深兰AI消毒环卫车在公园落地

5月以来，深兰AI消毒环卫车被上海多家主流/官方媒体报道，俨然成了个香饽饽。

响应“在线经济”，深兰AI消毒环卫车公园场景的落地获得东方卫视和上海电视台重磅报道。新闻报道指出，上海目前拥有的AI企业数量占据全国的20%以上 ，疫情发生以来，多家上海AI企业加快抗疫产品的落地应用，实现了多场景、深覆盖，响应了中央“在线经济”的重大政策。

作为上海地区在线经济的典型案例，东方卫视在晚间黄金栏目东方新闻重磅报道了深兰的系列人工智能产品，特别着重报道了深兰AI消毒环卫车在公园清扫的案例，进一步夯实了品牌在落地应用上的领先性。

东方卫视晚间新闻报道。

长宁区政府新闻办官微《上海长宁》，也对深兰AI消毒环卫车在公园落地的案例进行了报道。

深兰AI消毒环卫车不仅能在无人驾驶的情况下自主工作，而且可以做到智慧清扫、干湿操作，在提升清洁效率的同时，大大降低了人力的成本。同时，自动红绿灯识别，自动行人避障等功能也充分保证了行人的安全性。

没有司机却能准确认路，这是怎么做到的呢?今天就带大家了解下其中最为重要的“高精度定位系统”。

AI消毒环卫车高精度定位系统

前言

厘米级的高精度定位是自动驾驶中一个很重要的基础需求，对定位模块的要求很高，尤其是对道路清扫车。因为要求贴边清扫，车辆在作业的时候，扫盘必须紧贴着路沿，保证清扫效果，但又要防止撞上路沿，损坏车辆和道路设施，所以对车辆的定位和控制的精度都有极高的要求。

深兰AI消毒环卫车目前采用的是惯导、GNSS (RTK)、及激光雷达融合定位的方案，无论是强GPS信号环境还是弱GPS信号环境，甚至GPS信号完全丢失的环境， 都可以做到厘米级的高精度定位，可以支持广场、封闭园区、公园，地下停车场，隧道，城区道路等等复杂环境下的高精度定位需求。

业界比较

业界定位的方案有很多，绝大部分方案都是在视觉、惯导、GNSS(RTK)、激光雷达、车速、毫米波等多种传感器中进行组合，每种传感器都有自己的优势和劣势，采用多种传感器进行融合定位，能达到一个比较可靠和稳定的定位输出。

考虑到扫路车的工作环境复杂多样，我们自主研发了环境感知和高精度地图制作技术，利用RTK/IMU组合惯导，以及激光雷达融合定位的方式进行高精定位。通过我们的融合定位算法，能够满足定位的精度和可靠性、鲁棒性以及实时性需求。在以后，随着传感器价格的变化、可靠性的增加、算法成熟度的提升，也不排除我们会采用其他传感器组合的方式。点云数据库由离线建图模块提前生成好再部署到作业环境，包含扫路车作业范围及其周围合理范围内的3d点云模型，以及由RTK融合得到的经纬高绝对坐标信息。由于点云数据量太大，保存到数据库以前需要做降采样和分段的工作。点云数据库生成流程示意图：

扫路车在作业的时候，要求实时定位，我们通常按照40ms的频率上报位置信息。定位模块的流程示意见图1。

总结

我们的定位系统目前已经在多处场景进行过验证，包括上海国家会展中心、上海光大会展中心、常州奥体中心、常州管委会、成都兴隆湖湿地公园、云南丽江风景区、山东枣庄高铁站、四川德阳海关办公区等GNSS信号不稳定的地方，以及GNSS被完全遮挡的厂房内，系统仍然能进行长时间可靠的定位输出。