Roboter übernehmen die letzte Zustellmeile 29.09.2021, 18:49 Uhr

Selbstfahrende Lieferroboter liefern in China über eine Million Bestellungen aus

In China ist es heute bereits üblich, dass Lieferroboter die letzte Zustellmeile übernehmen. Ein wichtiger Durchbruch war die Anwendung modernster Algorithmen, mithilfe derer ein kostengünstiger Einsatz der selbstfahrenden Fahrzeuge in Gemeinden und Städten erreicht wurde.

Die Flotte von Xiaomanlv-Robotern soll in den kommenden drei Jahren auf 10.000 Fahrzeuge erweitert werden, um damit die Lieferkapazität auf eine Million Pakete pro Tag in China zu steigern. Foto: Alibaba Cloud

Die Flotte von Xiaomanlv-Robotern soll in den kommenden drei Jahren auf 10.000 Fahrzeuge erweitert werden, um damit die Lieferkapazität auf eine Million Pakete pro Tag in China zu steigern.

Foto: Alibaba Cloud

Nach Angaben der Alibaba Damo Academy – die globale Forschungs- und Entwicklungsinitiative der Alibaba Group – hat das für autonomes Fahren entwickelte Logistikfahrzeug „Xiaomanlv“ bis September 2021 mehr als eine Million Lieferaufträge ausgeführt. Xiaomanlv hat diesen Meilenstein innerhalb eines Jahres nach seiner Markteinführung erreicht und über 160 städtische Gemeinden in 52 Städten in China beliefert. Insgesamt hat er Pakete an mehr als 200.000 Konsumenten geliefert. Das Labor der Damo Academy hat aber noch weitere Pläne: Die Flotte von Xiaomanlv soll in den kommenden drei Jahren auf 10.000 Fahrzeuge erweitert werden, um die Lieferkapazität auf eine Million Pakete pro Tag in China zu steigern.

 Die Herausforderungen der letzten Zustellmeile

Alibaba forscht seit 2015 an der Technologie des autonomen Fahrens, um die Herausforderungen bei der Zustellung auf der letzten Meile zu meistern. Das Unternehmen nutzt seine Cloud-basierte Plattform für intelligente Simulationstests, die bis zu 10.000 virtuelle Szenarien – wie extreme Wetterbedingungen oder extrem schlechte Nachtsicht – nachstellen kann, um den Algorithmus des Roboters zu testen. Xiaomanlv kommt in 99,9999 % der Zeit ohne menschliches Eingreifen aus, obwohl er an einem typischen Arbeitstag über 40 Millionen Hindernisse erkennen muss.

Algorithmen brachten den Durchbruch

„Ein wichtiger Durchbruch war die Anwendung modernster Algorithmen, mithilfe derer wir einen kostengünstigen Einsatz unserer selbstfahrenden Fahrzeuge in Gemeinden und Städten erreichen können“, sagt Gang Wang, Leiter des Autonomous Driving Lab der Damo Academy. „Durch unsere proprietäre Multisensor-Fusionslösung und die innovative maschinelle Lernplattform AutoDrive sind wir in der Lage, das L4-Niveau des autonomen Fahrens zu erreichen, ohne auf teure, hochauflösende Sensoren zur Navigation zurückgreifen zu müssen. Dies hilft uns, unsere Hardwarekosten erheblich zu senken. Das Ergebnis ist, dass die Gesamtkosten pro Einheit für Produktion und Betrieb nur etwa ein Drittel des Branchendurchschnitts betragen“, fügt Gang hinzu. Auf einer Skala von Level 1 bis 5 beim autonomen Fahren impliziert Stufe 4 einen hohen Automatisierungsgrad.

Kurzfristig den Einsatz von 1.000 Fahrzeugen geplant

Derzeit sind über 200 Xiaomanlv in 22 Provinzen Chinas im Einsatz. Alibaba plant, bis März nächsten Jahres insgesamt 1.000 Fahrzeuge einzusetzen. Jeder Roboter kann etwa 50 Pakete auf einmal und bis zu 500 Pakete pro Tag ausliefern, wobei er mit einer einzigen Ladung 100 Kilometer zurücklegt. Wang verriet auch, dass das Labor mit Cainiao, dem Logistikunternehmen der Alibaba Group, an fahrerlosen Lieferwagen arbeitet, um autonome Lieferungen bei höheren Geschwindigkeiten und über längere Strecken zu ermöglichen. Er geht davon aus, dass die Lastwagen in drei Jahren auf öffentlichen Straßen in verschiedenen Städten in China unterwegs sein werden.

Nachfolgende Beiträge könnten Sie ebenfalls interessieren:

Kurierdienste: Der Kampf um die letzte Meile

Fahrzeugentwicklung für urbane Mobilität

Letzte Meile bietet sehr gute Berufschancen

Von Rolf Müller-Wondorf

Top Stellenangebote

Hochschule Biberach Biberach University of Applied Sciences-Firmenlogo
Hochschule Biberach Biberach University of Applied Sciences W2-Professur "Produktions- und Automatisierungstechnik im Bauwesen, insbesondere Holzbau" Biberach
Hochschule Biberach Biberach University of Applied Sciences-Firmenlogo
Hochschule Biberach Biberach University of Applied Sciences W2-Professur "Geodäsie und Digitalisierung" Biberach
Technische Hochschule Mittelhessen-Firmenlogo
Technische Hochschule Mittelhessen Professur (W2) mit dem Fachgebiet Messtechnik und Data Science Gießen
Hochschule München-Firmenlogo
Hochschule München W2-Professur für Flugsystemdynamik und Regelungstechnik (m/w/d) München
Hochschule Anhalt-Firmenlogo
Hochschule Anhalt Professur (W2) Konstruktionsbegleitende Simulation Köthen
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten-Firmenlogo
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten Professur (W2) Smarte Energiesysteme Kempten
FH Münster-Firmenlogo
FH Münster Professur für "Regenerative Energien - Grüner Wasserstoff" Münster
CURRENTA-Firmenlogo
CURRENTA Leitung Project Procurement, Claim & Contract Management Ingenieurwissenschaften (m/w/d) Leverkusen
BASF SE-Firmenlogo
BASF SE Referent_in Anlagensicherheit (m/w/d) Ludwigshafen am Rhein
Hochschule Bremerhaven-Firmenlogo
Hochschule Bremerhaven Professur (W2) für das Fachgebiet Anlagen- und Schiffsbetriebstechnik Bremerhaven
Zur Jobbörse