尽管自动驾驶汽车十分受到大众的关注，但在建筑工地上的自动驾驶技术并没有被大量关注。这些新的进展使项目经理和建筑工人可以更快速完成工作并按计划交付建筑项目。在本文中，我们将介绍一些已经在使用的自动驾驶建筑设备以及训练AI所需的数据标注，从而使它们成为现实。
自动推土机
目前许多公司正在开发自主推土机，用于执行如脱水、种植和堆浸等重复性任务。这也有助于避免接触潜在的危险操作场景甚至是污染。对于建筑公司和工人来说都是非常有好处的，因为对于公司来说，这意味着机器可以执行这些重复性劳动，从而减少运营成本。这也得以让工人去执行更重要的工作，从而提高了效率和生产力。
此外，建筑工人可以得到更强的安全性，因为可以避免接触危险操作和污染。我们还需要记住，长期操作推土机也会导致颈部、手臂和手的疲劳加速，这也可能导致危险情况。
自动挖掘机
在建筑工地上，自动挖掘机使用尖端机器人技术自动化挖掘。这些挖掘机可以使用各种传感器实时监测它们移动的土壤数量，从而限制额外土壤的移动，有助于使建筑项目更加环保。
这些挖掘机非常适用于挖掘沟渠，这是一个非常重复的过程，但需要很高的精度，因为工人需要确保他们正在挖掘的深度，如果挖得太深，就会冒着破坏沟渠墙壁的风险，然后这对于帮助安装管道或电缆的人来说是不安全的。
除了挖掘沟渠之外，这些挖掘机还可用于无结构环境中的物料搬运，包括采矿和建筑。在现实环境中操作挖掘机可能会很具有挑战性，因为存在危险的极特殊情况，例如岩石滑动、地面坍塌或过度污染，并可能导致死亡和受伤。
无人驾驶运输车
自动驾驶运输车对于任何需要进行挖掘或采矿等项目的场合都非常适用。运输车辆会沿着可预测的路径移动，以可预测的速度行驶。它们会来回穿梭于一个固定的路线，通常是从装载工具到垃圾场再返回。此外，机器不会受到长时间单调工作所带来的分心和疲劳，因此减少了人类操作员面临设备与其他车辆或设备接触的风险。在卡车内部，所有获取的数据都会被编译，以便软件可以做出适当的决策。例如，可以计算附近设备的最大速度或卡车刹车所需的时间等决策。
所需要的数据标注
用于训练这些AI技术所需的数据标注类型是什么？
我们研究的自动化技术依赖于激光雷达和计算机视觉相机来扫描其周围环境。让我们先看一下激光雷达，激光雷达的工作方式是发出脉冲光，然后光线会反弹到激光雷达。光线反弹回来所需的时间越长，物体离激光雷达越远，随后创建一个3D点云世界，需要使用点云包围框和例如语义分割进行标注，帮助计算机识别点云所属的类型。
计算机视觉相机需要使用2D或3D包围框等方法进行训练，但是不易被矩形框完全囊括的物体需要使用多边形进行数据标注。由于语义分割可以区分相似物体之间的边界并将它们标记为相同的标签，因此也需要使用语义分割。但是，实例分割在这里也可以使用，因为它可以跟踪和计算图像中物体的存在、位置、数量、大小和形状。
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