百度機器人與自動駕駛實驗室(Research Robotics and Auto-Driving Lab，RAL)和美國馬里蘭大學帕克分校(University of Maryland, College Park)的研究人員昨日在《科學機器人(Science Robotics)》上宣布他們打造了一種新的自動挖掘機系統(autonomous excavator system, AES)。
該系統可以讓挖掘機在沒有任何人工干預的情況下，實現長時間自主物料裝載(material loading)作業，同時 AES 還能提供與經驗豐富的人工操作員相當的工作效率。
AES 是世界上第一批可以落地現實的無人挖掘機系統之一，它可以讓挖掘機實現 24 小時以上不間斷作業。研究人員表示，它在提高挖掘機的安全性和生產力方面具有一定優勢。
一、人手短缺，工作環境惡劣，挖掘機市場遇多重困境
挖掘機常應用于基礎設施建設、采礦和救援等領域。2018 年全球挖掘機市場規模為 441.2 億美元(約 2850 億人民幣)，預計到 2026 年將增長至 631.4 億美元。
目前，世界各地的建筑公司都面臨著大型機械熟練的操作員人員短缺難題。不僅如此，部分挖掘機的作業環境還是危險或是有毒，這些環境會對現場操作人員的健康和安全造成威脅，如中毒、塌方等挖掘事故。
目前，大多數工業機器人都體型較小并且在較為穩定的環境中工作，但是挖掘機類機器人不同。挖掘機常常需要在危險環境條件下工作，這些機器人必須能夠自主識別目標材料，避開障礙物，面對無法預估的作業環境。因此，研究人員正在尋求突破性解決方案來制造可以滿足這些需求的挖掘機機器人。
二、可運行 24 小時以上，AES 利用激光雷達、AI 圖像實現全自動作業
隨著越來越多的人關注工業機器人、自動駕駛汽車等領域，研究人員對 AES 等系統開展深入了研究。
AES 系統通過準確和實時的算法來自主感知環境、規劃路線和控制機械。其中，它的感知模塊集成了多個傳感器 —— 包括激光雷達(LiDAR)、攝像頭和其它專用傳感器(proprioceptive sensors)。這些傳感器不但可以感知 3D 環境并識別目標材料，而且它們還可以通過除塵神經網絡(dedusting neural network)等先進算法來生成清晰的圖像。
為了評估 AES 系統的工作效率和穩定性，研究人員還與一家設備制造公司合作，將搭載該系統的挖掘機部署在垃圾場。有毒有害的垃圾場對自動化挖掘機具有強烈需求。實驗表明，該挖掘機可以在沒有任何人工干預的情況下連續工作 24 小時以上。
“該系統提供了一種高效、穩定、可通用的自主系統架構。它可以讓不同規模的挖掘機都能夠實現自主執行物料裝載。”百度研究機器人與自動駕駛實驗室負責人張良軍博士表示。
搭載 AES 系統的小型挖掘機每小時挖掘量(the amount of materials excavated)為 67.1 立方米，這和人工操作員的工作效率相當。“AES 系統可以在很長一段時間內自主運行，而人工操作員還有可能出現失誤”，張博士說。
研究人員還在封閉測試場中設置了十種不同的場景，測試該系統在現實中的相關任務中的表現情況。在對各種搭載 AES 系統的大、中和小型挖掘機進行測試后，研究人員表示，搭載 AES 系統挖掘機每小時的挖掘量與人工操作員的平均效率相差不大。
但研究人員發現當 AES 還在冬季天氣條件下進行測試時，汽化(vaporization)會影響激光雷達的傳感性。
結語：低成本高效率，全自動挖掘機未來可期
全自動挖掘機系統不但能夠減低工程作業成本，提高工程實施的效率，而且降低了在惡劣環境下操作員的人身安全風險。
其實早在 2018 年，百度創始人李彥宏就曾通過一段實拍視頻展現過無人自動挖掘機。據悉，當時的無人自動挖掘機融合了三維視覺、機器學習等人工智能技術，同樣可實現自主行駛和作業。
盡管在市場和疫情的雙重推動下，自動挖掘機系統方興未艾，但目前很多全自動挖掘機在建筑施工領域的應用都還是試驗性質，真正大規模量產應用，甚至真正替代人工操作員，還有一段的路要走，實現全自動無人挖掘機的目標任重道遠。
