线上分享 | 跟蓝翔老司机抢活，百度落地全球首个无人挖掘作业系统，登Science子刊

2014 年，唐国强老师的广告语「学挖掘机技术哪家强，中国山东找蓝翔」，可谓传遍了大街小巷，成为当时最流行的网络语。从工程技术的角度来看，建筑施工、资源开采、抢险救灾等诸多领域都少不了挖掘机的身影，称得上是灵活的钢铁巨兽。

随着计算机视觉和深度学习等 AI 技术的进步，挖掘机领域也出现了无人驾驶的发展趋势。一方面，无人自主挖掘机可以更好地适应塌方或有毒等恶劣的作业环境，降低操作员的人身安全风险；另一方面，无人自主挖掘机能够实现更长时间的不间断作业，提升工作效率。

最近，百度研究院机器人与自动驾驶实验室（RAL）在 Science 子刊《Science Robotics》上发文，提出了全球首个落地的无人挖掘机作业系统（Autonomous Excavator System, AES），内置的 AI 算法可以保证不同工况和环境中的无人化作业，有效降低作业成本，提升施工效率。

8 月 17 日 12:00-13:00，机器之心最新一期线上分享邀请到了百度研究院 RAL 实验室负责人、机器人领域专家Liangjun Zhang博士，为大家详细解读无人挖掘作业系统 AES 的技术原理和落地应用。

分享主题：百度无人挖掘机作业系统 AES

分享摘要：随着新型基础设施建设的大力推进，工程机械行业乘风而上，并不断向数字化、智能化方向演进。挖掘机被誉为工程机械「皇冠上的明珠」，在资源开采、工业生产、建设施工和抢险救灾等领域应用广泛，并且拥有十分可观的全球市场份额。由于工作环境和能力要求等原因，挖掘机行业普遍存在招工难的人力短缺问题。此外，挖掘机操作手还会遇到塌方、恶劣天气等问题。所有这些都为工业生产带来巨大挑战。

这次分享主要介绍百度研究院 RAL 实验室发表在 Science 子刊《Science Robotics》上的无人挖掘机作业系统（autonomous excavator system, AES）。AES 包含一套以三维环境感知、实时运动规划和鲁棒运动控制为核心的 AI 算法，可以在不同工作情况下进行无人化作业。AES 实现了三个方面的提升：使用多种传感器融合和感知算法，感知模块可以支持无人挖掘机在不同的工况和恶劣环境下进行无人化作业，保证了 AES 系统的作业效率、鲁棒性和泛化能力；作业和运动规划模块融合了数据驱动的学习算法和优化算法，可以有效计算挖掘位置和挖掘机铲斗轨迹，确保作业效率；高精度运动控制系统，有效实现挖掘机各机构的精准运动控制。AES 实现了连续 24 小时自动上料功能，助力工业废料处理产线实现全程的无人化处理。

嘉宾介绍：Liangjun Zhang博士，百度研究院机器人与自动驾驶实验室（RAL）负责人，机器人领域专家，研究方向主要包括机器人、自动驾驶、路径规划和几何计算等。他是斯坦福大学人工智能所 CRA/NSF Computing Innovation Fellow，本科和硕士毕业于浙江大学，2009 年博士毕业于美国北卡罗来纳大学。他曾先后在硅谷自动驾驶初创公司、三星美国研究院、本田美国研究所等任职。多篇学术科研论文在国际顶级机器人和人工智能会议和期刊上发表，包括 Science Robotics、IJRR、RSS、ICRA、IROS、ICCV、CVPR 和 AAAI 等。2018 年加盟百度后，他带领团队实现国内首个技术全球领先的无人挖掘机系统，率先实现技术突破和业界标杆应用的打造。

• 论文链接：https://robotics.sciencemag.org/content/6/55/eabc3164
• 视频链接：https://haokan.baidu.com/v?vid=2950755717773519216
• 报道链接：https://ai.baidu.com/support/news?action=detail&id=2509

直播间：https://jmq.h5.xeknow.com/s/4fRJmE（点击阅读原文直达）

直播时间：北京时间 8 月 17 日 12:00-13:00

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