对于开车出行的人来说,停车难和堵车苦一样,是一个永远都无法避开的话题。虽然这些年来出现了很多的辅助性技术,但是实际的停车体验仍谈不上尽善尽美。
在很多时候,司机朋友们不得不在停车场前大排长队,或是在停车场内“刷圈”找空位,偶尔还得在“夹缝”中将车辆送进车位……路上半小时,停车20分钟,是很多人都曾有过的经历。如果再停到远一点的地方,“栉风沐雨”地取车也是难免。】=
可以说开车出行所带来的便捷,常被这样耗神费力的停车经历冲淡不少。不过,这样的日子真就没有尽头吗?
答案当然是NO。
从自动泊车说起
早在几年前,不少新车就装上了一项叫做自动泊车的功能,率先向停车难问题发起了挑战。
司机将车开到空车位前面,就可以使用这项功能将车停进车位中,过程中只需要在驾驶座上简单操作几步,然后监视车辆周围环境不出问题就行。
在这个过程中,车辆主要是靠超声波雷达来感知环境,也是靠它来发现空着的停车位。当汽车低速经过停车位边上的道路时,它能探测出旁边是否有一块尺寸符合车身要求的“空地”,然后慢慢完成泊车。
但是由于技术本身的限制,自动泊车并没有将很多人从停车难的“苦痛”中解救出来。这项功能非常基础,仍需要司机把车开到空车位旁边,它的车位识别率并不高,通常只支持垂直和水平车位,不能识别划线的车位,需要有汽车、墙面等参照物,不能识别各种各样的障碍物并避障……泊车过程中司机需要持续注意车内和车外的情况,主动或被动地进行一些操作。
因为车辆仅使用超声波雷达作为环境感知的传感器,获取到的信息十分有限,所以也就只能实现基础的泊车辅助。
本质上来说,自动泊车也只是部分地解决了“倒车入库难”和“侧方停车难”,它的自动化程度并不高,远没有到达自动驾驶的地步。
视觉技术的魔力
要想汽车的泊车功能聪明得像人一样,首先要做到的就是它能像人一样可以看见和看懂周围的世界,而这背后的关键就是以计算机视觉为代表的一系列感知技术。
对于汽车来说,摄像头是极为“明亮”的眼睛,它能提供丰富的环境信息,从各不相同的颜色到千奇百怪的形状……几乎是所有泊车用得到的环境信息,而不再只是简单地探测距离。
当车辆获取到的信息越充足,它能够完成的事情也就越多了,这使得泊车功能的可用性大大提高。借助车上的摄像头,车辆不仅可以在泊车功能中应用VSLAM技术,还可以实现对各种车位的检测,可以检测车辆的通行空间,可以检测行人和车辆等障碍物并进行避障……
过去司机所遇到的排队“进场”、苦寻空车位、停车“左支右绌”、停车位距离远等等问题,都能在这个更为先进的自主泊车功能上得到改善。
量产的自主泊车
Nullmax采用以视觉为主融合超声波雷达的低成本单车智能自主泊车方案。
在不少人看来,停车场及周围因为环境相对封闭、车速相对较低,在自动驾驶量产方面具有很大的优势,但是这并不等同于实现自主泊车的量产应用难度就不高。实际上,自动驾驶在这个特定的应用场景下也有着并不妥协的技术要求,比如定位的精度和稳定性、障碍物检测的准确率和速度,等等。
如果在室内停车,或是在高楼林立的园区穿行,车辆的卫星定位性能可能会急剧下降;泊车过程中如果遇到爬坡,车辆可能因为有仰角而无法看到障碍物;在车辆、立柱、路口较多的停车场存在不少盲区,容易突然出现近距离的障碍物……而这些只是量产中需要解决的一小部分问题,自主泊车的挑战可以说一点也不小。
实现自主泊车需要完成一系列的工作,从建图、导航、寻找车位到车辆的泊入和驶出,必须样样都经得住考验。Nullmax的泊车方案支持水平、垂直、斜向车位的自动泊车,完成精准泊入。除了常见的车位类型,它同样也能够识别砖草车位、夜间车位、模糊车位等特殊的车位,具有很高的车位检出率和检准率。
为了安全地处理各类工况,尽可能地提高泊车体验,Nullmax为车辆提供了360°全方位的感知能力。依靠配备的传感器,车辆在泊车场景下可以稳定检测50米远的行人,150米远的车辆,在巡航、泊车的过程中实现无死角的自主避障,并且做到随停随走。
而视觉和超声波融合检测可通行区域,也让车辆的感知没有盲区,定位精度可以达到厘米级。处理各种的极端情况,如PV管、垃圾桶、纸箱等未定义障碍物。对于突然出现的近距离障碍物,系统可以触发紧急制动保障安全。
除此之外,通过HMI系统也可实现包括选择车位、智能召唤、紧急制动等功能在内的智能友好的人机交互。
Nullmax的泊车方案采用视觉方法建立地图,通过视觉输入的语义信息和地图构建模块,实现高效、高精、低成本的建图。而专研的泊车导航系统,也能让决策规划的结果更可靠,结合泊车场景下多急转弯、岔路口的特点,在相应工况做出调整车速、重点关注两侧来车等针对性的决策。
在室内和室外,以及上下坡地段,Nullmax的泊车方案可以实现厘米级的定位精度,并且场景鲁棒性高,能够适应光线、天气变化等情况,消耗内存少、稳定性高。
这样一套实用易用、安全稳定、成本够低的泊车方案,能够为很多司机在平常上下班的时候提供不少方便。
融合一体化方案
事实上,自动驾驶车辆在泊车过程中,一定会遇到方方面面的难题。这些停车场有的是地下,有的是地上,有的则是多层;它们有的是直接在马路边上,有的则是在院区或者园区内;除了常见的多种车位外,还会遇到很多的非标车位。而且在路上和车位中,也随时可能遇到各种各样的障碍物。
这些方方面面的难题,都对自主泊车的性能,尤其是感知的性能,提出了很高要求。软件算法和硬件配置的不断升级,让汽车变得越来越“聪明”,并且持续进步,但与此同时在车端以外布置设备,让停车场也“聪明”起来,也是一条可选的路径。
在一些复杂的停车场景中,人车密度大,行人、普通车辆以及自动驾驶车辆混合在一起,环境复杂且变化快,单一技术存在功能失效的风险。而融合一体化的方案可以形成多传感器前融合的车载感知新系统,让场内设备与车上的感知、通讯模块融合,来实现在极端复杂泊车场景下的泊车功能,并且实现停车场间的智能化调度和停车场内车位的动态规划。
融合一体化的泊车方案可以使用车辆原有的视觉避障和自主泊车配置,对规划控制系统进行升级,增加少量新的配置,就能够将泊车的体验进一步完善。
随着自动驾驶的出现,停车难和堵车苦一样,这个存在了很久、困扰无数司机的用车难题,正在一步步得到解决。相信在以后,无论是怎样的停车场和停车位,都很难再“为难”大家!