第四代自動泊車從APA到AVP技術

前言

自動泊車是指汽車自動泊車入位不需要人工控制，系統能夠自動幫你將車輛停入車位，在倒車入庫中可謂是駕駛者的一項利器。當我們找到一個理想的停車地點，只需輕輕啟動按鈕、坐定、放松，其他一切即可自動完成。自動泊車技術同樣適用于主動避撞系統，并最終實現汽車的自動駕駛。

不同的自動泊車系統采用不同的方法來檢測汽車周圍的物體。 有些在汽車前后保險杠四周裝上了感應器，它們既可以充當發送器，也可以充當接收器。這些感應器會發送信號，當信號碰到車身周邊的障礙物時會反射回來。
然后，車上的計算機會利用其接收信號所需的時間來確定障礙物的位置。

他一些系統則使用安裝在保險杠上的攝像頭或雷達來檢測障礙物。 但最終結果都是一樣的，汽車會檢測到已停好的車輛、停車位的大小以及與路邊的距離，然后將車子駛入停車位。不過環境條件對車位測量和停車入位過程有一定的影響，例如樹葉、廢棄物或者冰雪蓋住路沿時，駐車轉向輔助系統可能很難識別路沿。

在汽車智能化的浪潮中，車載傳感器發展迅速，越來越多搭載了先進傳感器的汽車進入了我們的視野。比如能夠在高速公路上實現單車道巡航的凱迪拉克CT6，以及交通嚴重擁堵時解放駕駛員時間的奧迪A8，以及能夠輕松實現高速公路自動駕駛、上下匝道的特斯拉Model系列的車型。

公眾對自動駕駛的認識主要集中在高速、環路，解決的是“開車”的問題。其實自動駕駛技術除了能開得一手好車外，還可以幫助解決新老司機都比較頭痛的停車問題。泊車輔助系統目前已經發展至第三代，從最開始的駕駛員必須在車內配合掛擋完成泊車，發展到駕駛員可以站在車外5米使用手機控制泊車，最后到汽車自己學習泊車路線，完成固定停車位或自家車庫的泊車。

下面，我就來盤點一下已經成熟的這三代泊車輔助系統的傳感器配置以及典型的應用場景，隨后我會對將在一兩年內量產的第四代泊車輔助系統做一個技術分析。

目前市面上已量產的泊車輔助系統主要有三類。最早普及也是最為常見的第一代叫做APA自動泊車，隨后出現的是將泊車與手機結合的第二代RPA遠程遙控泊車，最后是最先進的第三代叫做自學習泊車。在未來一到兩年內將會出現更為先進的泊車解決方案——AVP代客泊車，也就是暫未量產的第四代泊車輔助系統。

泊車輔助一代：APA自動泊車

APA（Auto Parking Asist）自動泊車是生活中最常見的泊車輔助系統。泊車輔助系統在汽車低速巡航時，使用超聲波雷達感知周圍環境，幫助駕駛員找到尺寸合適的空車位，并在駕駛員發送泊車指令后，將汽車泊入車位。

APA自動泊車所以依賴的傳感器并不復雜，包括8個安裝于汽車前、后的UPA超聲波雷達，也就是大家常說的“倒車雷達”，和4個安裝于汽車兩側的APA超聲波雷達，雷達的感知范圍如下圖所示。

APA超聲波雷達的探測范圍遠而窄，常見APA最遠探測距離為5米；UPA超聲波雷達的探測范圍近而寬，常見的UPA探測距離為3米。不同的探測范圍決定了他們不同的分工。

APA超聲波雷達的作用是在汽車低速巡航時，完成空庫位的尋找和校驗工作。如下所示，隨著汽車低速行駛過空庫位，安裝在前側方的APA超聲波雷達的探測距離有一個先變小，再變大，再變小的過程。一旦汽車控制器探測到這個過程，可以根據車速等信息得到庫位的寬度以及是否是空庫位的信息。后側方的APA在汽車低速巡航時也會探測到類似的信息，可根據這些信息對空庫位進行校驗，避免誤檢。

