王強暉　邵忠瑛

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟與物流運輸?shù)难该桶l(fā)展，“最后一公里”在送貨效率、安全、成本上需要更智能化的解決方案，無人化的物流配送成為解決當(dāng)前配送痛點的關(guān)鍵技術(shù)，短途無人配送車已經(jīng)從試驗室階段邁向商業(yè)化應(yīng)用階段。與其他車型的無人駕駛技術(shù)類似，無人配送車也需要應(yīng)用到車輛定位、環(huán)境感知、路徑規(guī)劃及決策、車輛控制四大核心技術(shù)。據(jù)此，通過研究核心技術(shù)的發(fā)展情況，梳理了現(xiàn)階段無人配送車存在的技術(shù)問題，以期為行業(yè)提供參考。

關(guān)鍵詞：短途；自動駕駛；無人配送；綜述研究

中圖分類號：U471.1? 收稿日期：2023-01-12

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.06.003

1 前言

作為整個貨運物流傳動鏈條中費用最大、效率最低、環(huán)境污染最嚴重的“最后一公里”，一直是派送階段質(zhì)量的短板。這盡管歸屬于配送尾端，卻具有非常重要的意義。有數(shù)據(jù)顯示，末端配送階段在費用和時間的耗費占整個派送作業(yè)30%之上。無人配送的痛點由客觀原因和人為要素產(chǎn)生，充分體現(xiàn)在“最后一公里”配送的發(fā)貨速率、配送安全性、配送成本費三個方面。比如，須派送貨物品類諸多、配送過程中環(huán)境繁雜、派送途徑繁雜、消費者對于派送規(guī)定多種多樣、派送工作人員服務(wù)質(zhì)量不一等問題。物流運輸“最后一公里”需要更加智能的方式來優(yōu)化。

派送的痛點持續(xù)存在，但配送需求與日俱增。在我國互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的同時，物流運輸也在飛速發(fā)展，不斷增長的貨運量和訂單數(shù)量給派送尾端帶來極大的工作壓力。而另一個現(xiàn)實是，我國適齡青年勞動人口在不斷減少。由于人口老齡化和城市化進程的加速，適齡青年工作人口總數(shù)與生產(chǎn)建設(shè)、服務(wù)項目消費市場中間形成了極大差別。由此可見，單靠人力開展派送，早已不能完全處理時下物流運輸“最后一公里”所存在的困難，無人配送的高速發(fā)展刻不容緩。

無人配送是一種自動駕駛系統(tǒng)的實際應(yīng)用，因此需要使用自動駕駛中的相關(guān)技術(shù)，其中大部分技術(shù)跟一般的無人駕駛基本一致，需要將硬件與軟件感應(yīng)器緊密結(jié)合，完成汽車定位、環(huán)境感知、最短路徑算法管理決策、車輛控制四大關(guān)鍵技術(shù)，如圖1所示。

本文主要從無人配送需要用到的無人駕駛技術(shù)和遇到的技術(shù)難點進行解讀，共同探討如何有效提升“最后一公里”的運作效率，以期為行業(yè)起到借鑒作用。

2 車輛定位技術(shù)

無人配送與自動駕駛系統(tǒng)一樣，也要運用到定位技術(shù)。自動駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)是自主導(dǎo)航，不僅是車子與外界因素的位置關(guān)系，還要認知車子本身的絕對位置，因而定位與導(dǎo)航都是核心技術(shù)之一?，F(xiàn)階段自動駕駛系統(tǒng)定位主要依靠衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)來達到。

a.衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。GPS、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)都涉及射定位技術(shù)和相對定位技術(shù)。相對定位技術(shù)可分為靜態(tài)數(shù)據(jù)定位與動態(tài)精準定位兩類，其中動態(tài)精準定位RTK理論是一種新的常見定位系統(tǒng)測量方法。

無人配送車輛使用的是RTK定位技術(shù)。RTK定位技術(shù)歸屬于多源定位技術(shù)，對天氣情況及周邊阻礙物敏感度低。通過互聯(lián)網(wǎng)RTK對數(shù)據(jù)進行差分信號的運算，得出移動站與基準站的偏差關(guān)聯(lián)性，從而得到定位導(dǎo)航。

b.慣性力高航系統(tǒng)軟件（通稱慣導(dǎo)系統(tǒng)）。慣導(dǎo)系統(tǒng)的硬件由手機陀螺儀和加速度傳感器組成。慣導(dǎo)系統(tǒng)歸屬于測算導(dǎo)航方式，可連續(xù)測到載體的所在位置。該系統(tǒng)不受外界干擾信號產(chǎn)生的影響，具備全天、全天候、全地域工作等特點。

