代客泊车系统（AVP）背后的技术和算法

代客泊车系统（AVP）作为L4级自动驾驶技术的典型应用，其核心技术与算法涉及多领域协同，具体可分为以下几个方面：

1.环境感知与传感器融合

AVP依赖多种传感器（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器）及场端设备（如停车场摄像头、路侧单元RSU）实现环境感知。例如，华为的AVP系统结合车端传感器与场端雷达、摄像头，实现盲区感知和多层停车场导航。融合感知技术通过多传感器数据融合，提升障碍物识别精度，覆盖动态行人、车辆及复杂场景。

2.高精度定位与地图技术

高精地图：提供停车场内车道线、车位、坡道等厘米级信息，为路径规划与避障提供基础。
SLAM（同步定位与建图） ：实时构建停车场环境地图并精确定位车辆，尤其在无GPS信号的室内场景中至关重要。
融合定位：结合视觉定位、惯性导航（IMU）、轮速计等多源数据，确保定位精度达厘米级。

3.路径规划与决策算法

全局路径规划：由场端或云端计算最优路线，避开拥堵区域（如百度AVP系统通过云端调度车辆至最近空车位）。
局部避障与动态调整：基于实时感知数据，采用强化学习或规则算法动态调整路径，应对突发障碍。

4.车场协同与通信技术

车-场-云协同架构：车端与场端设备（如边缘计算服务器）通过5G或V2X通信实时交互数据。例如，百度Apollo的P-AVP系统采用“车-云-图-场”一体化方案，支持自动地图更新与多场景适配。
技术路线对比：单车智能：依赖车载传感器，成本高但适用场景广。场端主导：需停车场改造（如安装摄像头、雷达），投资回报周期长。车场融合：结合双方优势，提升安全性与效率，但技术复杂度高，是未来主流方向。

5.系统架构与云计算

云端支持：处理停车场全局调度、用户指令下发及高精地图分发（如哈弗AVP的“四位一体”模式涵盖云端与车机协同）。
远程控制：用户通过手机APP实现一键泊车/召唤，需车端与云端的安全通信协议。

6.安全与冗余机制

多重冗余设计：传感器、计算单元冗余确保系统可靠性（如法雷奥与宝马合作的L4级AVP采用高算力平台与多传感器融合）。
安全策略：紧急制动、人工接管接口及持续监控机制（哈弗手册明确要求用户保持对车辆的监控）。

7.商业化进展与挑战

现状：目前多数AVP功能处于Demo或小范围试点阶段，部分车型（如威马W6、极氪001）已实现基础功能，但L4级完全无人泊车尚未大规模普及。
挑战：标准化：国际标准ISO 23374-1及国内团体标准（如T/CSAE 156-2020）正推进，但统一标准仍需完善。成本与基础设施：车场协同需停车场改造，投资成本高。法规与责任界定：L4级自动驾驶的法律责任尚未明确。

未来趋势

集成创新：与无线充电、自动洗车等服务结合，形成闭环生态。
量产计划：宝马与法雷奥计划2026年推出支持L4级AVP的车型，并开放技术给其他厂商。

综上，AVP的技术核心在于多源感知、精准定位、智能决策与车场协同，其商业化落地需技术、法规、基建等多方协同推进。

♯ 代客泊车系统（AVP）中使用的最新传感器融合技术有哪些？

代客泊车系统（AVP）中使用的最新传感器融合技术主要包括以下几种：

1.多传感器融合技术：

超声波传感器：用于探测车位空间，通过多个超声波传感器的协同工作，实现对车位的精确检测和障碍物的识别。
毫米波雷达：用于检测车辆周围的障碍物和动态物体，提供高精度的距离和速度信息。
激光雷达：提供高分辨率的三维点云数据，用于环境建模和障碍物检测，特别是在复杂环境中的应用。
环视摄像头：通过四个或多个摄像头捕捉车辆周围的广角图像，生成鸟瞰图和其他虚拟视角图像，用于环境感知和障碍物检测。
前视摄像头：用于检测车辆前方的障碍物和交通标志，提供更全面的环境感知能力。
IMU（惯性测量单元） ：用于测量车辆的加速度和角速度，结合其他传感器数据，提高定位精度。
5G通信技术：用于实时数据传输和远程控制，确保系统的高效运行。

2.高精度车位检测及车位融合技术：

结合超声波传感器、360环视摄像头和毫米波雷达的障碍物信息，进行多层次的车位融合，实现泊车位的高精度检测。

3.多传感器前特征融合技术：

新一代泊车系统如DropGo加强了摄像头、毫米波雷达和超声波雷达的融合程度，采用多传感器前特征融合技术，提升感知算法的性能。

4.全景影像功能：

使用传感器融合技术，将雷达、视觉和超声波数据整合到车内显示屏上，提供车辆周围环境的全面影像。

5.高精地图和路径规划：

利用高精地图和停车场复杂场景建模算法，实时规划最优路径，实现巡航与泊车的无缝衔接。

6.智能算法与系统架构：

通过高性能计算平台和拟人化智驾算法的深度融合，实现车位随心选、算路走捷径、泊车更类人等黑科技。

♯ 如何解决代客泊车系统（AVP）在复杂停车场环境中的高精度定位问题？

解决代客泊车系统（AVP）在复杂停车场环境中的高精度定位问题，可以从以下几个方面入手：

1.多传感器融合技术：

智能泊车系统需要依赖多种传感器来实现高精度定位。常见的传感器包括摄像头、全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）等。这些传感器的结合可以提供更全面的环境感知能力。通过多源融合定位算法，可以实现高精度实时定位，即使在停车位密集的复杂环境中也能准确识别目标车位。

