文章摘要: 代客泊車系統(tǒng)(AVP)作為L4級自動(dòng)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(jìn)。代客泊車系統(tǒng)(AVP)作為L4級自動(dòng)駕駛技術(shù)的典型應(yīng)用,其核心技術(shù)與算法涉
代客泊車系統(tǒng)(AVP)作為L4級自動(dòng)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(jìn)。

代客泊車系統(tǒng)(AVP)作為L4級自動(dòng)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(gè)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(dá)、激光雷達(dá)、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(shí)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(dá)、攝像頭,實(shí)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(dòng)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(shí)時(shí)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(jì)等多源數(shù)據(jù),確保定位精度達(dá)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(jì)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(dòng)態(tài)調(diào)整:基于實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù),采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)或規(guī)則算法動(dòng)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(jì)算服務(wù)器)通過5G或V2X通信實(shí)時(shí)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(dòng)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(dá)),投資回報(bào)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(jì)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(jī)協(xié)同)。遠(yuǎn)程控制:用戶通過手機(jī)APP實(shí)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(jī)制多重冗余設(shè)計(jì):傳感器、計(jì)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(dòng)、人工接管接口及持續(xù)監(jiān)控機(jī)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(jìn)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(diǎn)階段,部分車型(如威馬W6、極氪001)已實(shí)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(biāo)準(zhǔn)化:國際標(biāo)準(zhǔn)ISO 23374-1及國內(nèi)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)(如T/CSAE 156-2020)正推進(jìn),但統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)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(zé)任界定:L4級自動(dòng)駕駛的法律責(zé)任尚未明確。未來趨勢集成創(chuàng)新:與無線充電、自動(dòng)洗車等服務(wù)結(jié)合,形成閉環(huán)生態(tài)。量產(chǎn)計(jì)劃:寶馬與法雷奧計(jì)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(zhǔn)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(jìn)。
? 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(gè)超聲波傳感器的協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)對車位的精確檢測和障礙物的識別。毫米波雷達(dá):用于檢測車輛周圍的障礙物和動(dòng)態(tài)物體,提供高精度的距離和速度信息。激光雷達(dá):提供高分辨率的三維點(diǎn)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(gè)或多個(gè)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(biāo)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和遠(yuǎn)程控制,確保系統(tǒng)的高效運(yùn)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(dá)的障礙物信息,進(jìn)行多層次的車位融合,實(shí)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(qiáng)了攝像頭、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)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(dá)、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(shí)時(shí)規(guī)劃最優(yōu)路徑,實(shí)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(jì)算平臺和擬人化智駕算法的深度融合,實(shí)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(gè)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(shí)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(shí)現(xiàn)高精度實(shí)時(shí)定位,即使在停車位密集的復(fù)雜環(huán)境中也能準(zhǔn)確識別目標(biāo)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(xì)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(qiáng)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(dá)及毫米波雷達(dá)的強(qiáng)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(shí)現(xiàn)車輛的自主定位和導(dǎo)航。通過激光雷達(dá)和攝像頭等傳感器,車輛可以在未知環(huán)境中實(shí)時(shí)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?yàn)樗梢栽趧?dòng)態(tài)環(huán)境中提供實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)需要車端和場端的緊密協(xié)同。車端設(shè)備負(fù)責(zé)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(biāo),實(shí)時(shí)監(jiān)測車位占用情況,并根據(jù)人工或車輛主動(dòng)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(shí)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(gè)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(shí)現(xiàn)停車空間識別。
