劳斯莱斯MTU引擎与ASI自动驾驶控制软件兼容

劳斯莱斯和ASI Mining已签署了谅解备忘录，确保MTU引擎可与ASI的自动驾驶车辆控制软件Mobius兼容。双方计划利用其丰富的经验，为客户提供与Mobius兼容的引擎解决方案，以帮助优化车辆动力性能和效率，从而实现更环保、更安全的采矿作业。对双方的客户而言，此次合作可以帮助改进其现有运货卡车的动力系统，并将其转化为自动化操作，从而节省运营成本。

几十年来，MTU柴油发动机一直是全球矿业应用高性能和燃油效率的标杆。为地下和地面采矿车辆提供动力，包括挖掘机、轮式装载机等装载车辆，和拖运卡车、爆破钻机等运输车辆，以及其他采煤机械(如柴油-机械、柴油-电力或柴油-液压)。在这些应用中，MTU引擎具有高性能、高可靠性和可用性，以及易于维护的优势。由于配备MTU发动机的机器具有较长的使用间隔和较高的燃油效率，因此运行成本极低。

ASI是工业车辆自动化领域的领导者，为全球矿业、农业、汽车、政府和制造业的客户提供远程控制、远程操作和全自动化解决方案。2019年11月，ASI宣布开发了一种改进的自动驾驶汽车算法，称作遮挡映射(Occlusion mapping)，用于检测自动驾驶越野车辆经常遇到的陡坡和其他大型障碍物。

为了在环境中安全导航，在地面行驶的自动驾驶车辆依赖描述车辆周围环境的3D空间传感器数据。通常情况下，这些数据会被物体或地形遮挡，导致传感器视场出现间断。这些间断或遮挡，可以表明存在障碍或崎岖的地形。

遮挡会妨碍传感器在某个位置收集数据。由于传感器没有接收到任何数据，因此传感器数据无法提供明确信息，表明被遮挡区域内的情况。而被遮挡的信息必须使用遮挡映射算法来推断，从而为导航系统提供更完整的环境模型。这项新技术可用于矿址的废弃物边缘、陡峭的道路边缘、运河、沟渠和山丘，以及楼梯等室内或城市环境。

遮挡映射算法包括三个主要部分：

一个传感器视场(FOV)模型，描述传感器将要探测的障碍。该组件专为点云传感器而设计，如3D激光雷达、闪光激光雷达、结构光传感器和立体摄像头。

使用传感器FOV模型和实时传感器数据维护并更新遮挡地图，以估算传感器FOV中未检测到的区域内障碍物的概率。

遮挡地图集成到自动驾驶车辆导航系统中。遮挡地图设计用于配合和补充现有障碍探测和避碰系统。