甘肃兰州扫地车服务介绍|甘肃兰州工业扫地机功能讲解|康德供
智能路径规划无人驾驶扫地车
虽然关于无人驾驶乘用车各阶段的应用可行性仍存在诸多争议，但关于这项技术的早期落地和商业化场景，业内已大概形成了几种共识：一，限定区域内的低速无人驾驶；二，高速公路的无人驾驶应用；三，自动泊车应用。
三者都具备限定的简单场景，无人驾驶的落地难度相对较低，因此也更容易抢占这项前沿技术的商业化先机，眼下，诸如无人驾驶商用车、无人驾驶园区车、无人驾驶接驳车等，国内外都已有众多可参考的应用案例。
一般看来，无人驾驶清扫是相对简单的工作，车辆好像只需低速移动就可顺利作业。但如果将其工作过程分解开来，无人驾驶扫地车的应用也并非如设想中轻松，比如，很多无人驾驶清扫车无法兼顾路肩，只能沿着既定路线“含糊”地一扫而过，后期仍需要人工的二次作业，这样一来，无人驾驶节省人力、提升效率的初衷其实并未完成；另一方面，在树叶、垃圾、雨雪覆盖的路面，车辆要完成准确的感知识别和路径规划，需要在传感器方面进行更高水平的配置，而无人驾驶要落地，如何在安全、有 效与成本方面做出平衡仍是一个技术难题。
特征驱动全局定位方法
这款无人驾驶扫地车共使用了 3 个 16 线激光雷达，2 个摄像头、4 个毫米波雷达，对低速扫地车而言，这一传感器配置可兼顾安全行驶与有 效作业的要求。结合 IMU、GPS 技术，扫地车可根据实时路况，完成全区域内路径规划，依据视觉探测结果，自动选择清扫模式，并自动选择开始或结束清扫，回到指定位置，而在其作业过程中，工作人员还可远程监控其作业。
进行车辆的定位与路径规划时，团队采用了特征驱动全局定位方法，即基于视觉传感感知并识别周围环境特征，通过关联环境特征确定车辆在全局地图中的实时位置，以深度强化学习和神经网络建立导航系统，基本无需标注地图的指引，车辆依靠环境图像和点云信息识别便可完成定位与导航。
传统的概率驱动型定位，例如 SLAM 及其衍生算法，**是把机器人的定位问题以统计学方式，依靠大量计算资源来解决，但往往在进行三维信息处理时显出乏力，且易受动态物体影响，稳定性差，很难解决全局定位问题。
特征驱动全局定位则可先识别三维环境特征信息，利用后者关联车辆在环境中的具**置，实现三维环境信息的有 效处理，受动态物体影响较小，从而可更好地解决全局定位问题。
联手中联环境，剑指商业化
企业将依托新一代智能技术、信息技术与装备制造技术的高度融合与创新，聚焦开展关键工序智能化、关键岗位机器人化、生产过程智能优化控制、智能化数字车间建设、供应链智能优化系统等研究，着力构建智能有 效制造标准体系和智能制造网络系统平台。
虽然没有明确提及智能清扫工作，但无人驾驶扫地车的快速密集落地也已经是呼之欲出。长沙之后，酷哇在上海、芜湖、合肥的无人驾驶扫对车也将陆续进入商业化。
从商业化前景来看，无人驾驶扫地车也是***的高需求领域。一方面，环卫工作昼夜颠倒，环境艰苦，目前环卫工多为 45 岁以上人士，人力资源越来越短缺，机械化和自动化几乎是必然趋势；而环卫工更是突出的高危行业，层出不穷的环卫工交通事故也在不断证实着无人驾驶扫地车落地的紧迫性。
另外，城市化进程不断加快，城市道路保洁任务日益繁重，高度机械化、智能化驱动的高效率也是经济上的必然要求；再从无人驾驶的落地要求来看，无人驾驶清扫车速度较低，作业时间一般为人流、车流较少时段，这也为无人驾驶的落地提供了较好的落地基础。
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