應(yīng)對具體繁雜的行車自然環(huán)境，定位系統(tǒng)通常會受制于自身缺點而難以保證精確度，因而現(xiàn)階段無人自動駕駛車輛主要采用的是通信衛(wèi)星慣導(dǎo)系統(tǒng)的排列方式。

3 環(huán)境感知技術(shù)

環(huán)境感知作為自動駕駛系統(tǒng)里的主要階段，處在無人駕駛汽車與外界因素數(shù)據(jù)交換平臺的關(guān)鍵所在部位，其重點在于使無人駕駛汽車能夠更好地模擬人類駕駛員感知力，進而了解自己和周圍的安全駕駛情況。

好似人們受制于本身視線一樣，無人駕駛汽車上安裝的各種感應(yīng)器也有自己的認知盲點。在無人駕駛環(huán)節(jié)中，根據(jù)組合使用多種類型傳感器和隕鐵時鐘頻率關(guān)聯(lián)感知技術(shù)，能夠屏蔽認知盲點，一般不會影響正常安全駕駛。

無人駕駛汽車獲得與處理環(huán)境數(shù)據(jù)，主要運用于情況感知和V2X網(wǎng)聯(lián)平臺通信。交通出行情況認知功能性的完成取決于環(huán)境感知感應(yīng)器及相應(yīng)的感知技術(shù)。依照獲得交通出行環(huán)境數(shù)據(jù)的路徑，可分為以下兩種：

a.處于被動環(huán)境傳感器。此類感應(yīng)器本身不容易發(fā)射信號，而是通過接納外界反射面或輻射源信號獲得環(huán)境數(shù)據(jù)。

b.積極環(huán)境傳感器。此類感應(yīng)器主動與環(huán)境因素發(fā)射信號開展環(huán)境感知，主要是指激光傳感器、車載雷達和超聲波雷達。

車體情況認知功能性的完成主要基于GPS、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等設(shè)施，致力于獲得汽車的行車速度、姿勢方向等相關(guān)信息，為無人駕駛汽車的定位與導(dǎo)航欄提供有效數(shù)據(jù)信息。

V2X網(wǎng)聯(lián)平臺通信闡述了汽車、路面、使用人三者的聯(lián)系，主要利用RFID、拍照設(shè)備、云主機等得到交通路況、交通信息、路人信息內(nèi)容等一系列路況信息，進而提升安全駕駛可靠性和安全駕駛高效率。智能化汽車里選用配置計劃方案通常由多種型號規(guī)格或多種類型機器設(shè)備來搭配。

一般來講，感知設(shè)備類型越大，價錢越高，精密度相對越高，鑒別范圍相對越大。然而每一種感知設(shè)備都有局限性，因為道路環(huán)境、氣溫自然環(huán)境的多樣化，以及其無人駕駛汽車自身的運動特性，照相機容易受眾多不可控因素產(chǎn)生的影響。

雷達探測對陽光照射、顏色等不可控因素具有極強的可擴展性，激光傳感器、車載雷達和超聲波雷達也都有自己的優(yōu)點，但都不可能徹底消除凹痕反射面、粉塵影響和雨、雪、霧等惡劣氣溫情況下的檢測難點。

定位系統(tǒng)為無人駕駛帶來了高精準定位、導(dǎo)航和授時服務(wù)，RTK INS組成也為即時精準定位和裝配精度提供了保障。因此，無人駕駛汽車應(yīng)以每日任務(wù)需求為導(dǎo)向，針對性地選擇適宜的感知設(shè)備，組成完成合理配置，做到根本目的。

4 路徑規(guī)劃

最短路徑算法是智能駕駛所涉及的一項重要技術(shù)。近些年該方法最大的一個改善便是考慮到汽車具體駕駛的自然條件，并依據(jù)控制系統(tǒng)形成最優(yōu)的參照途徑。

路徑規(guī)劃一般分為三大形式：

a.分層次遞階式路徑規(guī)劃。

這是一個串聯(lián)體系結(jié)構(gòu)，在這個體系中，各控制模塊順序明晰，因而也被稱為“認知-整體規(guī)劃-行為”構(gòu)造。得出任務(wù)和約束后，整體規(guī)劃管理決策便會依據(jù)原有標準確定出行為路經(jīng)，從而完成每日任務(wù)。但是它也有缺陷，對全局性標準較為理想，但對傳感器和測算數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)較為嚴苛；另外，穩(wěn)定性不太高，一旦其中出現(xiàn)問題，很有可能形成總體崩潰的情況。