使用APA超聲波雷達檢測到空庫位后，汽車控制器會根據自車的尺寸和庫位的大小，規劃出一條合理的泊車軌跡，控制方向盤、變速箱和油門踏板進行自動泊車。在泊車過程中，安裝在汽車前后的8個UPA會實時感知環境信息，實時修正泊車軌跡，避免碰撞。

APA自動泊車輔助需要駕駛員在車內實時監控，以保證泊車順利完成，屬于SAE Level 2級別的自動駕駛技術。對泊車輔助一代做一個簡單的技術盤點，如下圖所示。

泊車輔助二代：RPA遠程遙控泊車

RPA（Remote Parking Asist）遠程遙控泊車輔助系統是在APA自動泊車技術的基礎之上發展而來的，車載傳感器的配置方案與第一代類似。它的誕生解決了停車后難以打開自車車門的尷尬場景，比如在兩邊都停了車的車位，或在比較狹窄的停車房。RPA遠程遙控泊車輔助系統常見于特斯拉、寶馬7系、奧迪A8等高端車型中。

在汽車低速巡航并找到空車位后，駕駛員將車輛掛入停車擋，就可以離開汽車了。在車外，使用手機發送泊車指令，控制汽車完成泊車操作。遙控泊車涉及汽車與手機的通信，目前汽車與手機最廣泛且穩定的通訊方式是藍牙，雖然沒有4G傳輸的距離遠，但4G信號并不能保證所有地方都能做到穩定通訊。

RPA遠程遙控泊車輔助系統相比于第一代加入了與駕駛員通訊的車載藍牙模塊，不再需要駕駛員坐在車內監控汽車的泊車過程，僅需要在車外觀察即可。泊車輔助二代的技術盤點如下圖所示。

泊車輔助三代：自學習泊車

在汽車變得越來越聰明后，駕駛員的期望也越來越高。他們希望在大雨天下班時，不用自己冒雨取車，而是用手機發送指令后，汽車能自己啟動，泊出車位，并行駛到他們面前。

為了實現這個功能，給駕乘人員帶來更好的體驗，工程師們在汽車上加入了魚眼相機。魚眼相機的鏡頭就像魚眼一樣，能夠看到超過180°范圍內的東西，在汽車四周各裝一個魚眼相機，將他們的圖像進行畸變矯正后再拼接，即可實現360°的環境感知。

市面上的很多高端車型上配備的360°全景影像功能，就是基于以上原理拼接而成的“鳥瞰圖”。為了給駕駛員提供更好地泊車體驗，工程師在鳥瞰圖的基礎上做了更多文章，做出了“上帝視角”，我們可以稱之為“真·360°高清全景影像系統”，配合車上的大屏使用，效果更佳。如下圖所示：

這個時候熱心觀眾就要問了：這個功能看起來確實很高端，但是并沒有解決汽車行駛到我面前的問題。

好問題，接下來要說的就是自學習泊車輔助系統的核心技術——SLAM（Simultaneous
Localization And Mapping，即時定位與地圖構建）。SLAM最早應用于軍事領域，隨后是機器人領域，近兩年才被廣泛應用到汽車領域。我將用一個非常簡單的例子讓大家了解SLAM技術。

當我們走進一個陌生的大房子時，我們每走一步都會在腦海中記錄一些信息，比如這個房子有幾層樓，臥室和洗手間在哪，家具的擺放等，這些被記錄的所有信息就是我們在腦海中建立的地圖（Map），房間的布局，家具的大小、位置關系等信息被稱作這個圖的特征（Feature）。每走一步都會看到新的特征，腦海中的地圖會越來越大、越來越豐富。一旦房子在腦海中建圖完成后，即使把我們放到房子里的任一位置，我們都能根據我們看到的特征，立刻判斷出自己位于哪一層、哪個房間。這就是建圖和定位的簡單描述。

