Entregando los bienes

En el camino hacia la entrega autónoma, la industria de vehículos terrestres está desarrollando tecnología y soluciones para camiones de larga distancia en carretera respaldadas por otras aplicaciones en el espacio logístico que son muy prometedoras.

El desarrollo de la tecnología de vehículos autónomos tiene el potencial de cambiar drásticamente la industria del transporte. Si bien la tecnología hará que los vehículos de pasajeros sean mucho más seguros a largo plazo, la mayor oportunidad de mercado inicial está en la entrega de vehículos comerciales, en particular para camiones de larga distancia en carretera. Sin embargo, otras aplicaciones en el espacio logístico son muy prometedoras, como la automatización de almacenes o la entrega hiperlocal de última milla.

La demanda de vehículos autónomos está siendo impulsada por una mayor demanda de logística de comercio electrónico y una escasez significativa de conductores y operadores de vehículos comerciales. Por esas y otras razones, muchas empresas de tecnología AV han reasignado su capital del transporte de pasajeros al transporte de mercancías en el corto plazo para satisfacer las necesidades inmediatas de la industria.

El interés por la tecnología autónoma en el segmento de camiones Clase 8 (camiones grandes) ha aumentado en los últimos años, con cerca de $4 mil millones en financiamiento registrados desde 2016, según el estudio “Vehículos autónomos en la industria logística (primera, media y última milla). )—Edición 2023” informe de ResearchAndMarkets. Las principales empresas de tecnología de vehículos autónomos tienen planes de productos dirigidos a empresas de transporte por carretera a partir de 2024.

Kodiak Robotics, junto con otras empresas líderes en tecnología autónoma, han identificado que el mejor enfoque para la autonomía de los camiones de larga distancia es comenzar con rutas de camiones en carretera entre centros de distribución. Esto ayuda a evitar los escenarios de calles más desafiantes para los vehículos autónomos que involucran peatones, señales de alto, giros a la izquierda sin protección, giros a la derecha con semáforos en rojo y otras situaciones que dependen de un juicio más humano.

"Esto se debe a que la tecnología de conducción autónoma funciona mejor en rutas de autopista relativamente predecibles y repetitivas", dijo a Inside Unmanned Systems Andreas Wendel, director de tecnología de Kodiak Robotics. "A medida que continuamos evaluando la mejor manera de implementar nuestra tecnología para la entrega de primera y última milla, nos centramos en asociarnos con otras empresas para desarrollar infraestructura que permita la fácil transferencia de carga entre camiones autónomos y tradicionales".

En las conversaciones de su empresa con la industria del transporte por carretera, el desafío más crítico que comparten es reducir el tiempo de inactividad de los vehículos. Si los camiones no funcionan casi continuamente, la rentabilidad se ve gravemente afectada.

Los camiones autónomos pueden funcionar casi las 24 horas del día, los 7 días de la semana, pero, como cualquier equipo, requerirán servicio y mantenimiento. Por eso, Kodiak se ha centrado en desarrollar tecnologías que simplifiquen el mantenimiento para mantener sus camiones autónomos en la carretera.

"Por ejemplo, nuestros SensorPods patentados contienen la mayoría de las cámaras y sensores necesarios para el sistema y están ubicados en espejos laterales de fácil acceso", dijo Wendel. Los módulos están “diseñados para que si falla una cámara u otro sensor, un mecánico pueda retirar y reemplazar todo el SensorPod sin capacitación especializada en menos de 10 minutos, más rápido de lo que se puede cambiar un neumático. Esto permite un servicio rápido y sencillo, aumenta el tiempo de actividad del camión y ahorra días o incluso semanas de mantenimiento”.

Además de las innovaciones tecnológicas que reducen el tiempo de inactividad y la facilidad de mantenimiento, Kodiak está abordando la amplia escala del sistema de carreteras de una manera única con su tecnología de mapeo liviana.

"La solución cartográfica liviana que hemos desarrollado es la única en la industria que permite a los camiones autónomos actualizar mapas en tiempo real y enviar actualizaciones a toda nuestra flota en cuestión de minutos", dijo Wendel. "Creemos que nuestro enfoque en cuanto a capacidad de fabricación, capacidad de servicio y mapas livianos es la mejor combinación posible de tecnología y aplicaciones que impulsarán el futuro despliegue y adopción de camiones autónomos".

