xié)調(diào)應(yīng)對運行過程中的各種情況。 雷科智途目前已與國內(nèi)TOP5大型能源公司合作，共同進行井工礦車輛無人化改造，運用多傳感器融合技術(shù)，實時感知周圍環(huán)境，收集數(shù)據(jù)，進行靜態(tài)、動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤，實現(xiàn)SLAM全局規(guī)劃自動導(dǎo)航、自動錯車避障、車路協(xié)同控制、遠程應(yīng)急遙控等功能。

企業(yè)整體實力：

1.研發(fā)能力:

基于與北京理工大學(xué)和礦相關(guān)能源企業(yè)合作，目前已具備全流程的井工礦無人駕駛研發(fā)能力

2.配套及合作介紹:

立于北京理工大學(xué)產(chǎn)學(xué)研體系之上，同時背靠軍工上市公司雷科防務(wù)、毛二可院士創(chuàng)新團隊和無人車技術(shù)工信部重點實驗室，創(chuàng)造了雷科智途在自動駕駛感知、決策控制等核心技術(shù)領(lǐng)域，以及相關(guān)人才獲取方面天然的優(yōu)勢。

3.專利或其他資質(zhì)認(rèn)證:

雷科智途通過了三體系認(rèn)證年度監(jiān)督審核、IATF16949：2016汽車質(zhì)量體系認(rèn)證年度監(jiān)督審核和煤安認(rèn)證等。

核心產(chǎn)品或技術(shù):

1.技術(shù)名稱:

L4級別井工礦無人駕駛?cè)珬Ｊ较到y(tǒng)

2.技術(shù)描述：

L4級別井工礦無人駕駛解決方案依托無人駕駛、智能調(diào)度、V2X通信等創(chuàng)新技術(shù)的快速發(fā)展，結(jié)合井工礦作業(yè)規(guī)范智能化升級，實現(xiàn)低速場景的無人駕駛運輸運營作業(yè)。針對智慧礦山的實際需求，雷科智途提出的無人駕駛系統(tǒng)總體解決方案是基于 “車、巷、云”的整套解決方案，助力智慧礦山的全面建設(shè)。 車是車載系統(tǒng)，包括無人車終端、協(xié)同作業(yè)車輛終端、非生產(chǎn)作業(yè)車輛終端等產(chǎn)品。作為運輸系統(tǒng)的執(zhí)行者，無人駕駛系統(tǒng)可以將智能終端整合成可以交互的整體，實現(xiàn)無人駕駛礦車的高精定位、環(huán)境感知、防撞避撞、狀態(tài)監(jiān)測、故障報警、人機交互和V2X通信。智能終端通過通信網(wǎng)與高精定位基準(zhǔn)站和管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互，協(xié)調(diào)應(yīng)對運行過程中的各種情況；巷是地面系統(tǒng)，包括路側(cè)單元RSU、各類地面管控終端產(chǎn)品，作為系統(tǒng)穩(wěn)健運行的支撐與保障；云是云控平臺，指無人駕駛監(jiān)控調(diào)度管理平臺，包括高精地圖管理、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、車輛智能調(diào)度、動態(tài)路權(quán)管控、報警分析提醒、運行集成監(jiān)視、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等主要功能模塊。 雷科智途的“無人系統(tǒng)”運用多傳感器融合技術(shù)，可以實時感知周圍環(huán)境并收集數(shù)據(jù)，進行靜態(tài)、動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤，從而實現(xiàn)SLAM全局規(guī)劃自動導(dǎo)航、自動錯車避障、車路協(xié)同控制、遠程應(yīng)急遙控等功能。 同時，雷科智途的多項核心算法具備極強的技術(shù)優(yōu)勢。在感知層面，雷科智途實現(xiàn)了毫米波點云SLAM定位技術(shù)，即使在水霧、揚塵等極端場景下，也能通過點云SLAM、RTK、IMU的多源融合感知技術(shù)，實現(xiàn)全域、全態(tài)的環(huán)境定位。激光雷達點云與視覺、毫米波雷達點云相結(jié)合，能夠有效檢測道路起伏，在低能見度等復(fù)雜環(huán)境下實現(xiàn)精準(zhǔn)感知深度學(xué)習(xí)，提高算法準(zhǔn)確性。在決策層面，基于多年非結(jié)構(gòu)化道路車輛控制經(jīng)驗，在無人車決策控制層面采用行為樹決策技術(shù)，實現(xiàn)車輛在復(fù)雜環(huán)境下的精確控制。同時利用車路協(xié)同控制技術(shù)，通過智能路側(cè)的信息補盲，對無人車控制進行全局擁堵預(yù)警、軌跡重規(guī)劃。可以實現(xiàn)40多種目標(biāo)識別以及20多種事故場景智能決策，有效降低了道路惡性事故發(fā)生的概率。 依托軟硬件一體的解決方案，雷科智途已經(jīng)面向B端用戶打造出多項標(biāo)桿服務(wù)案例，與國內(nèi)礦區(qū)領(lǐng)域中的大型知名企業(yè)達成合作，簽訂多項合同。依托背后高校的優(yōu)勢技術(shù)成果，雷科智途的雷達、傳感器、關(guān)鍵處理算法均為自研，相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)完全自主可控，能滿足客戶定制化需求。

