自动泊车系统详解：从半自动到自主代客泊车的技术演进

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@小白创作中心

自动泊车系统详解：从半自动到自主代客泊车的技术演进

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https://club.autohome.com.cn/bbs/thread/b6fe7eee4b92bfbf/108352652-1.html

自动泊车系统是现代汽车中一项重要的智能驾驶辅助功能，它通过各种传感器和算法帮助驾驶员完成停车操作。从简单的半自动泊车到完全自主的代客泊车，自动泊车系统经历了多个发展阶段。本文将详细介绍自动泊车系统的分级、工作原理和各个组成部分，帮助读者全面了解这一技术。

自动泊车系统分级

自动泊车定义：

自动泊车是通过遍布车辆周围的传感器探测车辆周围环境信息和有效泊车空间，并规划泊车路径，控制车辆的转向和加减速，使车辆半自动或自动完成泊车操作的功能。
据自动化程度的演进，自动泊车可分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种产品形态，其中，根据搭载传感器和使用场景的不同，全自动泊车又可分为基于超声波的全自动泊车、超声波融合环视摄像头的全自动泊车、遥控泊车三种形态。

自动泊车四级详解

半自动泊车（S-APA）：利用车辆的超声波传感器来检测停车位，并向驾驶员提供停车位信息及进行路线规划。在这一系统的帮助下，车辆的转向可以自动控制，但驾驶员需要根据仪表盘的指示来控制车辆的前进或后退。此外，驾驶员还需负责监控整个过程，并手动控制档位、加速与减速。这种半自动泊车属于SAE L1级别，驾驶需求较高，操作过程较为复杂，可能导致用户体验不佳。
全自动泊车系统（F-APA）：比半自动泊车更智能，能横向和纵向完全控制车辆，但仍需驾驶员监控和接管，属于SAE L2级。该系统分为基于超声波雷达和结合超声波与视觉的版本，后者提供更丰富的环境感知能力。此外，遥控泊车（RPA）功能允许驾驶员用遥控设备在车外控制车辆，便于解决紧密停车场景中的问题，显著提升用户体验，解决最后10米自动化能力。
记忆泊车系统（Home-Zone Parking Pilot，HPP）：在全自动泊车的基础上，可以在更远距离和更复杂环境中自动完成泊入和泊出操作。该系统基于SLAM（即时定位与地图构建）技术，通过车辆传感器学习并记录用户的常用下车位置和泊车路径，建立环境特征地图。当车辆再次经过这些地点时，系统能自动复现泊车路径，完成停车。若外界环境变化大，系统将要求驾驶员接管，属于SAE L3级别。记忆泊车不需预先采集高精地图，适合家庭、园区和办公场所等高频重复泊车场景，有效解决私人停车问题。
自主代客泊车（Automated Valet Parking，AVP）：允许用户在指定地点下车后，通过手机APP发送泊车指令，使车辆自动驶向停车位，无需用户操作或监控。同样，用户可通过APP发送取车指令，车辆将自动从停车位驶至上客点。若有多辆车同时接收到泊车指令，系统能够处理多车动态等待和进入泊车位的情况。车辆在自动行驶过程中需遵守交通规则或停车场规定。AVP系统依赖高精度地图、强大计算能力和先进的自动驾驶算法，能自动完成低速驾驶、避障、搜索车位及车辆泊入/泊出，是业界公认最先可能实现商业化的L4级自动驾驶功能。

自动泊车系统拆解

感知系统

感知系统主要任务：

探测环境信息，采集车辆位置和状态信息，转化为数字信号，
为路径规划和决策提供基础
车位探测阶段:采集车位长宽，判断是否可泊入
泊车阶段:检测汽车相对目标停车位坐标，计算车身角度和转角等，确保泊车安全可靠

中央控制系统

中央控制系统主要功能：

处理和分析感知系统采集的信息
得出车辆当前位置、目标位置以及周边环境
依据参数判断是否具备停车条件
计算最优路径规划
生成相应的控制指令
通过整车网络将泊车过程中所需的转向力矩、转角信息等以电信号形式下发到相关执行器
将需要向驾驶员显示的信息按照输出的逻辑和顺序通知到 HMI 端

随着自动泊车级别提升，各方案所需传感器种类和数目增加，对数据处理需求也越来越高：

超声波数据使用微处理器(MCU)处理
摄像头数据处理包括传统计算机视觉方法和深度学习两种，需使用系统级芯片(SoC)上的中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、数字信号处理单元(DSP)、神经网络处理器(NPU)等处理单元
毫米波雷达和激光雷达数据需要算力更强的专用SoC芯片处理，如英伟达Orin、Thor