Esto permite a la empresa "mantener" nuevos carriles para camiones más rápidamente y ha contribuido a la expansión de su red de carga como la más grande de cualquier empresa en la industria, dijo. "Somos la única empresa que conduce regularmente más lejos de lo que cualquier conductor puede recorrer en un día y lo hace de forma continua con nuestra solución autónoma".

Desde la perspectiva de la industria del transporte autónomo, lograr operaciones totales sin conductor es el mayor desafío a resolver, y Kodiak está trabajando para construir su caso de seguridad y demostrar que Kodiak Driver es más seguro que un conductor de camión promedio.

“Superamos un importante obstáculo tecnológico en 2022 cuando nos convertimos en la primera empresa en demostrar públicamente nuestro sistema 'alternativo', que puede arrastrar de forma autónoma un camión autónomo a un lado de la carretera en caso de fallo del camión o del sistema. ", Dijo Wendel. La capacidad de realizar un retroceso seguro y confiable es fundamental para desplegar de manera segura camiones sin conductor en las vías públicas.

Para ayudar a comercializar su tecnología, Kodiak está trabajando actualmente con muchos clientes de transporte y logística. Más recientemente, anunció que Loadsmith, una plataforma líder de terceros de capacidad como servicio que proporciona coincidencia de carga, seguimiento de carga y prueba de entrega, equipará 800 camiones con la tecnología de conducción autónoma de Kodiak. Estos camiones autónomos servirán como base para la recién creada Loadsmith Freight Network (LFN), que según Wendel es la primera empresa de transporte de carga construida específicamente para transportar mercancías utilizando camiones autónomos.

Los camiones Kodiak en la LFN completarán los tramos de larga distancia de las entregas de Loadsmith y transportarán mercancías de forma autónoma en los tramos interestatales de las rutas de las autopistas. Los camiones conducidos por humanos, reservados a través de la plataforma de Loadsmith, realizarán las recogidas y entregas locales más complejas.

Aunque las empresas de tecnología AV están avanzando hacia la comercialización, seguirán existiendo casos extremos que los vehículos automatizados no podrán manejar. Para estas situaciones únicas, la teleoperación, también conocida como operaciones remotas, intervención humana y teleasistencia, permite llamar a un humano remoto, supervisarlo y, cuando sea necesario, intervenir en la conducción, lo que permite a los vehículos autónomos cumplir sus funciones. misión.

Sin embargo, existe confusión en el mercado acerca de la teleoperación: la terminología, las implicaciones de seguridad y cómo se realiza. Para introducir más estructura en las discusiones sobre este elemento crítico en la operación de flotas autónomas, DriveU.auto, un desarrollador de una plataforma de conectividad basada en software, anunció en junio su propuesta para una Taxonomía de Teleoperación de Vehículos Autónomos.

"Cuando hablamos con empresas que desarrollan la conducción autónoma, a menudo nos encontramos con un problema con lo que se define como teleoperaciones", dijo Doron Elinav, cofundador y vicepresidente de desarrollo comercial y productos de DriveU.auto, durante un seminario web en junio en el que se anunciaba la taxonomía. “Mucha gente lo llama teleasistencia, operaciones remotas, conducción remota, teleoperaciones, etc. Una de las cosas que descubrimos fue que la taxonomía es muy compleja y muy difícil”.

El objetivo de la taxonomía era definir claramente los diferentes modos de teleoperación y las funciones del operador remoto y de la IA del vehículo.

“Esto casi siempre está relacionado con el cumplimiento de la misión”, dijo Elinav. "Las cuestiones de seguridad deben ser abordadas por el propio vehículo, pero las cuestiones de cumplimiento de la misión deben ser o pueden ser respaldadas por un operador remoto en lugar de tener el vehículo atascado al costado de la carretera".

Con las crecientes demandas de volumen y velocidad para la entrega de mercancías, aumentar el rendimiento y la eficiencia puede ser un desafío para los almacenes. Cyngn Inc. ha logrado avances significativos en la adaptación de sus soluciones de conducción autónoma impulsadas por IA para aplicaciones clave de vehículos industriales.

En julio, la compañía anunció una asociación con el fabricante de vehículos industriales Motrec International Inc. para integrar su sistema DriveMod en la flota de remolcadores de Motrec. El tractor de remolque MT-160, un vehículo eléctrico para operaciones de remolque de cargas pesadas, se transformará en un vehículo capaz de transportar mercancías de forma segura y autónoma a través de entornos comerciales e industriales complejos.