3.獨特優(yōu)勢：

在開展研發(fā)之前，本項目團隊已對市場相關(guān)方案商及無人示范礦區(qū)進行充分市場調(diào)研，通過對行業(yè)解決方案的對比和深入理解，市場上井工礦示范工程都有研究無人車輔運的規(guī)劃及相關(guān)應(yīng)用開發(fā)，發(fā)現(xiàn)在車輛感知控制策略存在一定不足，尤其針對井下無衛(wèi)星、長巷道、低照度的條件下，還沒有較好的車輛定位方案提供，需要增加大量的基礎(chǔ)設(shè)施投建，例如UWB基站、磁釘、紅外視覺感知、高精度慣性器件、輪速計和車輪角度傳感器等手段補充單車本身定位缺陷。 本方案通過算法的優(yōu)化，攻克技術(shù)范圍上全局可靠定位的難題，可以全面提升項目的落地能力，結(jié)合礦區(qū)實際復(fù)雜應(yīng)用條件，降低外部感知和條件的依賴，從無人車自身感知的先進性方面實現(xiàn)無人駕駛論證。本方案具有全市場覆蓋、易推廣、低延時、低成本等特點優(yōu)勢。 ①局部幾何－拓?fù)涞貓D定位導(dǎo)航 目前廣泛應(yīng)用于井下定位導(dǎo)航的方案是依賴于大規(guī)模部署的UWB基站，然而在井下部署UWB基站的成本極高，不能滿足大部分礦區(qū)的運營需求?；诰植繋缀危?fù)涞貓D的定位導(dǎo)航系統(tǒng)擺脫對于定位信號的依賴，僅使用激光雷達、輪速及等車身裝配的傳感器，即可實現(xiàn)井下的定位導(dǎo)航功能，極大降低了井下無人化運營的成本。 ②優(yōu)化的激光雷達SLAM重定位算法 優(yōu)化了SLAM中的重定位算法，與傳統(tǒng)SLAM定位方法相比，基于詞袋模型的定位方法，具有更高的準(zhǔn)確度。 為使無衛(wèi)星定位情況下能夠在已知地圖中快速確定自身的位置，需要車輛根據(jù)自身激光雷達當(dāng)前掃描點云與地圖點云進行快速匹配。對于這種重定位問題，其關(guān)鍵是如何有效地檢測出是否是同一地點，即場景的相似性。最直接的方法是采用與SLAM 建圖過程中類似的特征匹配方法，對當(dāng)前點云提取點線面等特征與地圖內(nèi)的眾多關(guān)鍵幀進行逐一匹配，這種方法能夠保證較高的準(zhǔn)確率，但隨著地圖面積的增大帶來的關(guān)鍵幀數(shù)量的增加，將會使匹配過程消耗大量的計算時間與資源，難以滿足實時性的需求。因此，借鑒視覺SLAM 中應(yīng)用的詞袋模型并將其應(yīng)用于點云地圖上，提出一種基于詞袋模型的點云地圖快速重定位方法，在建圖過程中，每隔一段距離選取地圖點云作為關(guān)鍵幀，對關(guān)鍵幀進行聚類處理，每一個聚類點云集計算其特征描述子作為單詞存入詞典中，建圖完成后訓(xùn)練詞典構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。在重定位階段同樣進行聚類與描述子提取后利用詞袋模型進行快速匹配選定初始重定位位置，最后采用點云配準(zhǔn)算法實現(xiàn)后續(xù)的精準(zhǔn)定位。 ③點云融合感知技術(shù) 基于深度學(xué)習(xí)激光雷達點云與視覺/毫米波雷達點云結(jié)合，實現(xiàn)環(huán)境感知。

