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淺談智慧泊車系統的組成及實現路徑
發布時間：2017-09-13 分類：交通百科
嚴格地說， 智慧泊車系統包含兩個部分：
1.泊車位元資訊輔助類：在需要的時候， 說明車主找到停車位， 甚至提供多處可選的車位， 并將汽車導引到合適的停車位;
2.停車輔助類：包括倒車雷達、半自動的泊車輔助、遙控/全自動泊車，以及代客泊車， 這些都是建立在低速行駛和停車位具備的條件基礎上的。
在泊車的功能里面，已經被客戶完全接受的是倒車雷達的報警，還有環視系統說明車主看到道路的情況;從半自動泊車到代客泊車之前的泊車應用，還是需要車主嘗試環境和使用條件，成功概率不高，所以并沒有給人很舒爽的體驗。
這兩條，前者是泊車資訊化，后者是車輛泊車自動化，其發展的終極形態終是合二為一的全自動的代客泊車，停車位元的資訊化和區域地圖的資訊化還是重要的。
一、泊車位元資訊協助工具
這一功能說白了就是幫助車主找停車位?；谙到y層的泊車位元資訊：不少智慧導航系統在到達目的地之后，基本都會為車主提供附近停車場資訊。大城市的停車難的問題，確確實實影響到了駕車體驗，所以對智慧泊車功能而言，第一重要的還是給用戶提供更好的停車方面的資訊。
泊車位元資訊的提供：
常規的或習慣性的停車地點，車主已經輕車熟路了，無需語音推薦或提供其他選擇;車輛智慧系統后臺通過與公共或半公共停車場的資訊進行連結，充分把附近停車的價格和使用率的資訊收集起來，以合適的方式交互給車主，這一過程就把傳統的車主開到停車場門口詢問門衛有無車位的過程給代替掉了
在進入停車場以后，智慧泊車系統把地上各個區位方向的可用車位、地下不同層樓和不同位置的可用車位元資訊都發給車主，目前大部分停車場通過車位上面的燈光顏色提示車位是已經被占用還是空閑。通過智慧系統，將使用者介面顯示和導航系統打通，這是智慧泊車系統發展的關鍵著力點。
二、代客泊車功能
號稱可實現完全自主泊車功能的法拉第未來量產車型FF91，在年初發布了自動泊車演示，從其現場演示和后續視頻看，這個代客泊車在有兩排車的場地進行，整個過程是按照標準的代客泊車的功能設計去做的：
1)車主在停車場的入口下車，之后整個過程全部交由車輛本身的智慧系統來負責。過程中車主可以選擇通過手機可以與車輛互聯，通過手機介面來了解車輛的情況，車主也完全可以放心讓車去自由發揮，整個過程“不聞不問”。
2)由于演示車輛所在的停車場沒有智慧化的系統支援，因此車輛具備“代客泊車”智慧化系統就需要自主決策，從入口處開始尋找停車位，把自己停進去。
這種測量方法，類似于之前傳統的泊車入位，使用超聲感測器來探測可用車位寬度(也可能使用了前面那個16線lidar來生成車位間距、可能使用側邊超聲感測器量車位)。在這個演示過程中，我們可以發現在找到車位元的整個行駛路徑中并沒有車道線，受測車輛需要在停放車輛、走動車輛、行人、其他障礙物等各類環境資訊中進行判斷，以找到可行駛的區域，包括：
1.需要通過對整個其他車輛的停放位置來抽取可行駛區域
2.環境探測方面需要視覺+雷射雷達，甚至結合側邊的毫米波radar一起完成對周邊資訊的探測
3.停車場內環境情況比較復雜，存在障礙物、活動物體(包括車、人)，甚至還可能有小孩子在里面
4.整個過程分兩段，低速找路/尋找車位+停車入庫
