南通大学团队研发智能除冰车巧除冬日路障 已与十余家企业达成项目推广意向

暑假期间，南通大学交通与土木工程学院的无人驾驶实验室里一派忙碌景象。屏幕上密密麻麻的代码、不断跳动的数据曲线，构成了“智御冰途”团队的暑期生活。

去年冬天，一辆智能除冰车灵巧地穿梭在北方冰雪覆盖的街头巷尾。其碳环氧复合材料刷头可扫净5毫米以下路面薄冰，路面仿形自适应减磨技术能有效降低路面损伤，振动铣削技术更是国内首创……这款路面友好型智能除冰车便出自该团队之手。

“这个月，我们要着力解决退化环境下除冰车自动驾驶算法出现的定位漂移、目标漏检、路径偏离等问题。”南通大学交通工程专业2022级本科生闫童童说。所谓退化环境，指的是积雪、结冰、反光、雾霾等因素导致传感器信号衰减或失效的极端工况，这对于需要在冬季冰雪路面自主作业的智能除冰车而言无疑是很大的考验。

在仿真平台中搭建高度还原的结冰道路退化场景，采集大量冬季道路实景数据，模拟积雪完全覆盖车道线、路面暗冰大面积反光、夜间能见度低等多种典型且危险的工况……为了攻克技术难题，团队采取“分模块调试+全链路验证”的策略。数百次实验中，车辆在仿真场景里一次次碰撞，成员们一次次复盘数据、调整参数，将每一条异常数据拆解为可优化的技术点。

在进行结冰道路退化场景仿真实验的同时，团队结合前期在沈阳等地交通管理部门的调研结果，对处于极寒高湿环境下的无人除冰车元器件进行初步优化改良。团队选取多种符合宽温域标准的芯片、传感器和执行器，逐一进行冷启动测试和连续运行监测，并进行纳米级防水密封与加热恒温系统的联合调试，确保整车电控系统在零下30摄氏度环境下能实现长时间稳定运行。

“我们团队成员大多来自北方，每年冬季饱受雨雪后结冰带来的出行困扰。”谈及研发智能除冰车的初衷，南通大学人工智能专业2024级硕士研究生朱理说，传统的撒盐除冰不仅会造成路面腐蚀，还需耗费大量人力物力资源。“随着环保要求日益提升以及除冰行业的转型升级，机械除冰已是大势所趋，但常见的大型除冰机无法进入小街小巷，制作一款能进入各个角落、实现柔性高效除冰的小型除冰车就成为我们团队的目标。”

提起这款除冰车的创新点，团队负责人、南通大学人工智能专业2024级硕士研究生邱将杰如数家珍：“我们的智能除冰车独创‘超声振动+压溃铣削’集成式自适应除冰刷，提高了20%—30%的除冰率，配合无人驾驶技术，能够在许多场景使用。”

为推动除冰车更“接地气”、更“有市场”，南通大学交通与土木工程学院与中铁十一局等十余家企业达成项目推广意向。目前，团队围绕除冰车相关技术申请发明专利12项，发表SCI期刊论文9篇。

谈及未来，邱将杰坚定表示：“我们将继续精进技术，进一步在除冰领域站稳脚跟，在智能交通的大方向下不断丰富除冰车产品系列，拓展应用场景。”