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无人驾驶服务车-环卫清扫（含高精度地图采集与制作系统） |
1.00 |
项 |
文远知行无 |
无 |
是 |
总体要求:无人驾驶服务车底盘实现全线控化，驱动电机采用异步交流电机，整车清扫机构配备降尘喷水系统，前置边刷在遇到障碍物后可自动停止运转，垃圾箱可满足举升自倾倒功能；同时满足《自动驾驶技术与应用》的课程教学要求。车辆搭载高线束激光雷达，可实现高精度障碍物检测与轨迹预测，结合高精度组合惯导和高精度地图，能实现贴边作业，可灵活地绕行各种静态及动态障碍物，实现自动驾驶无人环卫功能。
一、车辆要求：
1.车辆总长（不含扫盘）：≥2580mm;
2.车辆总宽（不含扫盘）：≥1280mm；
3.车辆总高（不含传感器）：≥1770mm；
4.轴距: ≥1400mm;
5.前轮距: ≥850mm;
6.后轮距: ≥1100mm;
7.最小转弯半径（外廓）:不大于2700mm;
8.前轮转角范围: ≥±45度;
9.轮胎规格: ≥155/65R24；
10.电量：≥19 kwh;
11.电池电压：不高于60v;
12.电池类型：磷酸铁锂
13.驱动电机额定功率: ≥5kw；
14.驱动电机额定转速: ≥3000rpm；
15.驱动电机峰值转速: ≥6000 rpm；
16.主扫刷电机功率: ≥1200w；
17.离心风机功率: 双风机，单风机≥500w；
18.最高速度: ≥15km/h；
19.爬坡度（%）: ≤20%;
20.清扫宽度：≥1800mm;
21.作业速度：≥ 5⁓8km/h;
22.垃圾箱容量:≥240L;
23.清水箱容量:≥400L;
24.清扫效率:≥9000㎡/h;
25.是否支持远程OTA升级:支持;
26.是否带驾驶舱:带无驾驶舱；
27.作业噪声:＜75 dB(A);
28.工作场景:厂区、园区等封闭场景;
29.激光雷达数量：≥6个；
30.激光雷达线数：≥64线，无盲区；
31.摄像头数量：≥14个；
32.主控单元数量：≥1个；
33.定位导航系统：配备GPS/IMU实现车辆的精确定位，为自动驾驶运行提供丰富完整的外部数据,与车辆提前采集并内置的高精地图相匹配，为运行提供决策依据。
34.自动驾驶定位精度:±5cm;
35.清扫系统：由包含边刷系统，滚刷系统，抑尘喷雾系统和垃圾箱装置合计四部分组成。
▲滚扫系统由两级滚刷组成。清扫时由底部滚刷逐级向上提升，将垃圾扫入垃圾箱内。可通过手动调节来确定滚刷压地量，以保证滚刷具有良好的清扫效果。主刷四周布置需挡皮，挡皮距离地面约为8~15mm；挡皮采用腰型孔安装方式，磨损后可以适当调整，以保证清扫效果（投标文件提供一种自动驾驶环卫车浇灌控制方法及装置相关技术资料，技术资料以专利证书或经第三方检测机构出具的软件测试报告为准，提供扫描件加盖投标人公章）
36.前置双边刷装置：车辆进行清扫作业时，前置双边刷装置负责将垃圾向车辆中间归拢，方便滚扫装置将垃圾扫到垃圾桶中。前置双边刷装置通过电动推杆带动水平伸展、上下升降，清扫作业时下降压地；空行时提升，具备更好的通过性能；
37.中置边刷装置：在车辆进行清扫作业时，中置边刷装置负责将前置边刷收集的垃圾进一步向车辆中部集中。中置边刷安装于主刷两侧侧板上，通过电动推杆提升，并通过手动调节限位来调节边刷压地量。当刷毛磨损时，通过调节螺栓来重新调定刷行压地量，以保证边刷清扫效果；
38.降尘喷水系统：两侧前置边刷前方需各配置了 1个降尘水喷头，喷头支架均可以调节角度。另需配备相应放水装置，保证车辆在零下温度存放需求；
39.垃圾箱装置：可完成垃圾的临时收纳及储存工作，垃圾箱可通过相应的开关按钮，来控制垃圾箱的倾倒过程；
40.自动驾驶模式:车辆配备 L4 级无人驾驶系统，可以自动开启关闭清扫装置，完成清扫作业，具体步骤如下：
1)设定好作业路线，作业时间；
2)车辆在自驾系统控制下，会从停车点行驶至作业起始点；
3)开启清扫装置，沿着设定好的路线开始作业；
4)至作业终止点，关闭清扫装置；
5)车辆在自驾系统控制下，行驶至垃圾倾倒点；
6)车辆自动倾倒卸料，再行驶至停车点，作业结束。
41.制动控制:自动驾驶模式下，车辆制动控制支持制动踏板开度模式和制动压力控制模式，其中制动踏板开度模式下，开度 0~100%，对应制动压力为 0~80bar（线性）。若车辆速度指令大于 0km/h 的状态下，将即时响应制动压力请求；若车辆速度指令等于 0 km/h 的状态下，车辆自动执行 45bar 驻车制动压力，直至进入驻车状态；
42.转向控制:自动驾驶模式下，自动驾驶系统可直接请求目标车轮轮端转向角度。
二、高精度地图采集与制作系统技术要求：
1、高精地图采集：包含激光雷达、摄像头、全球定位系统的融合。
1）激光雷达（LiDAR）：用于采集点云数据，能够精确测量车辆周围环境的三维信息，是高精度地图的主要数据来源。
