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停車姿勢大研究：小鵬VPA記憶泊車憑啥稱地表最強？！

第一電動大牛作者電動汽車用戶聯(lián)盟 2021-06-09 07:35

大家好，我是大包子貍呀。

今天我們一起來研究一下開車……哦，不，停車的姿勢。

01 停車姿勢是怎么變化的？

雖然，開車的姿勢千變?nèi)f化，但只要是車最終都要有停下來這一步，對于停車這個日常操作，自從有汽車的哪一天開始，就不斷進化出各種各樣的姿勢，讓我們一起來看一看：

在汽車剛發(fā)明的時候，汽車的動力不足，速度也很慢，大多數(shù)的汽車的制動系統(tǒng)是從馬車上直接借鑒過來的手剎，制動效果很差。

隨后，陸陸續(xù)續(xù)發(fā)明了鼓剎、碟剎、真空助力、四輪剎車、ABS、ESP和電子制動控制系統(tǒng)，我們才能很好的把車停下來。

但是，把車停下來并沒有結(jié)束，還有關(guān)鍵的一步是怎么把車停到該去的位置上。于是，倒車鏡、后視鏡、甚至是電子后視鏡也陸續(xù)登場，不過這些更多的還是起到輔助工具的作用，聰明（懶惰）如人類一直在探索怎么樣能讓車自己開進自己的位置。

一開始，大家更多的還是在被動式自動泊車階段。在這個階段里，在泊車時提醒駕駛員前方或車輛后方障礙。發(fā)展到后來逐漸加入視覺圖像、加入輔助線還有周邊盲區(qū)預(yù)警，直到現(xiàn)在的倒車雷達+360度環(huán)視的場景。

后來則出現(xiàn)了半自動泊車，就是在泊車的過程中，車輛提示駕駛員進行切換檔位，并進行加減速。這個時候往往也是自動泊車被笑話最多的地方，選擇自動又費心又費力還變得更慢。

然后就是現(xiàn)在的全自動泊車，在這個功能開始出現(xiàn)的時候，因為成功率不高，各種笑話滿天飛。

但是到了現(xiàn)在，隨著視覺融合技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)可以全程不需要人操作，甚至人不在車內(nèi)完成近距離的停車。

從上面的過程可以看出，泊車過程已經(jīng)從“車不動，我來動”轉(zhuǎn)變成了“我少動，車多動”，除了個別情況和按幾個按鈕之外，幾乎沒有更多的操作了。

02 為什么要探索記憶泊車這個新姿勢？

首當其沖的就是，人類的智慧（懶惰）的需求。

根據(jù)之前百度Apollo分享的數(shù)據(jù)，我國一方面泊車市場存在5000W+的車位缺口，另一方面停車位的使用率只有45%。

在一線城市，有車族平均耗費15分鐘進行一次停車行為，如果按照一天兩次操作，那么每天就可以節(jié)省30分鐘，一年將節(jié)省至少150個小時，相當于18個工作日。

再聯(lián)想到實際生活中大家的體驗，比如商場的地下車庫找不到車位，出了商場找不到車，前面新手擋在行駛路線上；同時在一些特殊場景里，例如下雨天，沒帶傘或者拿著很多東西，需要照顧小孩等，在這些場景里，AVP系統(tǒng)能提供很多便利。

還有則是技術(shù)發(fā)展的考慮，可以說，AVP是通往自動駕駛的必經(jīng)之路。

通過AVP泊車這一超低速環(huán)境下的自動駕駛，可以驗證自動駕駛所有的架構(gòu)設(shè)計，包含路徑規(guī)劃，建圖，預(yù)測，感知等方面，為后續(xù)開放區(qū)域的自動駕駛積累數(shù)據(jù)和經(jīng)驗。

還考慮到目前公共區(qū)域的自動駕駛還受到技術(shù)、法理和倫理等多個方面的限制，在這些限制解除前，唯有AVP是可以落地的場景，所以各種新車自然會爭相而至。

