合肥造“机器人”车队跑出新高度

近日，总部位于安徽合肥的DeepWay深向宣布，其L4级智能编队重卡在内蒙古200公里国道干线上，成功实现后车主驾无人全线贯通行驶。在有人驾驶的车辆带领下，其L4级无人重卡作为跟随车，顺利自主完成跟驰、变道、通过收费站、识别红绿灯等多场景操作。

此次运行路线的国道路况，复杂程度远高于封闭高速，沿途分布多处收费站、红绿灯路口，且社会车辆混行、临时施工、路面破损和牲畜穿行等不可预测因素频繁出现，同时也存在沙尘、强逆光等恶劣天气环境。

对重卡而言，在这样的开放道路上实现后车无人行驶，不仅考验感知系统稳定性，更要求决策算法具备应对复杂场景的能力。

此次实战验证以“头车带后车”模式运行，车辆不仅可在编队中保持稳定跟驰，还能独立完成此前被视为自动驾驶“卡点”的系列动作——识别收费站闸机并减速通过、精准判断红绿灯状态并作出反应、在双向两车道的国道工况下寻找安全窗口超越慢车，完成从环境感知、意图预测、轨迹规划到精准控制的完整闭环。

“这不仅再次证明了DeepWay深向无人驾驶技术在复杂开放道路中的可靠性与安全性，更意味着DeepWay深向朝着‘完全无人物流机器人’的最终形态又迈进了坚实一步。”DeepWay深向相关负责人表示。

一系列创新技术的应用是此次实战验证成功的关键。

在多源感知方面，DeepWay深向融合9个摄像头、3个激光雷达和5个毫米波雷达，通过多模态数据时空同步与冗余校验，即便在单一传感器性能下降时，仍能维持对车道线、障碍物和交通信号的精准感知。

如果说，多源感知深度融合，让车辆在恶劣条件下“看得清”，那么，重载专属控制算法，则能让数十吨车辆“控得稳”。

重卡即使空载也达十吨以上，惯性大、制动距离长，控制精度要求远高于乘用车。DeepWay深向针对性开发了专属控制算法，在跟驰、变道、大曲率弯道行驶等动作中优化车辆运动模型与控制响应，确保加减速平滑、转向精准。

此外，DeepWay深向天玑·雁行编队系统针对路线上的红绿灯检测性能进行专项优化，结合车路云一体化协同感知，提高交通信号灯的检测准确性，优化路口通行效率与稳定性。

“货运自动驾驶会成为具身智能最早实现规模化落地的应用场景之一，干线物流的无人化时代正加速到来。”DeepWay深向相关负责人表示，未来，公司将持续拓展L4智能编队业务至更多元、更复杂的场景，推动规模化落地。

转载于：合肥日报