基于相機實現的SLAM技術，被稱為視覺SLAM。視覺SLAM需要從圖像中提取特征信息，再配合視覺里程計的技術建立地圖，但基本原理與上述例子大同小異。

自學習泊車的學習過程

駕駛員在準備停車前，可以在庫位不遠處，開啟“路線學習”功能，隨后慢慢將汽車泊入固定車位，系統就會自學習該段行駛和泊車路線。泊車路線一旦學習成功，車輛便可達到“過目不忘”。

自學習泊車的模仿過程

完成路線的學習后，在錄制時的相同起點下車，用手機藍牙連接汽車，啟動自學習泊車輔助系統，汽車就能夠模仿先前錄制的泊車路線，完成自動泊車了。駕駛員除了讓汽車學習泊入車庫的過程外，還能夠學習汽車泊出，并行駛到辦公樓的過程。聰明的汽車能夠自動駕駛到我們面前，即使在大雨天也不用害怕冒雨取車了。

自學習泊車輔助系統相比于前兩代加入了360°環視相機，而且泊車的控制距離從5米內擴大到了50米內，有了明顯提升。自學習泊車輔助系統的技術盤點如下。

泊車輔助四代：AVP自動代客泊車

最理想的泊車輔助場景應該是，我們把車開到辦公樓下后，直接去辦正事，把找停車位和停車的工作交給汽車，汽車停好后，發條信息給駕駛員，告知自己停在哪。在我們下班時，給汽車發條信息，汽車即可遠程啟動、泊出庫位，并行駛到駕駛員設定的接駁點。

AVP（Automated Valet Parking）自動代客泊車的研發就是為了解決日常工作、生活中停車難的痛點，其主要的應用地點通常是辦公樓或者大型商場的地上或地下停車場。

相比于更為成熟的前三代泊車輔助產品，VP除了要實現泊入車庫的功能外，還需要解決從駕駛員下車點低速（小于20km/h）行駛至庫位旁的問題。為了能盡可能地安全行駛到庫位旁，必須提升汽車遠距離感知的能力，前視攝像頭成為了最優的傳感器方案。地上/地下停車場不像開放道路，場景相對單一，高速運動的汽車較少，對于保持低速運動的自車來說，更容易避免突發狀況的發生。

常用的激光雷達和毫米波雷達沒被選用的原因是，激光雷達的成本較高，在成本降下來之前，不在大部分車企的量產考慮范圍內；毫米波雷達由于感知原理的限制，在低速下的表現并不好，而且在地庫中使用時信噪比不高，也不做考慮。

綜合以上幾點，最基本的AVP自動代客泊車的技術方案如下：

除了以上提到的傳感器外，實現VP還需要引入停車場的高精度地圖，再配合SLAM或視覺匹配定位的方法，才能夠讓汽車知道它現在在哪，應該去哪里尋找停車位。

除了自行尋找停車位外，具備VP功能的汽車還可以配合智能停車場更好地完成自動代客泊車的功能。智能停車場需要在停車場內安裝一些必要的基礎設施，比如攝像頭、地鎖等。這些傳感器不僅能夠獲取停車位是否被占用，還能夠知道停車場的道路上是否有車等信息。將這些信息建模后發送給汽車，汽車就能夠規劃出一條更為合理的路徑，行駛到空車位處了。

目前VP的技術已經比較成熟了，很多車企也跟Tier1（博世、安波福等）或者互聯網公司（百度，歐菲、縱目等）做了概念驗證項目。

總結

泊車輔助系統的發展并不是一蹴而就，而是逐步發展而來的。從最初簡單的超聲波雷達的應用，到引入手機和車載藍牙提供更為豐富的泊車功能，再到SLAM技術的引入，最后到各種車載傳感器的融合與通信技術的應用。每一次的功能迭代都離不開車載傳感器技術、基礎設施建設、算法以及通信技術的成熟。

在5G、傳感器技術、基礎設施愈發成熟的未來，汽車將會更加智能。在不遠的未來，汽車也許不再只是一個簡單的出行的伴侶，更是一個在我們工作時，將自己共享出去的賺錢工具。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第四代自动泊车从APA到AVP技术的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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