工程机械车辆智能化时代来临

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撰文 | 段超

2019年末开始，全球工程机械市场增速维稳，欧美日系成熟市场需求波动；与此同时，中国工程机械行业继续保持高速发展。

以国内相关企业生产的挖掘机械产品为例，2021年1至2月纳入统计的26家主机制造企业，共计销售各类挖掘机械产品47,906台，同比涨幅149.2%。其中，国内市场销量40,588台，同比涨幅176.7%；出口销量7,318台，同比涨幅60.7%。

此外，推土机、压路机、平地机、摊铺机等路线机械产销量均同比大幅增长。

“司机荒”成行业掣肘

但产销两旺的背后有一个很严峻的问题正在暴露，就是随着人口红利的逐渐消退，熟练的工程机械车辆驾驶人才越来越难招，而疫情更是让这个问题雪上加霜。

不难看出，现在整个工程机械行业中，新老驾驶员的更替可能是一个瓶颈，甚至有些地方还出现了巨大的断层，大量的老驾驶员转行或者退休，而新的年轻驾驶员市场则处于较为尴尬的状态：年轻的从业者减少，缺乏从业实战经验，较难适应复杂的操作工况需求。

另一方面，就是工程机械行业成熟司机的薪资水平也在快速上涨。以国内工程车辆需求最庞大的挖掘机为例，即使在二三线城市，其基本月工资普遍也可以达到五六千元以上，成熟司机可以达到万元以上，普遍高于当地的平均工资水平。

而要求更高、从业人员更少的压路机、平地机、摊铺机之类的司机，薪资水平更高。对于相关企业来讲，这种缺乏可替代性工种的“用工荒”已经开始慢慢显露出它的可怕。

要想解决这种“用工荒”，业内的共识就是，无人化装备、自动化装备将是未来工程机械技术革新的重要方向。

从驾驶辅助（ADAS）走向无人装备

在现阶段，离完全无人化的工程机械车辆落地还有一定距离，毕竟工程车辆承担的安全与财产压力更大且工作环境多数属于非结构化道路环境。

但具备驾驶辅助（ADAS）和操作辅助功能的智能化工程机械车辆已经开始出现，这类智能工程机械车辆保留了驾驶员作为最基本的安全保障，其智能体现在对驾驶和操作环境的智能感知，并适时预警（比如行驶区域偏离预警以及与移动碰撞预警），自动完成或辅助操作人员完成某些施工操作（比如抓取或搬运一定高度和大小的物体）。

自动驾驶自动操作的系统在智能感知以外，需要具备完备的规划/决策和控制解决方案。而辅助驾驶辅助操作的系统，着力点在利用智能感知和智能控制，预防误操作的发生，减少操作难度和操作强度，提高操作精度，但人还是最终的决策者。

对于熟练司机的操作，可以将其分解为手+眼+大脑的协同操作，在智能化功能车辆的系统层面，对手+大脑进行自动化替代已经是较为容易的事情了，难的是怎么样通过传感器替代人眼进行精准的感知。

在很多室外驾驶和施工环境下，传感器要解决的首先是适应大的温差、防粉尘、防潮、抗压、抗强光、防腐蚀等等一系列恶劣工况的挑战，这直接决定了传感器能不能稳定长期使用，接下来才是如何精确定位、精确识别，采集更多的精准环境感知信息给到系统控制器。

目前，室外应用的车辆感知传感器有毫米波雷达、激光雷达、视觉等不同种类，并在自动驾驶领域形成了多种传感器融合的解决方案，在工程车辆上，双目视觉传感器解决方案正在得到越来越多的认可。

更为适配的双目视觉解决方案

首先，解释一下什么是双目视觉，在理解了双目视觉的基本原理基础上才会明白它为什么更加适合工程车辆的智能化感知需求。

中科慧眼-睿目S1

双目视觉是利用左右两个摄像机同步成像，再利用实际场景中同一个物体在左右相机中成像的位置差异进行测距的视觉感知方法。实际场景中的一点，在左右相机成像中的两个成像点，是该实际点的成像像素对，成像像素对的成像坐标差异，即为视觉差异，简称视差。