其實，法拉第這個自動泊車功能的演示成分還是挺大的，實際來做，需要更多的場景和干擾因素來驗證其實際可行性。不同地區和不同條件的公共/私人停車場和停車庫，差異也非常大，需要根據各種情況來實驗、分類、學習和重新構造整個功能的設置。
從泊車輔助系統發展到代客泊車系統，這套智慧系統需要對整個泊車過程負責，需要對從駕駛員下車到泊車點這段道路距離和環境的復雜性以及各類可能的意外情況做出正確的判斷，需要對整個行駛過程做出系統性的后備處理：
1.都需要駕駛員在車內操作，對整個過程的安全性負責，車輛只是幫忙計算軌跡路徑，以說明駕駛員停車入庫。
2.在完全代客泊車場景下，一旦把人的因素拿掉，情況就完全不同了：對于周圍環境中車、人和其他障礙物的識別都得交給智慧系統來處理。
三、自動泊車智慧系統的實現路徑
與一個完整速度區間的自動駕駛的架構切合，自動泊車可以對ADS系統的冗余結構進行降級，也可以在剎車部分進行冗余(ESP+EPB)，整個路徑的演化，比較核心的點是在哪里需要做到什么、如何進行升級和降級的考慮。
1.整車的智慧化發展路線
第一步，是車載系統能夠做到讓駕駛員與車輛系統分離，讓車輛系統在離開駕駛員之后，由ADAS系統完全接管原來人的操作，比較典型的就是遙控停車，一般要求人和車在視力所及的地方：
①車主可以通過手機可以指揮車輛進行泊車
②自動駕駛系統可以控制動力總成系統和剎車系統，完成前進、后退和轉向與換檔，整個入庫泊車的過程把人覺得最難的那部分工作全部由智慧系統接管過去。
再進一步擴展，就是人下車的過程和停車入庫的過程徹底分離，車輛可以自主完成停車，要達成這一點，需要停車場完成智慧改造，通過所配置的終端V2I對車輛進行導引。而要在普通的停車場實現自動泊車，智慧車輛需要像駕駛員一樣去找車位。
2.網聯輔助路線
如同我們現在對于智慧道路和智慧城市的考慮，自動泊車未來實現的基礎是將一大部分工作交給整個設施，通過智慧化的云后臺來處理整個過程——
①在限定基礎設施的情況下，可以把很大一部分智慧化的工作交給停車場，通過智慧停車主導內部車輛的動態車位元分配;
②讓停車場的管理系統與駛進的自動化車輛進行通信，告訴車輛可以停放的車位元，下發地圖和路徑規劃曲線;
③智慧車輛根據得到的地圖、車位元位置和局部路徑規劃方案，執行整個智慧泊車過程，在這個過程中需要規避車輛、人員和其他障礙物，這些動態資訊的識別與應對需要智慧車輛自主進行。
④不排除里面會出現一些車隊佇列應用，以實現批量化的車輛位置運轉
3.智慧化路線
如果脫開基礎設施，讓整個自動泊車系統由自身進行，通過AI來支援整個路徑規劃和車位元的選取，從而找到可以停車的地方，這在某種意義上能更加實用一些——
①車輛通過內部的4G網路與企業后臺聯結，獲取必要的資訊，看能否獲取遠端的資訊;
②如果無法獲取相關資訊的話，車輛就得完全依靠自己的智慧系統，在停車場晃悠，尋找潛在的車位;
③車輛需要自行規劃執行路線，并與路線上的其他車輛進行博弈，如果找到了停車位還得與同樣選定該車位的人類司機“溝通”下才能順利的停下來。
④泊車時速度是低下來了，遇到碰撞市絕對速度所引起的危害稍低，但相對速度的問題還是存在，比如低速穿越路口的車輛被正在高速或正常行駛的車輛給撞了，引起的危害還是不低的。
⑤對于開放式的停車區域，比如社區內道路邊上的停車位，要完成自動泊車的情況就更加復雜。
