城市之光无人驾驶传来捷报！近日，公司正式取得一项名为“多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法”的专利，标志着我们在高精度环境感知与无人环卫智能化领域取得关键突破。通过厘米级精准建模与动态环境重构，让无人车真正拥有”看懂”复杂城市街道的”三维慧眼”，为行业带来更安全、更高效、更精细的清扫解决方案！
01 用三维“慧眼”重构城市街道，让无人车“看懂”世界
传统无人驾驶依赖单一传感器，雨雾天看不清、夜间认不准，常遇”感知盲区”。
城市之光无人驾驶的这项专利正是针对这一痛点给出”破局答案”，创新性地融合激光雷达点云、视觉图像等多源数据，结合AI算法实时生成高精度三维街景模型，并通过优化算法剔除噪声，输出厘米级精度的数字孪生体。可以更精准地感知周围环境，提前规划清扫路径，避免重复清扫或遗漏区域。同时，通过优化三维街景模型，无人环卫车能够更好地识别障碍物、行人和交通标志，从而提高安全性。技术突破亮点：
01 多源数据融合
激光雷达+摄像头，将激光雷达的高精度深度信息（点云数据）与摄像头的丰富视觉纹理（RGB图像）深度融合，如同给无人车装上”立体眼睛+彩色视网膜”，既能精准测量障碍物距离，又能识别其材质与形态（如区分垃圾桶与石墩），还原更真实的街道场景；
02 动态三维建模
实时捕捉动态目标（如行人、行驶车辆）与静态环境（如路灯、路牌、绿化带），并通过AI算法剔除传感器噪声（如雨滴反射干扰），输出动态更新的”活地图”，为无人车提供精准决策依据；
03 自适应优化
针对低能见度场景（雨雾、夜间、强光逆光），通过算法补偿缺失数据（如用历史帧信息补全当前视野盲区），确保全天候稳定感知，彻底告别”看不清、认不准”的行业难题，确保全天候稳定感知。这套系统不仅服务于环卫场景，其多源融合与动态建模能力还可复用于智慧城市管理（如道路破损检测、市政设施监测），为行业提供”一技术多场景”的延展可能。
02 赋能无人环卫车：让清扫更智能高效
这项专利的真正意义，在于将前沿技术转化为可感知的作业效能提升—从”自动化清扫”到”智能化决策”，无人环卫车的四大核心能力被全面激活：
1. 精准识别与主动避障：”零碰撞”安全升级
传统环卫车依赖固定路线或简单传感器避障，常出现”误判障碍距离”或”漏识别小体积垃圾”的问题。而三维街景专利支持下的无人车，可通过多源数据融合，为无人环卫车提供了更全面的环境感知能力。车辆可以提前感知行人、车辆和其他障碍物，从而实现更安全的避障操作，降低碰撞风险。
动态目标（如突然横穿的行人、非机动车），提前0.5-1秒预判轨迹并规划避让路径。
静态障碍（如施工围挡、倒伏树木），精准测量其三维尺寸与位置，自动调整清扫区域边界。
微小目标（如烟头、瓶盖等低矮垃圾），结合地面材质识别（区分硬质路面与绿化带）实现针对性清扫 。
2. 高效路径规划：”零浪费”作业提效
借助三维街景模型，让无人车真正”读懂”街道布局，更精准地识别道路边界和障碍物，动态调整路线，实现更高效的清扫路径规划。例如，在复杂路况下，车辆能够自动调整清扫路线，避开障碍物，确保清扫作业的连续性，效率提升30%以上。
清扫优先级区域（如垃圾堆积密集的人行道、公交站台周边），动态调整清扫顺序。
无效路径（如重复清扫已清洁区域、绕行非必要障碍），通过算法优化减少30%以上的冗余里程。
复杂路况适应（如狭窄街道、不规则绿化带），自动规划”贴边清扫”或”分段折返”路径，确保作业连续性。
3. 精细化作业：”无死角”清洁
针对传统清扫”一刀切”的痛点，三维街景模型支持”差异化清洁策略”：精准识别复杂场景细节（如台阶缝隙），执行差异化清洁策略，清洁更彻底。
识别特殊污渍（如油污、口香糖残留），联动高压水枪或刷盘增强清洁力度。
处理复杂地形（如台阶边缘缝隙、排水篦子周边），通过三维深度数据精准定位，调整机械臂作业角度。
适应季节变化（如秋季落叶集中区），动态调整清扫模式（如落叶模式侧重吸扫）等。
4. 低人力依赖：”无人化”运营闭环
三维数据实时回传云端，运维人员可通过可视化大屏远程监控管理，减少人工干预，有效解决了传统环卫工作中人力短缺的问题。
远程监控多车作业状态（实时位置、电量、故障预警）。
动态调度（根据实时路况调整作业区域或优先级）。
数据复盘（分析历史清扫记录，优化长期作业策略）。
目前城市之光无人驾驶已在多个区域实现”一人管多车”的轻量化运营，人力成本得到显著下降。
知识产权矩阵再升级：截至目前，公司已累计获得超260+项，覆盖无人驾驶全链路技术体系，持续加固行业技术壁垒。
从”能扫”到”慧扫”，城市之光无人驾驶正以硬核技术重新定义无人环卫的边界。当每一台无人环卫车都拥有”三维慧眼”，我们的街道将更干净、更安全，城市管理也将更高效、更人性化。
