代客泊車系統(tǒng)（AVP）背后的技術(shù)和算法

代客泊車系統(tǒng)（AVP）作為L4級自動駕駛技術(shù)的核心應(yīng)用，融合多源感知、高精度定位、智能決策與車場協(xié)同等關(guān)鍵技術(shù)，面臨商業(yè)化落地挑戰(zhàn)，需技術(shù)突破、法規(guī)完善與基礎(chǔ)設(shè)施升級協(xié)同推進。

代客泊車系統(tǒng)（AVP）作為L4級自動駕駛技術(shù)的典型應(yīng)用，其核心技術(shù)與算法涉及多領(lǐng)域協(xié)同，具體可分為以下幾個方面：

1.環(huán)境感知與傳感器融合

AVP依賴多種傳感器（如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器）及場端設(shè)備（如停車場攝像頭、路側(cè)單元RSU）實現(xiàn)環(huán)境感知。例如，華為的AVP系統(tǒng)結(jié)合車端傳感器與場端雷達、攝像頭，實現(xiàn)盲區(qū)感知和多層停車場導(dǎo)航。融合感知技術(shù)通過多傳感器數(shù)據(jù)融合，提升障礙物識別精度，覆蓋動態(tài)行人、車輛及復(fù)雜場景。

2.高精度定位與地圖技術(shù)高精地圖：提供停車場內(nèi)車道線、車位、坡道等厘米級信息，為路徑規(guī)劃與避障提供基礎(chǔ)。SLAM（同步定位與建圖） ：實時構(gòu)建停車場環(huán)境地圖并精確定位車輛，尤其在無GPS信號的室內(nèi)場景中至關(guān)重要。融合定位：結(jié)合視覺定位、慣性導(dǎo)航（IMU）、輪速計等多源數(shù)據(jù)，確保定位精度達厘米級。3.路徑規(guī)劃與決策算法全局路徑規(guī)劃：由場端或云端計算最優(yōu)路線，避開擁堵區(qū)域（如百度AVP系統(tǒng)通過云端調(diào)度車輛至最近空車位）。局部避障與動態(tài)調(diào)整：基于實時感知數(shù)據(jù)，采用強化學(xué)習(xí)或規(guī)則算法動態(tài)調(diào)整路徑，應(yīng)對突發(fā)障礙。4.車場協(xié)同與通信技術(shù)車-場-云協(xié)同架構(gòu)：車端與場端設(shè)備（如邊緣計算服務(wù)器）通過5G或V2X通信實時交互數(shù)據(jù)。例如，百度Apollo的P-AVP系統(tǒng)采用“車-云-圖-場”一體化方案，支持自動地圖更新與多場景適配。技術(shù)路線對比：單車智能：依賴車載傳感器，成本高但適用場景廣。場端主導(dǎo)：需停車場改造（如安裝攝像頭、雷達），投資回報周期長。車場融合：結(jié)合雙方優(yōu)勢，提升安全性與效率，但技術(shù)復(fù)雜度高，是未來主流方向。5.系統(tǒng)架構(gòu)與云計算云端支持：處理停車場全局調(diào)度、用戶指令下發(fā)及高精地圖分發(fā)（如哈弗AVP的“四位一體”模式涵蓋云端與車機協(xié)同）。遠程控制：用戶通過手機APP實現(xiàn)一鍵泊車/召喚，需車端與云端的安全通信協(xié)議。6.安全與冗余機制多重冗余設(shè)計：傳感器、計算單元冗余確保系統(tǒng)可靠性（如法雷奧與寶馬合作的L4級AVP采用高算力平臺與多傳感器融合）。安全策略：緊急制動、人工接管接口及持續(xù)監(jiān)控機制（哈弗手冊明確要求用戶保持對車輛的監(jiān)控）。7.商業(yè)化進展與挑戰(zhàn)現(xiàn)狀：目前多數(shù)AVP功能處于Demo或小范圍試點階段，部分車型（如威馬W6、極氪001）已實現(xiàn)基礎(chǔ)功能，但L4級完全無人泊車尚未大規(guī)模普及。挑戰(zhàn)：標準化：國際標準ISO 23374-1及國內(nèi)團體標準（如T/CSAE 156-2020）正推進，但統(tǒng)一標準仍需完善。成本與基礎(chǔ)設(shè)施：車場協(xié)同需停車場改造，投資成本高。法規(guī)與責任界定：L4級自動駕駛的法律責任尚未明確。未來趨勢集成創(chuàng)新：與無線充電、自動洗車等服務(wù)結(jié)合，形成閉環(huán)生態(tài)。量產(chǎn)計劃：寶馬與法雷奧計劃2026年推出支持L4級AVP的車型，并開放技術(shù)給其他廠家。