Ese anuncio siguió a otro en junio de que Cyngn había logrado avances significativos en la automatización de montacargas para BYD. A principios de 2022, la empresa de conducción autónoma anunció el inicio de la producción de cazadores de stock autónomos fabricados por Columbia Vehicle Group.

Estos proyectos destacan el rápido progreso de la empresa en la automatización de un conjunto de vehículos industriales a medida que comienza la siguiente fase de comercialización. Yendo más allá de los vehículos guiados automatizados y los robots móviles autónomos, más livianos y menos complejos, su tecnología está automatizando recogedores de stock, remolcadores y montacargas que mueven cargas mucho más pesadas dentro y fuera de los almacenes.

Comenzar con el caso de uso más simple de cazador de acciones “hace que la gente se sienta cómoda con los vehículos autónomos”, dijo Bill Ong, jefe de planificación y estrategia de Cyngn. "La respuesta es que los cazadores de stock son agradables, pero preferiría que nadie condujera una carretilla elevadora".

Con cargas potencialmente pesadas en el aire, la seguridad de los operadores de montacargas y otros trabajadores del almacén ha sido una preocupación constante, amplificada por la escasez de trabajadores de almacén capacitados. Al igual que en otros sectores de vehículos comerciales, el hecho de que haya menos trabajadores que quieran trabajar en los almacenes también está elevando los costes laborales.

Esos factores están impulsando la demanda de vehículos de conducción autónoma en un entorno industrial, dijo Ong. Los vehículos equipados con el sistema de la empresa pueden funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, aliviando la carga de las empresas que se enfrentan a la escasez de mano de obra.

En comparación con el espacio de los camiones autónomos, un facilitador clave de la automatización de vehículos industriales es el dominio de diseño operativo más simple, dijo Ong, quien anteriormente trabajó para Embark Trucks. Pasar de las “vías” públicas a las privadas con trabajadores profesionales “que saben que los vehículos se mueven” lo hace más fácil.

El kit DriveMod de Cyngn se puede instalar en vehículos industriales nuevos al final de una línea de fabricación o se puede adaptar para que los clientes puedan adoptar tecnología de conducción autónoma en sus operaciones sin altos costos iniciales o la necesidad de reemplazar completamente las inversiones en vehículos existentes.

La empresa convierte un vehículo tripulado en un vehículo no tripulado con una combinación de hardware y software. La mayor parte del hardware ya está disponible, dijo Ong. El sistema incluye una computadora que utiliza un chip GPU NVIDIA, un conjunto de sensores y dirección, aceleración y frenado por cable. La misma computadora permite la conducción autónoma en aplicaciones de vehículos industriales.

Su sistema para vehículos industriales de baja velocidad utiliza LiDAR de corto alcance y cámaras para identificar objetos como personas y cajas. La compañía utiliza Ouster LiDAR, que se mostraron en el CES Show 2023 en Las Vegas a principios de este año. Las cámaras son de calidad automotriz estándar.

Una vez instalado el hardware y descargado el software, se puede mapear un almacén en unas pocas horas. El escaneo inicial determina las rutas, que se actualizan sobre la marcha. La navegación es por GPS o localización. En un almacén, Cyngn determina la localización utilizando puntos de referencia interiores fijos. Fuera de un almacén se utiliza GPS.

Para la entrega de bienes y comestibles de última milla, Ottonomy.IO tiene un enfoque hiperlocal, operación en interiores y exteriores, y un vehículo más grande que la competencia con cada rueda del vehículo accionada y dirigida individualmente. La compañía describe su último Ottobot, el Yeti, que hizo su debut en CES 2023, como el primer robot de entrega totalmente autónomo del mundo diseñado específicamente para facilitar entregas no tripuladas.

Con experiencia en el desarrollo de tecnología autónoma para automóviles de pasajeros, Ritukar Vijay, director ejecutivo de Ottonomy.IO, dijo a Inside Unmanned Systems que él y sus compañeros cofundadores se dieron cuenta de que podían aplicar sus conocimientos y experiencia tecnológica a otros casos de uso exigentes con mejores condiciones cercanas. perspectivas a plazo.

"Terminamos iniciando Ottonomy en noviembre de 2020, centrándonos en la entrega, porque si nos fijamos en toda la cadena de suministro, las entregas son uno de los eslabones más complicados y costosos de la cadena de suministro, y están desatendidos en lo que respecta a tecnología", dijo. . "Uno de nuestros principales enfoques son las entregas hiperlocales de última milla de 1 a 1,5 millas frente a las entregas de última milla de generalmente de cinco a seis millas".

