自动驾驶与资深司机“决战”长江隧道，AI再次完胜人类
自动驾驶清扫效果如何？安全性又如何？
深夜，一位运维人员（曾经的环卫车司机）正如往常准备进行自动驾驶清扫作业，却被告知自动驾驶车辆需要系统检测，当天只能手动驾驶，于是他满头问号地出发了。他不知道，此时一场AI与人类的“技术比拼”正在悄悄展开...
视频通过画面对比呈现，我们可以更加直观地看出自动驾驶的“优势项”：
贴边精度高，持续高效完成清扫作业：覆盖率提升至95%以上，贴边率提升至98%
路况识别提前量更高，能识别42s以后的物体，看得更远更清晰
紧急情况下反应更为敏捷，制动反应时间仅为0.3s（人类驾驶员制动反应时间通常在0.52-1.34s）
工作效率更高，单辆自动驾驶清扫车作业4小时，相当于两辆传统人工清扫车同时作业5小时，人力成本缩减一半，“以一敌二”不在话下
除此之外，autowise.ai的自动驾驶清扫车同时配备监控管理平台，用户可远程查看车辆运行进度与作业计划，并依据实际情况进行调整，高效便捷地解决环卫运营管理难题。
在环保节能方面，自动驾驶清扫车依然表现强势。根据运营数据测算，自动驾驶清扫的能耗费用仅为手动驾驶清扫的一半，碳排放量缩减35%，每晚还可节省一吨水。一个月下来，可节省能耗开支3000元。
相比在一般的公开道路场景作业，隧道里场景单调、GPS信号难以触达，缺乏构建高精度地图的有效特征，因此自动驾驶清扫车需要克服更高难度的定位难题。autowise.ai采取局部定位加关键场景全局定位的融合框架，在隧道出入口，隧道岔口等关键路段预先构建全局定位特征，引导车辆进行清扫路线的选择；隧道内则使用激光雷达、轮速计及IMU数据进行融合进行局部定位。这套技术摆脱了对GPS信号及昂贵惯导设备的依赖，以较低的成本获得了可靠的定位。在隧道内作业的清扫车以16吨或以上的大型清扫车为主。为保证作业安全、避免大型车辆由于惯性或操控不当与隧道壁发生碰撞，传统手动驾驶作业要求扫刷覆盖路沿外侧白线。得益于autowise.ai 高精度定位技术，定位误差仅为3cm，由此将清扫区域外扩10cm，提升了隧道清洁的有效作业面积。
优异的清扫效果、稳定的贴边能力
超前的路况感知、可靠的安全性能
autowise.ai南京过江隧道自动驾驶项目运营至今已近一年时间，项目的高效安全运转也得到了南京交通运营管理集团的高度认可：
业 主 评 价：
“无人驾驶清扫车比人工清扫效率更高。无人驾驶清扫车的作业，它是用激光雷达和可视摄像头，作为一个精确地感知，能够跟边墙的距离保持在厘米级。时间上无人清扫车它每天在隧道里可以实现4个小时全覆盖清扫，以往人工需要两辆车各5个小时的清扫作业。”
autowise.ai以前沿科技赋能传统环卫，保障运营质量的同时降低运营成本，全面减少环卫作业的碳排量，提升环卫作业的安全性。自动驾驶改善城市生活，autowise.ai仍将持续探索。
