时间: 2025-04-01 15:09:05 | 作者: 大型铸钢件
无人驾驶车辆对周围环境的感知依赖于多种传感器组合，包括激光雷达、摄像头和超声波传感器等。然而，在复杂的城市环境中，非机动车辆、行人、高大建筑物遮挡等因素都会影响感知效果。尤其是在恶劣天气或夜间行驶时，目前，无人驾驶系统通过多传感器数据融合，将激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等结合使用，通过感知冗余互补优缺点。激光雷达可提供高精度3D建模，毫米波雷达在雾中表现更佳，摄像头则捕捉颜色等视觉信息。针对无人驾驶很难处理的一个东西—corner case（极端情况、所谓长尾效应），环境是复杂多变的，比如在一些极端天气之下，传感器的精度大打折扣，能够最终靠高精地图的辅助，来实现准确定位。此外，借助自主学习算法，车辆能够从历史运行数据中优化感知模型，提升应对复杂条件的能力。
难点二：数据处理与决策算法应适应快速变化高效的数据处理和决策算法是无人驾驶环卫车自主运行的核心。环卫车应该要依据实时获得的数据做出迅速反应，以确保安全作业。但由于环境的动态性，传统算法难以适应快速变化的情况，尤其是在复杂的交叉路口和拥堵的市区，如何实时判断正确的行驶路径与策略，依然是一个技术难点。
无人驾驶环卫车采用基于深度学习和强化学习的算法，结合动态规划与局部路径优化，应对复杂环境中的实时决策。首先，通过多传感器数据融合和高精地图，确保对环境的精准感知；然后，使用深度学习模型预测周围物体的行为趋势；同时，引入强化学习，让车辆在模拟环境中不断自我训练，积累经验，提高适应性。在复杂场景下，基于风险评估的决策模块能迅速计算出最优行驶路径与策略，确保作业安全。
难点三：安全性与法规应建立健全无人驾驶环卫车的安全性是社会普遍关注的热点问题。事故发生后责任的判定、法律和法规的制定都亟需明确。此外，设备的故障检测及应急处理机制也要进一步完善，以确保车辆在复杂情况下的安全操作。如何建立完整的法律和法规体系，为无人驾驶环卫车的落地提供保障，是行业发展的关键。
深圳、上海等地于2022年出台了《智能网联汽车管理条例》，围绕智能网联汽车的准入、登记、使用、运营、质检等关键环节进行了详细规定，有力地推动了无人驾驶环卫车的落地应用。平安、人保等公司也适时地推出了三者险和产品质量险等相应的险种，以降低使用方的运营风险。
随着人工智能技术的持续不断的发展，未来必然是让无人驾驶车像人一样，通过眼睛和耳朵（传感器）来感知，通过大脑（神经网络）来决策，通过具有专用智能的车端大模型，来代替人工驾驶。
策略一：通过路面垃圾和清洁度的识别，指导环卫车精准作业当前图像识别技术已能在环卫车端实现基本的路面垃圾检测，但常用模型如YOLO软件系统因为计算量大，不适合嵌入式部署，由此导致识别准确率不高，无法商业化应用。未来，通过更高效的模型压缩技术与自适应学习算法的结合，以适应多变的城市环境。同时，结合多模态传感器数据（如激光雷达、摄像头），提升垃圾分类精度和清洁度评估能力，推动无人环卫车选择正真适合的作业模式，降低能耗和作业噪音。
目前，现有的无人环卫车普遍依赖于较为基础的图像识别技术，难以有效区分不一样的垃圾，主要专注于路面全覆盖式清扫工作，虽然在提升作业效率和减少人工成本方面取得了一定成果，但仍解决不了垃圾捡拾和清运的无人化难题。未来，需要引入更先进的深度学习算法与传感器融合技术，使无人环卫车具备高精度的垃圾分类与识别能力，以支持垃圾捡拾和转运等功能，实现无人环卫车多样化作业场景全覆盖。
，根据实时数据优化路线，提高作业效率。此外，可通过自动化装卸系统，解决垃圾转运过程中需要人工干预的问题。
当下，无人环卫装备作为高科技产品，技术门槛较高，导致多数传统环卫公司没办法掌握其操作和维护，这使得无人环卫的市场化进程缓慢。要推动无人环卫快速落地，需要在商业模式上进行创新。未来，设备供应商可提供灵活的租赁方案，降低环卫公司的初始投资所需成本。同时，结合全面的技术上的支持和日常运维服务，帮助环卫公司解决操作困难的问题，使其专注于业务核心，而非设备管理。
此外，通过实时监控作业数据，基于清扫面积、垃圾处理量等指标实行动态计费，激励环卫公司优化作业流程，提高设备利用率，同时确保设备商获得持续盈利。通过示范项目的高经济性和环保性，推动政府出台相关补贴或税收优惠政策，鼓励环卫公司引入无人技术。
综上，通过技术进步、产品型谱拓展和商业模式创新，可以有效破解无人环卫市场化落地难题，加速产业发展。
该文摘自《专用汽车》2025年1月刊，详情可扫描太阳码下载，或者订阅《专用汽车》。
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