03 現(xiàn)在大家的停車姿勢都有哪些？

目前看來，實現(xiàn)這一場景主要有場端、云端和車端三種方式。

首先是場端，主要由停車場的智能硬件來實現(xiàn)這一愿景。通過激光雷達對停車場環(huán)境進行感知，通過終端計算將信息傳輸給車輛，引導車輛行駛。

可是這一技術(shù)受到硬件的限制，需要對停車場進行改造，而且代價不菲，很難大規(guī)模推廣。

其次是云端，主要是通過車輛傳感器的數(shù)據(jù)和信息與停車場信息同時上傳到云端，通過云端計算后輸出指令控制車輛。

比如威馬與百度合作，借助百度Apollo平臺的云算力，實現(xiàn)了遠程自動泊車，可儲存5條固定路線，出入庫雙向操作，不能脫離目視范圍。

在體驗過程中，發(fā)現(xiàn)車輛行駛距離大約在50米左右，距離過近，使得意義受限，另外該功能對網(wǎng)絡(luò)有一定依賴，沒有網(wǎng)絡(luò)的地區(qū)，無法完成上傳數(shù)據(jù)的操作。

最后則是車端，主要是全部依靠車輛本身的感知來完成泊車，不需要外界信息輔助。

比如小鵬的記憶泊車，記憶泊車的思路是車輛會學習你在停車場的停車路線和車位，然后下次到了這個停車場就可以按照記憶去停。這個場景內(nèi)不依賴網(wǎng)絡(luò)和GPS，依靠車輛本身就可以完成泊車。

目前看來，該技術(shù)體驗還不錯，但是目前不能下車，也無法泊出，使得實際功能性不強，后期進一步發(fā)展對算法要求也較高。

這種姿勢以后會解鎖哪些新體驗？

停車更加方便。

在小鵬記憶泊車目前的體驗來看，更大程度上是一種技術(shù)體驗和數(shù)據(jù)積累，可以在一定程度上緩解駕駛員在場內(nèi)的簡單重復勞動，可以利用這段時間去理理東西，做些回家或上班的準備什么的，當然和朋友同事炫技，給剛認識的小姑娘表演下，也是不錯的利器，沒想到現(xiàn)在撩妹都智能化，自動化了……（我結(jié)婚前怎么沒有這個技術(shù)？?。?/span>

智駕加速閉環(huán)。

目前來看，在高速等封閉路段，諸如小鵬NGP等領(lǐng)航輔助駕駛功能已經(jīng)實現(xiàn)點對點的自動輔助駕駛，隨著P5等車型的發(fā)布，城市NGP功能釋放后有望實現(xiàn)在城市主干道的點對點的自動輔助駕駛，當中高速、中低速場景都有了解決方案的時候，低速和超低速場景的解決方案正式目前記憶泊車所準備的。

一旦閉環(huán)形成，智駕系統(tǒng)或?qū)⒖梢詫崿F(xiàn)你上下班經(jīng)常走的路線，直接從家車庫到單位車庫的點到點自動駕駛，實現(xiàn)部分路線的全程自動輔助駕駛體驗。

增加場景想象。

記憶泊車是個基礎(chǔ)能力，在這個能力上，可以開展非常豐富的想象，比如自動駛?cè)?a class='link' href='http://ewshbmdt.cn/tag/充電站' target='_blank'>充電站（包括充滿后自動離開），自動洗車后歸位，自動代取快遞，無法停車地區(qū)的下車后，自動圍繞制定地點環(huán)繞，甚至點到點的自動車輛租賃/出行服務(wù)。

還可以按照國情，給車輛更多本土化的訓練，比如E-NCAP里AEB測試場景包含躲避麋鹿等大型動物，換到國內(nèi)是否需要檢測車庫里亂跑的野貓？又或是堆放的雜物？這些都給記憶泊車系統(tǒng)增加了無限的想象空間。

更或者眾包地圖，讓每個使用AVP的車輛既是眾包地圖的使用者，又是貢獻者。

讓停車場中增加或消失的元素可以通過眾包車輛進行更新，從而提供更好的駕駛體驗。