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自主建筑设备是提高现场安全性和效率的关键

虽然工作现场比普通道路难于驾驭,但两种新兴传感器的结合使用可以为行业提供所需的强大检测功能。

以下是来自的来宾帖子 自动驾驶技术开发商Ainstein战略与合作伙伴关系副总裁Andrew Boushie。

近年来,无人驾驶汽车技术取得了长足的进步,乘用车受到了很多关注。但是随着自动驾驶汽车的创新爆发,特种车辆制造商应该也有机会将该技术引入施工现场。

安德鲁·布希(Andrew Boushie)
 

滑移转向装置和其他一些重型建筑设备已被证明可以集成最新技术gies,那么为什么自动驾驶建筑设备还没有真正进入市场呢?

直到最近,工业车辆市场仍缺乏必要的传感器技术来在挑战性的现场条件下保持可靠性。这些车辆在矿山,农田和建筑工地等动荡的环境中运行-在这些环境中,灰尘,雪,雨水和其他危害妨碍了成功测试自动驾驶乘用车解决方案所显示的可靠性。

尖端 自动驾驶应用程序实际上可以增强 如果以行业特定的方式实施,则可以提高施工现场的安全性和效率。

两个传感器已成为实现以下目标的关键技术: 远程 工程车辆的潜在自主操作:LiDAR(光检测和测距);和高分辨率成像雷达。这些传感器充当操作员的眼睛,可以检测并避免与附近人员和设备的碰撞。

关于哪种传感器将在未来主导自动驾驶汽车的争论一直在持续。

激光雷达的局限性

里DAR技术可为周围环境提供高分辨率的3D图像当前技术可以提供给人眼检测。但是其用途受到操作环境的限制。尽管LiDAR技术在尘埃,雨,雪或大雾的条件下仍能继续发挥作用,但其性能通常会大大降低阿德 

为了使工业车辆安全运行,迫切需要能够提供类似LiDAR图像的传感器,但是在LiDAR受损的情况下可以有效工作的传感器。

雷达的限制与 DAR;它可以在恶劣和晴朗的条件下继续运行,这使雷达技术成为建筑应用的必备条件。

新的汽车成像雷达传感器可以提供 车辆周围环境的高分辨率点云,可实时了解环境,包括检测人,设备和其他静止物体cts,例如墙壁。

传感器识别物体的位置,并提供有关范围,速度和高度的信息。通过创建周围环境和点状对象的3D形状的2D点云图,该传感器功能开辟了许多可能性 适用于所有类型的自动驾驶汽车,包括建筑设备的远程操作,自动驾驶滑移转向,挖掘机等。对于所有的承诺, 即使是最新的 高分辨率 成像雷达无法提供同等水平的图像分辨率 作为激光雷达。

传感器融合作为协作解决方案

输入传感器融合。 自动驾驶汽车实施传感器融合已成为惯例。这可能涉及将雷达,LiDAR甚至相机数据融合一起创造出最可靠的图像。

通过传感器融合,可以在线评估每个传感器的可靠性,并仅在适当的时候将其用于映射和对象检测。例如,当系统检测到灰尘损坏LiDAR或 相机数据,它可以禁用这些传感器的使用并转向雷达传感器,直到LiDAR或相机再次变得可靠为止。更高的准确性和更丰富的映射功能使您可以将环境理解为动态场景。该传感器融合解决方案 将确保在所有操作条件下对环境的高度可靠检测。 

如果现场经理不准备完全自主 设备,先进的传感器融合技术还可用于使工程车辆(例如滑移装载机)实现远程操作,从而消除了人工操作人员,从而显着提高了工作场所的安全性。在危险环境中。

规避安全隐患

配备传感器和控制系统的工程车辆将能够在行驶时检测到狭窄的路径 前进,和 改变路线或在路径中检测到障碍物时停止。  

其他常见的现场风险是 许多深坑坑洼地进入滑行转向并卡在其中,或叉车 由于拖车提早离开或拖车蠕动回到仓库而导致的装卸区分离事故。 当拖车与码头分离时,不再需要一秒钟仓库地板的连续性,叉车可能会跌落将近四英尺到下面的混凝土。如果发生这种情况,操作人员可能会遭受重伤。雷达传感器可以安装在叉车的顶部,以测量突然下降的情况。地面 级别,以及 提醒驾驶员停车。

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