綜上，AVP的技術(shù)核心在于多源感知、精準定位、智能決策與車場協(xié)同，其商業(yè)化落地需技術(shù)、法規(guī)、基建等多方協(xié)同推進。

? 代客泊車系統(tǒng)（AVP）中使用的最新傳感器融合技術(shù)有哪些？

代客泊車系統(tǒng)（AVP）中使用的最新傳感器融合技術(shù)主要包括以下幾種：

1.多傳感器融合技術(shù)：超聲波傳感器：用于探測車位空間，通過多個超聲波傳感器的協(xié)同工作，實現(xiàn)對車位的精確檢測和障礙物的識別。毫米波雷達：用于檢測車輛周圍的障礙物和動態(tài)物體，提供高精度的距離和速度信息。激光雷達：提供高分辨率的三維點云數(shù)據(jù)，用于環(huán)境建模和障礙物檢測，特別是在復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)用。環(huán)視攝像頭：通過四個或多個攝像頭捕捉車輛周圍的廣角圖像，生成鳥瞰圖和其他虛擬視角圖像，用于環(huán)境感知和障礙物檢測。前視攝像頭：用于檢測車輛前方的障礙物和交通標志，提供更全面的環(huán)境感知能力。IMU（慣性測量單元） ：用于測量車輛的加速度和角速度，結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)，提高定位精度。5G通信技術(shù)：用于實時數(shù)據(jù)傳輸和遠程控制，確保系統(tǒng)的高效運行。2.高精度車位檢測及車位融合技術(shù)：結(jié)合超聲波傳感器、360環(huán)視攝像頭和毫米波雷達的障礙物信息，進行多層次的車位融合，實現(xiàn)泊車位的高精度檢測。3.多傳感器前特征融合技術(shù)：新一代泊車系統(tǒng)如DropGo加強了攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達的融合程度，采用多傳感器前特征融合技術(shù)，提升感知算法的性能。4.全景影像功能：使用傳感器融合技術(shù)，將雷達、視覺和超聲波數(shù)據(jù)整合到車內(nèi)顯示屏上，提供車輛周圍環(huán)境的全面影像。5.高精地圖和路徑規(guī)劃：利用高精地圖和停車場復(fù)雜場景建模算法，實時規(guī)劃最優(yōu)路徑，實現(xiàn)巡航與泊車的無縫銜接。6.智能算法與系統(tǒng)架構(gòu)：通過高性能計算平臺和擬人化智駕算法的深度融合，實現(xiàn)車位隨心選、算路走捷徑、泊車更類人等黑科技。? 如何解決代客泊車系統(tǒng)（AVP）在復(fù)雜停車場環(huán)境中的高精度定位問題？

解決代客泊車系統(tǒng)（AVP）在復(fù)雜停車場環(huán)境中的高精度定位問題，可以從以下幾個方面入手：

1.多傳感器融合技術(shù)：

智能泊車系統(tǒng)需要依賴多種傳感器來實現(xiàn)高精度定位。普遍的傳感器包括攝像頭、全球定位系統(tǒng)（GPS）、慣性測量單元（IMU）等。這些傳感器的結(jié)合可以提供更全面的環(huán)境感知能力。通過多源融合定位算法，可以實現(xiàn)高精度實時定位，即使在停車位密集的復(fù)雜環(huán)境中也能準確識別目標車位。