2）摄像头：用于拍摄道路实景图像，辅助识别交通标志、车道线等信息。
3）全球定位系统（GNSS）：用于确定车辆的精确位置。
2、高精地图制作：
1）数据预处理
（1）数据清洗：去除重复、错误和不完整的数据项，填补缺失值，标准化数据格式。
（2）去噪处理：采用滤波和插值技术对地图数据进行平滑处理，减少噪声对后续分析的影响。
（3）坐标转换与标准化：将采集到的数据进行格式转换、坐标系统一等操作，确保数据的一致性和准确性。
2） 数据处理与编辑
（1）地图要素提取：从预处理后的数据中提取地图要素，如道路、建筑物、地形等，并进行编辑和整理。
（2）符号设计与配色：根据地图要素的特点和属性，设计具有代表性的符号和色彩搭配，以直观地表达地图信息。
▲（3）三维重建（针对3D地图）：通过多视立体（MVS）算法生成密集点云，并构建三角网格模型（Mesh），最后进行纹理映射和优化。（提供功能截图）
3） 数据融合与校正
（1）多源数据融合：将不同来源的数据（如卫星影像、实地测量数据等）进行融合，提高地图精度和覆盖范围。
（2）几何校正：包括地理定位、几何精校正、图像配准和正射校正等，以确保图像在地球表面上的正确位置和几何精度。
4）质量评估与审查
（1）数据质量评估：对采集的数据进行质量评估，确保数据的可靠性和精度满足要求。
（2）地图审查：对初步制作完成的地图进行审查，检查地图要素的完整性和准确性，确保地图内容符合制图规范和标准。
5）地图发布与更新：将处理后的地图导出为常用的格式（如PDF、PNG、JPEG等），以便于分享和打印。
▲三、教学支持：配套《无人驾驶服务车环境感知装配与标定》的样册5本，包括但不少于以下内容：（提供样册）
任务1：认识智能汽车传感器
任务2：超声波雷达的装配与测试
任务3：毫米波雷达的装配与测试
任务4：激光雷达的装配与测试
任务5：视觉传感器的装配与测试
任务6：车载组合导航的装配与测试 |
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云控管理平台和呈现器 |
1.00 |
项 |
文远知行 |
无 |
是 |
总体要求:云控管理平台和呈现器用于无人驾驶设备的具体信息采集和系统管理，如电量、水量、车速、作业路线等，满足《高精度地图采集与制作》、《车联网》的课程教学要求。
一、云控管理平台技术要求：
1、PC端
▲（1）实时动态查看：登录中控台后，系统管理员可按需查看车辆的的实时状态。点击某一台车辆，可以查看该设备的具体信息，如电量、水量、车速、作业路线等信息。
（2）轨迹监控：平台需记录并展示无人车辆的行驶轨迹，包括历史轨迹和实时轨迹，轨迹数据应准确、完整，并支持轨迹回放功能，便于分析车辆运行效率和路径优化。
（3）作业状态监控：平台需能够实时监测无人车辆的作业状态，包括但不限于车辆启动、停止、行驶速度、任务执行进度等关键信息，确保车辆能够按照预定计划高效完成任务。
▲2、手机端（APP）（提供相应功能页面截图）
（1）任务管理：可查看车辆历史、当前、未来计划任务列表。同时可具体查看、编辑、取消某一台设备的清扫任务。
（2）数据统计：可自动生成每日车辆清扫报告数据分析，可通过每日或每月维度查看车辆清扫里程、清扫时长、清扫面积等数据。
（3）车辆实时监管：可按需查看车辆的的实时状态。点击某一台车辆，可以查看该设备的具体信息，如电量、水量、车速、行驶方向、作业路线等信息，同时可进行一键启停、一键前往排污、一键前往加水、一键返程。
二、云控平台呈现器技术要求：
显示尺寸≥：3.2m*1.92m=6.14㎡ 模组数量≥：120张 分辨率≥：1720*1032=1775040 像素结构：SMD
灯珠尺寸≥：1.5*1.5mm
模组尺寸≥：320x160mm
模组分辨率≥：172×86
模组重量≥：0.5kg
块信号接口≥：HUB75
白平衡亮度≥：500
色温≥：3000—15000 可调
可视角：水平视角≥160°，垂直视角≥160°
亮度均匀性：≥97%
色度均匀性：±0.003Cx,Cy 之内
对比度≥：3000：1
峰值功耗≥：650w /平均功耗：170w/㎡
供电要求≥：AC220-240v
工作温度：-10℃—40℃
工作湿度≥：10%-60%
存储温度：-20℃—6℃
驱动方式：恒流驱动
三、教学支持：提供在线资源学习平台
基于 PC 和手机端的新型学习平台，满足教学、培训的授课需求。教师之间可相互学习，师生之间可角色互换。涵盖教学培训的各项功能，如模板课程、优质课程、最新课程等，满足以下功能：
1、课程功能：包含所属课程课件、测验、作业、素材、公告、学生管理等内容。
2、创建活动：包含发送课件、发布测试、布置作业、发送素养、班级公告、发起考勤等。
3、作业管理：学生可通过文字输入、图片插入、拍照等方式完成作业上传。
4、成绩管理：包含学生教学平时成绩以及测验成绩的详情汇总。 |
