在物流与城市服务领域，一种基于多传感器融合、高精度定位与复杂环境决策算法的自主移动平台正逐步从封闭测试场走向开放道路与低空空域。这类平台的核心目标并非替代人类驾驶员的全部职能，而是执行特定、重复、高强度的点对点运输或清洁作业任务。其技术演进路径与乘用自动驾驶存在显著差异，更侧重于任务完成的经济性、可靠性与集成化。2026广州国际无人车与自动驾驶技术展览会作为广州市人民政府主办的第34届广州博览会主题展之一将于2026年8月21-23日在广州·广交会展馆隆重举办，展品范围包括无人车整车、运营平台及服务、智能仓储系统及设备、动力系统、感知与控制、车辆基础部件、自动驾驶、自动驾驶辅助系统、车联网、传感技术、自动驾驶科研机构、无人驾驶技术、通信/数据传输/定位系统、技术系统及风险管理、分析设备等。展会还致力于探索无人车与自动驾驶技术未来的发展趋势和创新方向。通过举办高端论坛、研讨会等活动，为行业内外人士提供思想碰撞和灵感激发的平台，推动无人车与自动驾驶技术的持续创新和发展，力求打造成为全球无人车与自动驾驶技术领域的风向标。这一展会为观察上述专业领域移动平台的技术解构与系统集成提供了集中视角。
01任务环境与感知系统的对应关系
自主移动平台的能力边界首先由其感知系统定义，而感知系统的配置并非追求技术堆砌，而是与预设任务环境形成严格对应。这种对应关系是理解其设计逻辑的起点。
1 ▣ 结构化低速环境下的感知简化
以无人清洁车为例，其典型作业场景是园区、广场、市政道路等相对结构化环境，且作业速度通常低于每小时20公里。在此条件下，感知系统的核心需求是识别可通行区域、静态障碍物与突然闯入的动态物体（如行人、宠物）。系统可能采用以固态激光雷达与视觉融合为主的方案。固态激光雷达提供稳定可靠的中近距离三维轮廓信息，用于避障与路径跟随；视觉系统则辅助识别车道线、垃圾聚集区域等特定特征。对于高空坠物、远距离快速移动物体等小概率高风险事件，系统依赖的是保守的行为规划策略（如立即减速或停车）而非复杂的感知预测，这体现了任务导向下的成本与效能平衡。
2 ▣ 非结构化空中环境的感知挑战
物流无人机的作业环境从城市低空到山地、乡村，面临更强的非结构化特性。其感知系统需应对三维空间中的鸟类、电缆、临时构筑物等障碍，同时受天气（风、雨、雾）影响显著。除了必备的全球导航卫星系统与惯性测量单元提供基础定位与姿态数据外，通常会集成毫米波雷达与双目视觉。毫米波雷达在雨雾天气中穿透性较好，能提供有效的障碍物距离与速度信息；双目视觉则能通过立体匹配计算障碍物的深度信息，且对细小电线等目标有较好的识别潜力。这种多源异构传感器的融合，旨在应对空中无固定“道路”约束下的综合性碰撞风险。
3 ▣ 人车混行路权的精确度量需求
无人配送物流车需要在开放道路的慢速车道或非机动车道上行驶，面临与自行车、电动自行车、行人等交通参与者的复杂互动。其感知难点在于对各类参与者意图的预判与交互博弈。这要求系统不仅检测物体，还需进行行为预测与语义理解。例如，一个在路边静止的人是否有步入车道的意图？前方的自行车是否会突然转向？解决这些问题通常需要引入时序深度学习模型，对连续帧的感知数据进行分析，并结合高精度地图中关于路口、斑马线等先验信息进行综合判断。其感知系统的复杂度和计算需求，通常高于前两者。
02决策规划与任务效益的耦合机制
感知信息输入后，决策规划系统将决定平台“如何行动”。这一过程的逻辑内核并非追求类人的驾驶智能，而是实现任务效益（如能耗、时间、安全性）的优秀化或满意化，与任务类型紧密耦合。
1 ▣ 物流路径的全局与局部解耦优化