2.高精度地圖：

高精度地圖是AVP系統(tǒng)的重要組成部分，它提供了停車場內(nèi)部的詳細信息，包括車位邊界線、障礙物位置等。高精度地圖可以清晰展示所有車位信息，幫助車輛快速找到合適的車位并規(guī)劃路徑。例如，千尋位置自建的地基增強站提供厘米級定位服務(wù)，滿足感知系統(tǒng)對絕對位置數(shù)據(jù)的需求。此外，吉利的AVP系統(tǒng)也采用了基于攝像頭、超聲波雷達及毫米波雷達的強感知高精度定位技術(shù)。

3.SLAM（同步定位與建圖）技術(shù)：

SLAM技術(shù)可以實現(xiàn)車輛的自主定位和導(dǎo)航。通過激光雷達和攝像頭等傳感器，車輛可以在未知環(huán)境中實時構(gòu)建地圖并確定自身位置。這種技術(shù)在AVP系統(tǒng)中尤為重要，因為它可以在動態(tài)環(huán)境中提供實時的定位和路徑規(guī)劃。

4.車端與場端的協(xié)同：

AVP系統(tǒng)的實現(xiàn)需要車端和場端的緊密協(xié)同。車端設(shè)備負責車輛的感知和控制，而場端設(shè)備則提供停車場的基礎(chǔ)設(shè)施支持。例如，百度的AVP系統(tǒng)通過檢測停車場內(nèi)的車輛、行人、障礙物等目標，實時監(jiān)測車位占用情況，并根據(jù)人工或車輛主動申請，調(diào)度全局導(dǎo)航路線，引導(dǎo)車輛前往最近的空車位。華為的AVP技術(shù)結(jié)合了車側(cè)和場側(cè)設(shè)備，實現(xiàn)盲區(qū)感知、障礙物檢測等功能。

5.停車空間識別方法：

在AVP場景中，停車空間識別是一個關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的停車空間識別方法如停車線和停車角度識別容易受到光線和環(huán)境的影響。為此，可以基于AVP場景中停車空間特征構(gòu)建的方法，通過攝像頭提取特征輪廓、定位特征位置來實現(xiàn)停車空間識別。

6.基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的改進：

停車場基礎(chǔ)設(shè)施的改進也是提高AVP系統(tǒng)性能的重要手段。例如，基于路邊引導(dǎo)顯示屏的停車場引導(dǎo)系統(tǒng)可以提高停車效率和安全性。

通過多傳感器融合技術(shù)、高精度地圖、SLAM技術(shù)、車端與場端的協(xié)同、停車空間識別方法以及基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的改進，可以有效解決代客泊車系統(tǒng)在復(fù)雜停車場環(huán)境中的高精度定位問題。