Como ocurre con muchas empresas de tecnología de entrega autónoma, los factores socioeconómicos más importantes que impulsan los desarrollos son la escasez de mano de obra y los importantes aumentos salariales por hora resultantes, que afectan la asequibilidad. Vijay cree que el enfoque hiperlocal de su empresa alcanza un punto óptimo para la aceptación del cliente a utilizar la entrega y permite a las empresas llegar a sus segmentos objetivo de una manera muy rentable.

"Es una oportunidad maravillosa y así será durante los próximos años", afirmó. "Existe una gran posibilidad no sólo para el segmento B2C [de empresa a consumidor], sino también para el B2B, donde estos robots siguen reponiendo las tiendas, lo que se hace a diario".

Ottonomy ha creado un robot más grande que la competencia para ofrecer un mayor volumen y variedad de configuraciones de productos, pero esto presentó desafíos a la hora de maniobrar. Entonces, la empresa innovó al impulsar y dirigir todas las ruedas. Esto permitió funciones, como dirección de cangrejo y giros de radio cero, para navegar en espacios reducidos.

"Eso es prácticamente un cambio de juego", dijo sobre la combinación de una transmisión y un chasis maniobrables para un robot grande en espacios concurridos con la personalización de la cabina para diferentes tipos de negocios.

Además de las cargas útiles configurables de Ottonomy.IO y su exclusivo enfoque de transmisión, "una de las cosas más importantes es que somos autónomos L4", a diferencia de competidores como Coco o Kiwibot que son teleoperados, dijo Vijay.

Los robots Ottobot son autónomos "en cualquier momento del día y para diversos tipos de clima". Pueden soportar nevadas y lluvias moderadas, pero si las precipitaciones son intensas, el sistema está equipado para estacionarse de manera segura y poder reanudar sus operaciones cuando el clima sea mejor para navegar.

Lo que permite este rendimiento son 3D LiDAR, siete a ocho cámaras y una serie de sensores ultrasónicos para una “percepción muy activa”. A partir de los sensores, los ingenieros de la empresa emplean la fusión de datos para crear mapas de alta información.

"Dado que venimos de una experiencia en autos autónomos, apoyo mucho el hecho o recomiendo encarecidamente múltiples tipos de sensores para fusionarlos y crear una solución más robusta en lugar de tener un solo sensor de fidelidad como una cámara", dijo Vijay. .

Antes de que cualquier sitio entre en funcionamiento, se mapea previamente el área de servicio, lo que lleva unos días. Entonces los robots pueden funcionar de forma autónoma por dentro y por fuera.

"Incluso podemos manejar las transiciones entre ambientes interiores y exteriores sin problemas, algo que ninguno de nuestros competidores está haciendo en este momento", dijo Vijay.

Mientras que la mayoría de sus competidores de robots de reparto utilizan el posicionamiento GPS para la localización, según Vijay, Ottonomy.IO se basa principalmente en el mapa de alta información y las lecturas actuales de los sensores.

"No utilizamos el GPS como sensor principal para la localización y por eso somos diferentes", dijo. Sin embargo, "el GPS sigue siendo necesario para ayudar a identificar dónde estamos en comparación con cualquier otra coordenada GPS, por ejemplo, que puede ser un punto de entrega o la ubicación de un cliente".

Si bien el enfoque es diseñar robots que sean totalmente autónomos desde el primer momento, la empresa tiene un modo de teleoperación alternativo.

"La gente no monitorea los robots continuamente", dijo Vijay. “Cada vez que el robot da una alerta, es cuando un teleoperador de reserva puede iniciar sesión en el sistema y atender a ese robot. Al hacer esto, una persona puede gestionar fácilmente una flota de 10 robots”.

Al igual que con muchas otras aplicaciones de vehículos, Vijay dijo que los clientes de reparto necesitan convencerse más del valor de la autonomía. Las percepciones van desde "enloquecerse" hasta entusiasmarse con la tecnología, dijo. "La normalización de esa percepción es algo que sucederá con el tiempo", dijo.

Mientras realiza entregas, cree que las múltiples pantallas digitales y sistemas de audio de los robots se pueden utilizar para mejorar la conciencia de los clientes sobre los beneficios de la tecnología autónoma para aumentar la demanda y la adopción.