b.反應(yīng)方程式的路徑規(guī)劃。

選用并接構(gòu)造，每一個控制層能直接根據(jù)傳感器鍵入開展管理決策，更適用于徹底陌生環(huán)境。由于每一層只需承擔(dān)全面的某一個個人行為，整個系統(tǒng)可以方便地完成銜接，并且如果某一層的控制模塊出現(xiàn)常見故障，剩余層次仍可能存在價值，系統(tǒng)軟件的可擴展性獲得了很大的提高。但是它也有自身缺點，系統(tǒng)軟件實施的協(xié)調(diào)能力，必須配備聯(lián)動機制去解決每個控制電路的沖突；另外，伴隨每日任務(wù)復(fù)雜性的提高和各個人行為中間配對檢驗的提高，預(yù)測分析能力可能不夠，從而欠缺較高級別的智能化，如圖2所示。

c.混合式路徑規(guī)劃。

分層遞階式和反應(yīng)式各有優(yōu)劣，都難以單獨滿足使用需求，因此應(yīng)將兩者進行有效的結(jié)合?；旌鲜皆谌忠?guī)劃層次上偏向于分層遞階式行為，在局部規(guī)劃層次上偏向于反應(yīng)式行為?；旌鲜襟w系結(jié)構(gòu)可以應(yīng)對復(fù)雜多變的使用環(huán)境，如圖3所示。

5 車輛控制執(zhí)行

無人配送車必須在環(huán)境感知的前提下，依據(jù)決策規(guī)劃出來的總體目標運動軌跡，并根據(jù)縱向和橫向控制系統(tǒng)的搭配使用，使車輛必須按照總體目標運動軌跡精確平穩(wěn)行車。依據(jù)行車自然環(huán)境到安全駕駛動作投射的全過程，無人駕駛控制系統(tǒng)可分為間接控制和完全控制兩個不同的方案。

無人駕駛間接控制是一類根據(jù)整體規(guī)劃及追蹤的主力無人駕駛車輛的控制方式。根據(jù)當(dāng)前汽車行為要求，在符合汽車本身約束下，規(guī)劃出一條行得通且可控的無撞擊安全性軌跡，以此來實現(xiàn)獨立安全駕駛。

無人駕駛完全控制是一類根據(jù)人工智能無人駕駛汽車自主控制決策方法。假如被控對象的特點與環(huán)境狀態(tài)已知，且能得到令人滿意的控制性能，但實際上行車自然環(huán)境受諸多因素的影響，具有高度的不可操控性，致使車輛本身存在行車差異。而完全控制依據(jù)人工智能設(shè)定了從行車自然環(huán)境到安全駕駛動作直接映射的全過程，有較強的操控性和實用性。

6 無人配送車相關(guān)技術(shù)存在的問題

無人配送技術(shù)盡管發(fā)展快速，但還是處于產(chǎn)品研發(fā)實驗的時期，目前僅在局部地區(qū)開展小范圍的檢測。想進入商業(yè)化還應(yīng)克服以下問題：

a.非嵌入式操作系統(tǒng)產(chǎn)生安全隱患：無人配送車的超算平臺多為非實時電腦操作系統(tǒng)，可事實上依照車規(guī)的需求，每一個車載操作系統(tǒng)都要即時實際操作，才能保證反應(yīng)速率及使用安全性。

b.機器學(xué)習(xí)算法水平不夠優(yōu)秀：當(dāng)面對繁雜情景時，現(xiàn)階段機器深度學(xué)習(xí)水平暫且不能非常好的解決。

c.決策規(guī)劃和運動控制技術(shù)還不足以達到市場多元化、個性化的需求：現(xiàn)在市場還在發(fā)展中，下游的無人駕駛車技術(shù)性經(jīng)銷商暫時還不能提供個性化要求，這也使得無人配送車在決策規(guī)劃及控制上存在比較多的難題與挑戰(zhàn)。

d.車輛可靠性還需要進一步提高：配送過程中遭遇多元化的情景，能不能達到高韌性工作中的派送要求，應(yīng)該是對車輛穩(wěn)定性的考驗。

e.市場需求的不一致造成車輛設(shè)備欠缺專業(yè)化、規(guī)范化的通用性，提升了成本。

7 結(jié)語

無人配送是人工智能典型性落地式情景。盡管自動駕駛系統(tǒng)離徹底完善尚需時日，可是無人配送能夠幫助自動駕駛系統(tǒng)迅速落地、不斷迭代。

目前，派送情景需要大量科技創(chuàng)新，一旦取得成功，可實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，進行服務(wù)性產(chǎn)業(yè)鏈向科技驅(qū)動服務(wù)性產(chǎn)業(yè)鏈銜接。

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作者簡介：

王強暉，男，1991年生，助理工程師，研究方向為智能駕駛道路測試。