? 代客泊車系統(tǒng)（AVP）的路徑規(guī)劃與決策算法中，哪些算法被證明最有效？

代客泊車系統(tǒng)（AVP）的路徑規(guī)劃與決策算法中，以下幾種算法被證明最有效：

1.混合A*算法：吉林大學(xué)高鎮(zhèn)海教授團隊提出了一種基于最佳停車位置的分層自動泊車路徑規(guī)劃方法，該方法將AVP路徑規(guī)劃從全局決策角度劃分為引導(dǎo)層和規(guī)劃層。引導(dǎo)層采用混合A算法，規(guī)劃層則采用不同優(yōu)化方法進行行車和停車路徑規(guī)劃。通過仿真驗證，該方法的效率提高了20多倍，平均路徑長度縮短了20%以上，同時戰(zhàn)勝了混合A算法在復(fù)雜停車場景中的適用性問題。2.RRT（隨機樹）算法：RRT算法在AVP路徑規(guī)劃中被廣泛應(yīng)用。通過在RRT樹上隨機采樣節(jié)點，并采用新的節(jié)點生成策略，最終規(guī)劃出從起始點到目標點的規(guī)劃路徑。RRT算法優(yōu)化包括僅在車位范圍內(nèi)進行RRT采樣、考慮速度信息以及解決倒車過程當中的動態(tài)障礙物問題。3.圓弧切法：圓弧切法首先使用A*算法搜索初始路徑，然后通過判斷斜率入庫，生成停車方向首尾段落，采用等雙圓弧切法并用三階B樣條進行平滑處理。該方法考慮了車輛轉(zhuǎn)向和車庫邊緣停車點的設(shè)定。4.目標與改進RRT算法：目標與改進RRT算法從終止點出發(fā)，生成滿足車輛動力學(xué)模型的路徑，同時考慮垂直停車。外部RRT樹的生成基于節(jié)點數(shù)量和距離閾值，進行控制輸入優(yōu)化。外部RRT樹的生成階段僅完成軌跡生成，而軌跡優(yōu)化階段僅進行平滑處理。5.幾何曲線方法：基于方向圖搜索和幾何曲線的自動化代客泊車路徑規(guī)劃新方法。該方法在Matlab和PreScan上的仿真結(jié)果顯示，與一般規(guī)劃算法相比，該算法生成可行路徑的時間更短，具有實際應(yīng)用潛力。6.最優(yōu)控制問題方法：通過解決最優(yōu)控制問題來規(guī)劃自主代客泊車（AVP）軌跡的方法。該方法建立了考慮動態(tài)障礙物避免和終端約束的車輛動力學(xué)模型，并將停車軌跡規(guī)劃問題建模為最優(yōu)控制問題。使用同倫方法擴展障礙物邊界，并利用高斯偽譜法（GPM）將最優(yōu)控制問題離散化為非線性規(guī)劃（NLP）問題。7.多車協(xié)同決策規(guī)劃：基于自主泊車場景的多車協(xié)同決策規(guī)劃研究。該研究提出了車輛優(yōu)先級分配、車位優(yōu)先級分配和車輛運動模式的解決方案。主隨規(guī)劃路徑方案，對比并采用基于引導(dǎo)的Hybrid A*算法進行主車路徑規(guī)劃，針對曲率不連續(xù)處的瓶頸問題提出解決方案。? 在代客泊車系統(tǒng)（AVP）的車場協(xié)同技術(shù)中，5G和V2X通信技術(shù)如何提高系統(tǒng)的安全性和效率？

在代客泊車系統(tǒng)（AVP）的車場協(xié)同技術(shù)中，5G和V2X通信技術(shù)通過多種方式顯著提高了系統(tǒng)的安全性和效率。

5G通信技術(shù)的低延遲和高帶寬特性為AVP系統(tǒng)提供了強大的數(shù)據(jù)傳輸能力。在5G網(wǎng)絡(luò)的支持下，車輛可以實時與云端、基礎(chǔ)設(shè)施及其他車輛進行高速數(shù)據(jù)交換，獲取更加全面和準確的環(huán)境信息。這種實時數(shù)據(jù)交換不僅有助于車輛更好地了解周圍環(huán)境，還能提高泊車過程當中的安全性。例如，在尋找車位時，車輛可以通過V2X技術(shù)提前獲取停車場空位信息，減少尋找時間；在泊車過程當中，車輛還可以與周邊車輛保持實時通信，避免碰撞風(fēng)險。

V2X通信技術(shù)的應(yīng)用使得車輛可以與路邊單元、信號燈等基礎(chǔ)設(shè)施建立實時通信，進一步提升了AVP系統(tǒng)的安全性與效率。這種實時通信不僅有助于車輛更好地規(guī)劃泊車路徑，還能在緊急情況下提供及時的預(yù)警信息。例如，當車輛接近交叉口或有行人通過時，V2X技術(shù)可以提前發(fā)出預(yù)警，確保泊車過程的安全性。