近的物体，在左右相机中的成像位置差异较大，即视差较大；远的物体在左右相机中的成像位置差异比较小，即视差较小。双目相机可以形成全分辨率的视差图像，也就具备了类似高线束激光雷达的点云测距能力。

这种仿生视觉感知系统类似于日常我们观赏3D电影的原理，我们在观看3D电影是，是通过佩戴的3D偏光镜片，使左眼收看左摄像机的图像，右眼观看右摄像机的图像，通过大脑理解左右眼收看到的图像的视觉差异从而形成具有真实远近关系的立体感觉观感。

所以说，双目视觉即具有单目视觉的识别能力，又具有类似于激光雷达点云的精确测距能力的优势。性价比较高，应用前景比较广阔。

作为一家专业从事自动驾驶双目感知系统及相关产品研发的高科技公司，中科慧眼创始团队来自中科院、微软及丰田汽车研究院等单位。目前已获得近百项立体视觉、自动驾驶、图像处理、人工智能相关技术的国际国内专利授权及软件作权。先后获得联想创投、百度的投资，作为百度 Apollo生态成员，在车载双目视觉领域处于国内领先地位。

测量精度优势和识别能力

中科慧眼CTO崔峰表示，相比于激光雷达、毫米波、单目视觉等传感器，双目立体视觉在工程车辆上具备特殊的优势。

首先就是精准识别。目前能做到精准识别物体属性能力的传感器以视觉为主，因为视觉可以像人类视觉一样获取环境的灰度、色彩、纹理机构信息作为学习分类的依据。尤其是近年来深度学习技术的发展与应用，大大增强了视觉传感器的识别能力与识别精度。像激光雷达可以识别物体的形状、尺寸的轮廓信息，并不能像人眼那样识别多种多样物体的属性。

很多基于激光雷达的导航定位方案属于轮廓导航方案，在前方2cm厚度的纸箱和2cm厚度的铁板在激光雷达的视野中呈现的点云图是一样的，如果不能识别物体属性的话，在一些场景下不容易让控制器对接下来的行为做合适的判断。所以，在一些室外智能化工程车辆施工需求中，传感器需要能够识别物体的属性，以做出合理优化的施工决策。

其次，双目视觉室外使用环境中的测距能力。室内应用常见的基于结构光和Tof技术的深度相机，在室外这种自然光线充足的环境中，受与其主动光源波段相似波长的光线干扰，本不算长的有效测距距离容易下降较多。

而基于可见光的双目视觉，在室外应用环境具有更多优势，尤其是有效测距方面。不过，要确保双目相机适应室外的各种做业环境需求，保持长期稳定高精度的工作状态，需要在硬件设计、生产工艺、双目算法、实时计算效率、在线修正等方面做到较高性能，这些既是双目相机室外应用的的技术难点，也是中科慧眼的核心技术。

双目相机的测距点云细腻，可以对小物体、路面等形成精确测量，且点云的生成和测距能力不受物体类别限制。像毫米波雷达、低线束激光雷达和单目相机，也存在测距细腻程度、测距适应性等方面的短板。

最后就是性价比，双目相机归根结底属于视觉传感器，仅从硬件构成出发的话，具备智能感知能力的双目相机，在成本上是会随着产能的增大和处理器性价比的提高，越来越接近具备智能感知能力的单目相机。与激光雷达相比，具有价格优势，与不能完全兼顾视觉分类和精准测距的毫米波雷达、单目相机相比，又具有性能差异化。在作为单一传感器具备多种感知数据输出能力的同时，也是多传感器融合，多安全冗余方案的好选择。

崔峰认为，随着更高等级自动驾驶系统的技术成熟和市场应用，双目视觉天然的测量精度优势和识别能力，会促使其在未来的发展中生命周期更长。

目前，中科慧眼已经在为一些工程机械车辆主机厂提供多维度的车辆视觉感知方案。未来，中科慧眼将持续发挥在车载双目视觉技术领域多年积累的优势，助推新基建浪潮，加速工程机械产业智能化进程。

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