对于无人配送物流车，其决策规划通常分为全局路径规划与局部行为规划两层。全局规划基于订单分布、路网信息、交通状况，计算从配送中心到多个目的地的优秀序列与路径，这是一个典型的运筹学问题，旨在最小化总行驶距离或时间。局部行为规划则处理实时避障、跟车、路口通过等具体动作。两者相对解耦，但会通过信息交互进行动态调整，例如因临时交通管制，局部规划上报延迟，全局规划可能为后续订单重新计算路径。这种机制确保了在复杂动态环境中整体任务效率的鲁棒性。
2 ▣ 清洁覆盖率的遍历算法核心
无人清洁车的决策规划核心是保证作业区域的高覆盖率，同时避免重复清扫和遗漏。这本质上是一个区域覆盖路径规划问题。算法会将作业区域栅格化或图形化，然后采用诸如回字形、弓字形等遍历算法生成基础路径。当遇到动态障碍物时，规划器并非简单绕行后返回原路径，而是需要动态更新未覆盖区域地图，并重新计算剩余区域的优秀覆盖路径，以防止因频繁避障导致的大面积遗漏。其决策质量直接以单位时间的清洁面积和覆盖率来衡量。
3 ▣ 无人机飞行的能量优秀轨迹生成
物流无人机的决策规划极度关注能量消耗。其规划器需要在满足起降点、禁飞区、空域限制等约束条件下，生成一条能量优秀的飞行轨迹。这需要考虑空气动力学模型、风场预报数据以及自身电池特性。例如，在逆风航段规划更高速度以缩短时间，在顺风航段则可适当降低速度以节省电力；爬升阶段采用更陡峭的攻角以尽快到达经济巡航高度。这种与物理模型深度结合的规划方式，是无人机与其他地面无人平台在决策层面的显著区别。
03平台集成与运维模式的相互塑造
最终，上述技术模块被集成到一个物理平台中，而平台的具体形态又深刻影响着其部署和运维模式，两者相互塑造，形成特定的商业与技术闭环。
1 ▣ 模块化设计与运维效率
为提高可靠性和降低维护成本，主流无人配送物流车趋向采用模块化设计。感知套件、计算单元、电池包、货箱等均可实现快速插拔更换。当车辆回站后，故障模块可被迅速替换，车辆继续运营，故障模块则由专业人员进行集中检修。这种“整车不修、模块替换”的模式，极大提升了车队整体出勤率与运维效率。模块化也为技术迭代提供了便利，可以单独升级传感器或计算平台，而无需更换整个车辆。
2 ▣ 无人机起降网络与基础设施依赖
物流无人机的规模化运营严重依赖地面基础设施网络，即自动起降场或“无人机机场”。这些设施提供自动充电/换电、货物装卸、气象监测、数据通信中继等服务。平台的集成设计多元化与起降场的接口标准相匹配，例如精确的定位停泊、自动充电触点对接、货舱锁止机构等。无人机平台并非孤立产品，而是“空中平台-地面设施”系统中的一个节点，其设计受到整个网络协议与标准的强约束。
3 ▣ 清洁车的功能附加与一机多用
无人清洁车的基础平台（移动底盘、感知、决策系统）正逐渐成为一个通用载体。除了清扫功能模块，还可以集成洒水、消毒、除尘、绿化修剪甚至安防巡检等不同模块。这种“一机多用”的集成思路，旨在提升单一平台的利用率和投资回报。其背后的技术关键是平台与功能模块之间的标准化电气与数据接口，以及决策系统能够根据搭载模块的不同，调用相应的作业策略库。这使得平台从单一功能设备向多功能服务机器人演进。
1、自主移动平台的技术配置与其执行任务的特定环境构成直接对应关系，感知系统的复杂度由环境的结构化程度与交互对象决定，而非盲目追求技术高配。
2、决策规划算法的核心逻辑紧密围绕核心任务效益指标展开，如物流的路径效率、清洁的覆盖率、飞行的能量优秀，体现了高度专门化的优化导向。
3、物理平台的集成设计与其规模化运维模式、所需的基础设施网络深度耦合，模块化、标准化与多功能化是提升可靠性、效率和经济性的关键路径。
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