此外，5G和V2X技術(shù)的融合應(yīng)用還構(gòu)建了人、車、場、云的協(xié)同規(guī)劃、協(xié)同感知、協(xié)同控制以及協(xié)同定位的商業(yè)閉環(huán)。這種協(xié)同規(guī)劃和控制不僅提高了泊車過程的效率，還通過多視角實時孿生監(jiān)控、車位預(yù)約、車輛引導(dǎo)等功能，進一步提升了停車場的運營效率和用戶體驗。

在具體實現(xiàn)方面，5G NR V2X標準引入了先進的功能，支持連接和自動化駕駛用例，滿足嚴格的要求。這些功能包括物理層設(shè)計、資源分配、服務(wù)質(zhì)量管理、Uu接口增強以及V2N移動性管理等。這些技術(shù)的結(jié)合不僅提高了通信的可靠性和效率，還確保了車輛在泊車過程當中的安全性和穩(wěn)定性。

5G和V2X通信技術(shù)通過提供低延遲、高帶寬的數(shù)據(jù)傳輸能力，實現(xiàn)車輛與基礎(chǔ)設(shè)施及其他車輛的實時通信，從而顯著提高了代客泊車系統(tǒng)的安全性和效率。

? 面對L4級自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化挑戰(zhàn)，目前有哪些國家或地區(qū)已經(jīng)制定了相關(guān)的法規(guī)和標準？

面對L4級自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化挑戰(zhàn)，目前已有多個國家或地區(qū)制定了相關(guān)的法規(guī)和標準。以下是一些主要國家和地區(qū)的具體情況：

1.德國：德國在2017年修訂了《道路交通法》，成為全球首個為自動駕駛提供法律依據(jù)的國家或地區(qū)。2021年5月，德國通過了《自動駕駛法》草案，成為全球首個允許L4級自動駕駛汽車參與日常交通并在全國范圍應(yīng)用的國家或地區(qū)。2022年5月，德國通過了《自動駕駛車輛批準和運營條例》，對自動駕駛車輛運行許可證的申請和審查流程、申請運行區(qū)域的要求和審批條件、自動駕駛車輛的市場監(jiān)督、相關(guān)參與方義務(wù)以及數(shù)據(jù)處理規(guī)則等作出規(guī)定。2.英國：英格蘭及威爾士法律委員會與蘇格蘭聯(lián)合法律委員會發(fā)布報告，提出自動駕駛車輛事故責任劃分建議，以完善道路安全運行機制。2023年，英國政府提出《自動駕駛汽車法案》，旨在確保安全為核心，促進自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。3.日本：日本計劃在農(nóng)村地區(qū)實現(xiàn)L4級自動駕駛汽車上路，并推動法律修訂，展現(xiàn)了國家推進自動駕駛商用的信心。4.美國：美國加州率先推出了允許L4級無人駕駛汽車上路測試的法規(guī)，并對事故報告和測試里程要求作出了明確規(guī)定。美國NHTSA發(fā)布了首個自動駕駛乘員保護安全標準規(guī)則。5.中國：中國已開始探索相關(guān)立法，如《道路交通安全法（修訂建議稿）》和《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例（征求意見稿）》。中國通過了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通行管理規(guī)范（試行）》，為行業(yè)發(fā)展提供了法律框架。中國國家標準GB/T 40429-2021《汽車駕駛自動化分級》正式實施，為后續(xù)自動駕駛相關(guān)法律、法規(guī)、強制類標準的出臺提供支撐。6.韓國：韓國交通部公布了“出行方式革新路線圖”，計劃在2027年實現(xiàn)L4級自動駕駛巴士商業(yè)化。

這些國家或地區(qū)和地區(qū)通過制定和實施一系列法規(guī)和標準，為L4級自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化提供了法律保障和技術(shù)支持。