在工程机械智能化转型的关键时期，广州城建职业学院机电工程学院王昌盛、刘家琦、黄树君、刘韵、曹兴烁等学生组成的团队，在学院周立求博士、教授和高宇星老师的带领下，凭借自主研发的无轨寻迹技术，打破行业传统束缚，在科技创新的浪潮中，正式开启工程机械无人化自主作业的创业征程。
学生团队在开展项目研究
长期以来，工程机械无人化自主作业受限于识别精度低、路径规划慢、作业偏差大等技术壁垒，极大限制了其应用范围的灵活性。为解决这一难题，我院王昌盛学生团队历经无数次实验与调试，成功攻克无轨寻迹技术。
无轨寻迹技术涵盖了1.多传感器融合变频技术，其根据探测环境动态调整不同传感器频率/帧率在10-60Hz之间;2.利用动态拐点优化算法，比之传统算法，其步数搜索仅需十分之一;3.提前预测控制偏差,采用行为预测模型自主矫正偏差等关键成果。
无轨寻迹技术利用团队自研的多传感器动态变频技术融合图像分割算法，解决环境识别精度低的问题，使物体识别与定位成功率提高95%，实现厘米级定位精度。团队首创动态拐点分层优化算法，解决路径规划算法慢的问题，实现搜索体量少90%、运算过程快38%。以及运用行驶偏差自主校正技术，解决控制偏差大的问题，在实际工况下测试，短距离往返式高密度作业千次偏差为零。结合以上核心技术，依托激光雷达、摄像头、惯导系统、距离传感器，配合自研多传感器融合动态变频技术，多算法融合进行路径规划及机械臂控制，使工程机械始终保持在正确路径上。
基于这项创新技术，团队看到了工程机械无人化自主作业领域的广阔前景，毅然决定踏上创业之路。他们计划将无轨寻迹技术率先应用于矿用自卸车、挖掘机等大型设备，旨在解决矿山开采、高辐射等恶劣环境下人力成本高、作业效率低、安全风险大等问题。目前，团队已与多家企业达成初步合作意向，并着手进行产品的实地测试。
柳工集团作为行业排头兵，在工程机械无人化领域已有诸多布局。而王昌盛学生团队的无轨寻迹技术，有望与行业现有成果形成互补，共同推动工程机械无人化迈向新高度。随着团队创业计划的稳步推进，相信在不久的将来，其技术将广泛应用于各类工程场景，助力行业实现跨越式发展，在工程机械无人化自主作业的赛道上跑出属于自己的加速度。