6.基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的改進(jìn):停車場基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)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(jìn),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(tuán)隊(duì)提出了一種基于最佳停車位置的分層自動(dòng)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(jìn)行行車和停車路徑規(guī)劃。通過仿真驗(yàn)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(shí)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(jī)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(jī)采樣節(jié)點(diǎn),并采用新的節(jié)點(diǎn)生成策略,最終規(guī)劃出從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的規(guī)劃路徑。RRT算法優(yōu)化包括僅在車位范圍內(nèi)進(jìn)行RRT采樣、考慮速度信息以及解決倒車過程當(dāng)中的動(dòng)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(jìn)行平滑處理。該方法考慮了車輛轉(zhuǎn)向和車庫邊緣停車點(diǎn)的設(shè)定。4.目標(biāo)與改進(jìn)RRT算法:目標(biāo)與改進(jìn)RRT算法從終止點(diǎn)出發(fā),生成滿足車輛動(dòng)力學(xué)模型的路徑,同時(shí)考慮垂直停車。外部RRT樹的生成基于節(jié)點(diǎn)數(shù)量和距離閾值,進(jìn)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(jìn)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(dòng)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(shí)間更短,具有實(shí)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(dòng)態(tài)障礙物避免和終端約束的車輛動(dòng)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(kuò)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(yùn)動(dòng)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(jìn)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(qiáng)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(shí)時(shí)與云端、基礎(chǔ)設(shè)施及其他車輛進(jìn)行高速數(shù)據(jù)交換,獲取更加全面和準(zhǔn)確的環(huán)境信息。這種實(shí)時(shí)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(dāng)中的安全性。例如,在尋找車位時(shí),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(shí)間;在泊車過程當(dāng)中,車輛還可以與周邊車輛保持實(shí)時(shí)通信,避免碰撞風(fēng)險(xiǎn)。
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(shí)時(shí)通信,進(jìn)一步提升了AVP系統(tǒng)的安全性與效率。這種實(shí)時(shí)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(shí)的預(yù)警信息。例如,當(dāng)車輛接近交叉口或有行人通過時(shí),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(shí)時(shí)孿生監(jiān)控、車位預(yù)約、車輛引導(dǎo)等功能,進(jìn)一步提升了停車場的運(yùn)營效率和用戶體驗(yàn)。
在具體實(shí)現(xiàn)方面,5G NR V2X標(biāo)準(zhǔn)引入了先進(jìn)的功能,支持連接和自動(dòng)化駕駛用例,滿足嚴(yán)格的要求。這些功能包括物理層設(shè)計(jì)、資源分配、服務(wù)質(zhì)量管理、Uu接口增強(qiáng)以及V2N移動(dòng)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(dāng)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(shí)現(xiàn)車輛與基礎(chǔ)設(shè)施及其他車輛的實(shí)時(shí)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(dòng)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(biāo)準(zhǔn)?面對L4級自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化挑戰(zhàn),目前已有多個(gè)國家或地區(qū)制定了相關(guān)的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。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(gè)為自動(dòng)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(dòng)駕駛法》草案,成為全球首個(gè)允許L4級自動(dòng)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(dòng)駕駛車輛批準(zhǔn)和運(yùn)營條例》,對自動(dòng)駕駛車輛運(yùn)行許可證的申請和審查流程、申請運(yùn)行區(qū)域的要求和審批條件、自動(dòng)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(huì)與蘇格蘭聯(lián)合法律委員會(huì)發(fā)布報(bào)告,提出自動(dòng)駕駛車輛事故責(zé)任劃分建議,以完善道路安全運(yùn)行機(jī)制。2023年,英國政府提出《自動(dòng)駕駛汽車法案》,旨在確保安全為核心,促進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。3.日本:日本計(jì)劃在農(nóng)村地區(qū)實(shí)現(xiàn)L4級自動(dòng)駕駛汽車上路,并推動(dòng)法律修訂,展現(xiàn)了國家推進(jìn)自動(dòng)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(bào)告和測試?yán)锍桃笞鞒隽嗣鞔_規(guī)定。美國NHTSA發(fā)布了首個(gè)自動(dòng)駕駛乘員保護(hù)安全標(biāo)準(zhǔn)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(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理?xiàng)l例(征求意見稿)》。中國通過了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)GB/T 40429-2021《汽車駕駛自動(dòng)化分級》正式實(shí)施,為后續(xù)自動(dòng)駕駛相關(guān)法律、法規(guī)、強(qiáng)制類標(biāo)準(zhǔn)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(jì)劃在2027年實(shí)現(xiàn)L4級自動(dòng)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(shí)施一系列法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn),為L4級自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化提供了法律保障和技術(shù)支持。
代客泊車系統(tǒng)(AVP)背后的技術(shù)和算法
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