4.應(yīng)用場景：

井下礦區(qū)等封閉場景無人化和運力服務(wù)

企業(yè)未來發(fā)展前景：

礦業(yè)行業(yè)對支撐國民經(jīng)濟發(fā)展起到關(guān)鍵性作用。但目前我國礦業(yè)的采掘、運輸、選礦仍以傳統(tǒng)人工管控為主，再加上我國礦山地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜、采掘環(huán)境多變、流程體系龐雜，不僅在礦工作業(yè)方面面臨巨大風(fēng)險也給礦業(yè)高效生產(chǎn)帶來巨大挑戰(zhàn)。目前國內(nèi)礦山車輛十萬以上，市場規(guī)?？蛇_千億級別。 相比傳統(tǒng)礦山而言，礦山無人化首先解決了礦區(qū)安全以及適齡勞動力短缺兩大痛點，同時也能為礦企節(jié)省成本，提高效率。由于礦區(qū)地質(zhì)及其他不可控因素的影響導(dǎo)致礦業(yè)事故發(fā)生的不確定性，但如果使用智能化技術(shù)對事故進行及時預(yù)警及精準(zhǔn)定位能夠有效降低事故所帶來的損失。在礦業(yè)行業(yè)運用智能化和無人化是提高礦業(yè)生產(chǎn)效率和解決礦業(yè)生產(chǎn)安全問題的根本手段。除了目前礦業(yè)行業(yè)所面臨的生產(chǎn)安全、生產(chǎn)效率等問題之外，伴隨新一代年輕人擇業(yè)觀的轉(zhuǎn)變，礦業(yè)行業(yè)正面臨嚴(yán)重的招工難問題。現(xiàn)實環(huán)境因素正倒逼礦業(yè)行業(yè)進行智慧化、無人化的改造升級。 根據(jù)國家煤礦安監(jiān)局公告《煤礦機器人重點研發(fā)目錄》中明確指出，煤礦災(zāi)害重、風(fēng)險大、下井人員多、危險崗位多，研發(fā)應(yīng)用煤礦機器人有利于減少井下作業(yè)人數(shù)、降低安全風(fēng)險、提高生產(chǎn)效率、減輕礦工勞動強度，有利于解決煤礦招工難等問題，對推動煤炭開采技術(shù)革命、實現(xiàn)煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、保障國家能源安全供應(yīng)具有重要意義，對于井下無人運輸車的基本要求如下：研發(fā)煤礦井下無人駕駛運輸車，具備精確定位、安全探測、自主感知、主動避障、自動錯車等功能，實現(xiàn)井下輔運車輛無人化駕駛作業(yè)。 建立一套無人駕駛智能調(diào)度管理系統(tǒng)，可完成礦內(nèi)車輛任務(wù)調(diào)度指令、全局路徑規(guī)劃、車輛/設(shè)備實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、歷史回放查看，通過全域流量監(jiān)控和調(diào)度管理，提升整個礦井的生產(chǎn)作業(yè)效率、減少人力成本。

金輯獎介紹：

由蓋世發(fā)起，旨在“發(fā)現(xiàn)好公司·推廣好技術(shù)·成就汽車人”， 并圍繞著“中國汽車新供應(yīng)鏈百強”這個主題進行展開，表彰在新“人機時代”下，汽車產(chǎn)業(yè)深度變革過程中，擁有頭部影響力的企業(yè)以及正處于高速成長階段的具有新技術(shù)、新理念、新模式的前瞻型公司，進行優(yōu)秀企業(yè)及先進技術(shù)解決方案的評選，向行業(yè)內(nèi)外展示這些優(yōu)秀的企業(yè)和行業(yè)領(lǐng)軍人物，共同推動行業(yè)的發(fā)展和進步。

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