百度盘古助力工业生产智能化升级

发布时间：2020-12-11 09:50 作者：未知

简述：伴随着科技的进步工业生产智能化升级已经成为很多企业的刚需，今天腾佑AI人工智能给大家带来百度盘古助力工业生产智能化升级的相关信息，我们一起来来了解下！

　　伴随着科技的进步工业生产智能化升级已经成为很多企业的刚需，今天腾佑AI人工智能给大家带来百度盘古助力工业生产智能化升级的相关信息，我们一起来来了解下！

　　工程机械在资源开采、工业生产、建设施工和抢险救灾等方面，一直发挥着重要作用。随着全球科技的发展和人工智能技术的普及，工程机械领域的企业也迎来技术创新的浪潮，以美、日为代表的工程机械强手们已围绕“无人化”和“智能化”展开竞争。

　　国内在“新基建”政策推动和“中国制造2025”政策号召之下，技术创新已成为行业发展共识，工程机械无人化的重要性愈发明显；同时，工程机械行业的传统痛点，比如恶劣的作业环境、频发的安全事故、企业降本增效的要求，以及新冠疫情的冲击，进一步凸显出其必要性，不断推动着工程机械向无人化发展。基于行业发展方向和企业客户需求，百度推出“盘古工程机械无人作业平台”（简称“盘古”），助力工程机械行业向无人化作业迈出关键一步。

　　(百度盘古赋能工程机械无人化作业)

　　值得一提的是，在11月24-27日上海宝马工程机械展（bauma CHINA 2020）上，由百度盘古团队与徐工合作打造的无人挖掘机项目首次亮相。这是国内首个配合卡车运输的无人挖掘机作业系统，搭载百度盘古3D环境实时建模、最优挖掘轨迹规划、卡车空间位置实时求解和障碍物自主避障等核心AI技术，配合徐工智能化控制技术，实现了自主土方挖掘、运输卡车装载等作业功能。该合作项目在宝马展的徐工室外展场环节进行了重点展示，成为本届展会的一大亮点，描绘出工程机械行业无人化的新景象，彰显了中国工程机械的硬核实力。

　　（无人挖掘机亮相2020上海宝马工程机械展）

　　无人化成工程机械发展方向百度盘古落地成效初显

　　无人装备是未来工程机械技术革新的重要方向。百度盘古依托AI技术构建的完整行业方案和成功落地案例，将与中国工程机械厂商一起，引领无人化浪潮，为工程机械用户创造更大的价值。

　　目前，盘古已落地散装物料处理场景。在企业流水线上，百度和徐工合作推出的无人挖掘机，在没有驾驶人员操作的情况下，自主完成物料挖掘和上料功能，成功实现连续24小时的全天候作业，帮助企业用户减少75%的相关作业人员，有效节省了人力成本。

　　（百度联合徐工推出无人挖掘机连续24小时全天无人作业运行）

　　盘古已具备自主挖掘、卡车装载、一键挖沟、一键平坡等多种数字化自主作业能力，能够赋能挖掘机以及其他工程机械的无人化作业，在保证安全性的前提下，具有低成本、高精度、高可靠性的特点和优势。该平台支持后装改造和前装生产两种方式，帮助工程装备企业用户减少作业安全事故、降本增效，赋能工程机械厂商加速技术创新、提升产品竞争力和智能化升级革新。作为开放型平台，百度盘古正在与生态伙伴合作，共同开发露天矿开采和矿石破碎处理等场景的无人化解决方案。

　　先进AI技术+完整解决方案，百度盘古助力实现无人化作业

　　据悉，盘古由百度研究院机器人与自动驾驶实验室（RAL）联合百度智能云事业部开发，并和徐工等工程机械头部主机厂打磨合作，是国内首个基于智能云平台、软硬一体、技术全球领先的工程机械无人作业平台。盘古赋能的挖掘机在没有驾驶员操作的情况下，自主感知作业环境、规划任务并完成作业，帮助企业提升生产安全性、降本增效，推动工业生产向数字化、智能化、安全化、绿色化的目标迈进。

　　具体而言，核心算法方面，盘古开发了一套以三维环境建模、智能感知识别、实时运动规划、鲁棒运动控制为核心的AI算法，能够高精度、高可靠性地完成常见的作业任务。三维环境感知算法利用低成本相机和激光雷达，实时生成高精度的三维环境地图；通过计算机视觉和深度学习等算法，盘古能检测作业环境中的运输卡车、障碍物、石块、标识和人员等，也能对作业物料材质进行识别，及时调整作业动作；基于3D环境地图和高层次任务信息，盘古能够快速进行多自由度的作业规划和运动路径规划，在提升作业效率的同时降低能耗和机械损耗；通过高精度运动闭环控制算法，能够实现工程机械各机构的精准运动控制，解决了传统工程机械中运动控制无法闭环、轨迹难以跟踪、跟踪精度差等难题。百度盘古和其他相关工作研究成果已入选机器人、计算机视觉和自动驾驶等领域中的国际顶级会议和期刊，比如Science Robotics、IJRR、RAL、ICRA、IROS和CVPR等。

　　（百度盘古AI核心算法）

　　技术方案方面，盘古采用云边端一体化解决方案，既能为工程机械行业提供完整的智能作业，也能作为一个智能作业单元无缝集成到客户已有的生产作业平台中，落地应用更加高效便捷。

　　技术方案的搭建，离不开百度大脑、飞桨深度学习平台和百度智能云在算法、算力层面的有力支撑；其中“AI新型基础设施”百度大脑输出核心的感知、规划和控制技术，飞桨为深度学习算法提供便捷的核心框架和超大规模深度学习模型训练的支持，百度智能云则提供了算力支持和云基础设施服务。

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