ADV的类型及其当前的挑战

许多公司正在开发不同类型的ADV，这些ADV可以分为人行道车辆，公路送货车和自动驾驶卡车。这些公司专注于最后一英里的交付，因为它是交付链中最昂贵的部分，占总成本的50％以上。近年来，公司正在利用自主移动机器人和自主车辆技术来自动化这一步骤。以下展览展示了一些正在开发不同类型的ADV的公司：

人行道车辆

人行道上的车辆设计为以4-6 km / hr的速度行驶。选择较低的速度可以提高安全性，并在出现紧急情况时让远程操作员有时间进行控制。根据个人用途，这些车辆也可以归类为个人设备（相对于车辆），从而减轻了立法方面的挑战。

根据电动车轮的数量，有效负载大小，车厢设计，电池大小，高清摄像机来开发这种类型的车辆。另外，IMU（惯性导航），GPS和超声传感器对于近场传感也很重要。

当前，各种人行道车辆开发人员必须为视觉系统做出重要选择。拥有视觉系统的方法有三种，要么仅基于激光雷达，看要么视觉，要么是混合搭配。大多数公司更喜欢使用激光雷达，因为它可以提供3600个具有空间分辨率的测距信息和点云，以进行良好的信号处理。但是，不利的一面是，激光雷达价格昂贵，并且可能会出现近场盲区。将立体摄像机用作视觉导航传感器的另一种方法需要开发精确的算法，这被各个公司认为是困难的。

基于当前的导航以及法规挑战，这些人行道车辆尚无法完全自动运行。它们目前部署在封闭的环境中，例如人行道流量少且人行道结构合理的大学校园。同样，这些车辆在白天和交通状况不良下也受到限制。因此，各种公司和监管机构都在关注导航技术的改进。全球不少公司，正致力于使这些车辆在最少的干预下在更复杂和变化多端的环境中运行。

此外，人行道车辆的未来将取决于技术的不断进步和改进，而这可以通过持续的资本投资来实现。

自主送货卡车和货车

自主送货车是专为电动目的而设计的公路车辆。在最近的时间里，它们被证明是人行道上最后一英里的送货机器人的竞争对手。它们的传感器系统和算法与自动驾驶汽车相似，但为了减轻技术负担，需要进行以下考虑：

在公路上运行的交付箱缓慢行驶；因此，对技术的认知不是长期的，这为自动驾驶汽车提供了更多的思考和反应时间。

公路交付箱被部署在有限的已知邻域中，从而允许开发更详细的高清地图以帮助自主导航。

受自动驾驶卡车的影响，交通部门正试图解决卡车运输行业面临的几个关键问题，例如司机短缺和生产率。就司机短缺而言，预计到2028年，仅在美国就将达到15万人。提高生产率是很困难的，因为法律限制了每个司机每天的驾驶时间，从而减少了资产周转时间，有利于提高安全性。

自2016年底以来，各种初创公司已经筹集了超过4.3亿美元的资金来研发自动驾驶卡车。戴姆勒等主要汽车公司已经宣布了未来五年的重大投资计划。那些汽车公司尚处于半商业原型开发阶段，其中的重点是自主性和基于“Platooning”模式的车队管理。

从车辆自主级别来看，一般公司基于已部署的传感系统有不同的方法。一些公司正在使用基于摄像头的算法进行导航，并在卡车处于复杂环境中时配备了人工操作人员。一些公司的混合方法其中。相机扫描长距离，激光雷达仅聚焦在几百米半径范围内的目标物体上。采取这种混合方法来克服使用激光雷达进行超远距离检测的挑战，这会导致高功耗和信噪比。

总体而言，当前部署的自动卡车数量很少，一些公司的车队数量为30至50。在未来几年中，由于COVID-19，预计该车队数量将增加。但是，在技术改进方面，预计这些自动驾驶卡车将处于试验阶段，以专注于收集数据以进一步改进学习。

COVID-19：采购ADV的助推器

新型冠状病毒COVID-19使每个人都脱离了舒适区，并适应了新的工作方式。电信技术使人们能够使用互联网和视频会议在家里工作。在人们感染这种病毒的恐惧中，人们逐渐习惯了这种新的正常在家工作的时间。人们正在避免前往拥挤的地方，以避免接触，而是使用送货服务。自主交付工具有了新的机会来展示其实现非接触交付的好处。

ADV的增长

由于当前的全球封锁，大多数公司遭受了业务损失。但是，对于提供自动驾驶汽车进行送货服务的公司而言，情况就不同了。在过去的几个月中，像Starship Technologies这样的公司经历了前所未有的业务增长。非接触式交付目前是这些自动交付工具的价值主张，这使这些公司实现了巨大的业务增长。

在COVID-19大流行之前，自动运送车辆主要用于某些城市地区，机场、大学、酒店和大型企业园区。业界现在预计其他许多领域对它们的需求也将呈指数增长，因为这些最后一公司的运载工具无法像人类运载工具一样受到COVID-19的感染，而人类运载工具会面临这种风险。人与人之间接触会传播病毒。