Les camions autonomes peuvent-ils transformer la chaîne d’approvisionnement mondiale ?
La route ouverte fait depuis longtemps partie de la philosophie américaine. Artères d’asphalte reliant les villes, les villages et les horizons sans fin des prairies à la côte. Ils symbolisent la liberté de mouvement, l’aventure et l’opportunité. Et aucune career n’incarne mieux cet idéal que le camionneur au lengthy cours. Un cow-boy des temps modernes, sillonnant le pays (et souvent les frontières), s’assurant que les étagères sont bien remplies, que les médicaments sont disponibles et que vos commandes en ligne arrivent à temps. En 2021, les camions ont déplacé plus de 70 % du tonnage de fret aux États-Unis. C’est le travail qui fait littéralement tourner l’économie. Cependant, alors que la demande de transport de marchandises augmente régulièrement et que l’industrie s’adapte aux nouvelles réglementations et à une pénurie imminente de chauffeurs, les entreprises cherchent à utiliser des réseaux de fret numériques et des camions autonomes pour augmenter leur capacité, accroître leur résilience et libérer des chauffeurs expérimentés pour des chauffeurs hautement qualifiés. des tâches comme le ramassage (premier kilomètre) et livraison (dernier kilomètre).
Pour la finale de la saison de Maintenant, allez construirej’ai voyagé en Arizona pour voir remark cette technologie transforme la chaîne d’approvisionnement mondiale.
Il faut beaucoup pour acheminer les marchandises d’un level A à un level B de manière autonome – comme on l’appelle dans l’industrie, un mission.
Cela begin par un camion de inventory, équipé d’une suite de caméras et de capteurs qui permettent une imaginative and prescient à 360 degrés jusqu’à 1 000 mètres. Ajoutez des ordinateurs embarqués avec des racks de données pour le stockage et l’analyse, une alimentation dédiée et des milliers de pieds de câble. Ensemble, ce système peut traiter environ 600 billions d’opérations par seconde et exécuter une inférence en temps réel sur ce qu’il voit, permettant à un camion d’identifier et d’éviter les obstacles, de quitter une autoroute en toute sécurité et de trouver une place optimale sur la voie pour éviter les accidents, tels que les glissements latéraux ( qui sont plus courants que vous ne le pensez).
Les longues distances entre le ramassage et la livraison, les miles intermédiaires, représentent l’une des plus grandes opportunités pour le camionnage autonome, et la cartographie joue un rôle très vital. C’est plus qu’une easy navigation et routage level à level. Il s’agit de cartes tridimensionnelles haute définition, encodées avec une connaissance approfondie de l’environnement routier et mises à jour en permanence dans le temps. Ils incluent des informations telles que les limitations de vitesse, les accidents et les risks de la route, les zones de building, les passages pour piétons, les feux de circulation, voire la composition, la pente et la courbure de la floor de la route.
Pour créer ces cartes, des véhicules équipés de capteurs parcourent les itinéraires bien avant les camions, collectant des pictures, des GPS, des LiDAR et des mesures de mouvement inertiel. Ils sont si détaillés qu’ils marquent chaque bande blanche sur la route. À partir de là, les données sont déchargées vers Amazon S3, et une structure pilotée par les événements lance le processus de création d’une carte HD, qui est ensuite stockée dans S3 et mise en cache dans un CDN où elle est disponible en téléchargement. Lorsqu’un camion parcourt l’itinéraire, il examine cette carte à ce qu’il voit en temps réel, et lorsqu’il détecte une différence, en utilisant le LTE embarqué, il communique le changement aux autres camions autonomes sur l’itinéraire – de la même manière que les conducteurs ont utilisé CB radios pendant des décennies.
Étant donné que les systèmes embarqués n’ont pas besoin d’utiliser de précieuses ressources de calcul pour décomposer et interpréter ces factors de données, l’accent peut être mis sur des facets plus dynamiques de la conduite, comme la réaction à un véhicule entrant dans sa voie.
Cela est dû, en grande partie, à Apprentissage profond et simulation, ce qui permet une constante “et si l’expérimentation”. Alors qu’ils ont parcouru plus de 10 thousands and thousands de kilomètres sur la route, ils ont pu simuler un ordre de grandeur de plus, en une fraction du temps, en utilisant les applied sciences cloud d’AWS. Le résultat est autonomie de niveau quatre (une Tesla Mannequin 3 est de niveau deux).
Si l’objectif est de fournir aux gens les marchandises dont ils ont besoin en temps opportun et de manière efficace, le camionnage autonome peut vraiment aider. Il n’y a pas de pauses obligatoires et la technologie n’est jamais fatiguée ou distraite. C’est infiniment affected person. Cela signifie que les choses arrivent là où elles vont plus rapidement et de manière plus sûre.
Cela ne signifie pas que nous aurons besoin de moins de chauffeurs. Au contraire, cela signifie que nous aurons besoin de plus de chauffeurs et de plus de techniciens certifiés CDL que jamais pour effectuer des inspections et effectuer le travail acharné de la livraison du premier et du dernier kilomètre.
Lee White l’a dit le mieux dans cet épisode : “Le camionnage autonome sera l’événement le plus transformateur qui ait frappé la chaîne d’approvisionnement depuis des décennies.”
Maintenant, allez construire !