2.高精度地图：

高精度地图是AVP系统的重要组成部分，它提供了停车场内部的详细信息，包括车位边界线、障碍物位置等。高精度地图可以清晰展示所有车位信息，帮助车辆快速找到合适的车位并规划路径。例如，千寻位置自建的地基增强站提供厘米级定位服务，满足感知系统对绝对位置数据的需求。此外，吉利的AVP系统也采用了基于摄像头、超声波雷达及毫米波雷达的强感知高精度定位技术。

3.SLAM（同步定位与建图）技术：

SLAM技术可以实现车辆的自主定位和导航。通过激光雷达和摄像头等传感器，车辆可以在未知环境中实时构建地图并确定自身位置。这种技术在AVP系统中尤为重要，因为它可以在动态环境中提供实时的定位和路径规划。

4.车端与场端的协同：

AVP系统的实现需要车端和场端的紧密协同。车端设备负责车辆的感知和控制，而场端设备则提供停车场的基础设施支持。例如，百度的AVP系统通过检测停车场内的车辆、行人、障碍物等目标，实时监测车位占用情况，并根据人工或车辆主动申请，调度全局导航路线，引导车辆前往最近的空车位。华为的AVP技术结合了车侧和场侧设备，实现盲区感知、障碍物检测等功能。

5.停车空间识别方法：

在AVP场景中，停车空间识别是一个关键问题。传统的停车空间识别方法如停车线和停车角度识别容易受到光线和环境的影响。为此，可以基于AVP场景中停车空间特征构建的方法，通过摄像头提取特征轮廓、定位特征位置来实现停车空间识别。

6.基础设施系统的改进：

停车场基础设施的改进也是提高AVP系统性能的重要手段。例如，基于路边引导显示屏的停车场引导系统可以提高停车效率和安全性。

通过多传感器融合技术、高精度地图、SLAM技术、车端与场端的协同、停车空间识别方法以及基础设施系统的改进，可以有效解决代客泊车系统在复杂停车场环境中的高精度定位问题。

♯ 代客泊车系统（AVP）的路径规划与决策算法中，哪些算法被证明最有效？

代客泊车系统（AVP）的路径规划与决策算法中，以下几种算法被证明最有效：

1.混合A*算法：

吉林大学高镇海教授团队提出了一种基于最佳停车位置的分层自动泊车路径规划方法，该方法将AVP路径规划从全局决策角度划分为引导层和规划层。引导层采用混合A算法，规划层则采用不同优化方法进行行车和停车路径规划。通过仿真验证，该方法的效率提高了20多倍，平均路径长度缩短了20%以上，同时克服了混合A算法在复杂停车场景中的适用性问题。

2.RRT（随机树）算法：

RRT算法在AVP路径规划中被广泛应用。通过在RRT树上随机采样节点，并采用新的节点生成策略，最终规划出从起始点到目标点的规划路径。RRT算法优化包括仅在车位范围内进行RRT采样、考虑速度信息以及解决倒车过程中的动态障碍物问题。

3.圆弧切法：

圆弧切法首先使用A*算法搜索初始路径，然后通过判断斜率入库，生成停车方向首尾段落，采用等双圆弧切法并用三阶B样条进行平滑处理。该方法考虑了车辆转向和车库边缘停车点的设定。

4.目标与改进RRT算法：

目标与改进RRT算法从终止点出发，生成满足车辆动力学模型的路径，同时考虑垂直停车。外部RRT树的生成基于节点数量和距离阈值，进行控制输入优化。外部RRT树的生成阶段仅完成轨迹生成，而轨迹优化阶段仅进行平滑处理。

5.几何曲线方法：

基于方向图搜索和几何曲线的自动化代客泊车路径规划新方法。该方法在Matlab和PreScan上的仿真结果显示，与一般规划算法相比，该算法生成可行路径的时间更短，具有实际应用潜力。

6.最优控制问题方法：

通过解决最优控制问题来规划自主代客泊车（AVP）轨迹的方法。该方法建立了考虑动态障碍物避免和终端约束的车辆动力学模型，并将停车轨迹规划问题建模为最优控制问题。使用同伦方法扩展障碍物边界，并利用高斯伪谱法（GPM）将最优控制问题离散化为非线性规划（NLP）问题。

7.多车协同决策规划：

基于自主泊车场景的多车协同决策规划研究。该研究提出了车辆优先级分配、车位优先级分配和车辆运动模式的解决方案。主随规划路径方案，对比并采用基于引导的Hybrid A*算法进行主车路径规划，针对曲率不连续处的瓶颈问题提出解决方案。

♯ 在代客泊车系统（AVP）的车场协同技术中，5G和V2X通信技术如何提高系统的安全性和效率？

在代客泊车系统（AVP）的车场协同技术中，5G和V2X通信技术通过多种方式显著提高了系统的安全性和效率。

5G通信技术的低延迟和高带宽特性为AVP系统提供了强大的数据传输能力。在5G网络的支持下，车辆能够实时与云端、基础设施及其他车辆进行高速数据交换，获取更加全面和准确的环境信息。这种实时数据交换不仅有助于车辆更好地了解周围环境，还能提高泊车过程中的安全性。例如，在寻找车位时，车辆可以通过V2X技术提前获取停车场空位信息，减少寻找时间；在泊车过程中，车辆还可以与周边车辆保持实时通信，避免碰撞风险。

V2X通信技术的应用使得车辆能够与路边单元、信号灯等基础设施建立实时通信，进一步提升了AVP系统的安全性与效率。这种实时通信不仅有助于车辆更好地规划泊车路径，还能在紧急情况下提供及时的预警信息。例如，当车辆接近交叉口或有行人通过时，V2X技术可以提前发出预警，确保泊车过程的安全性。

此外，5G和V2X技术的融合应用还构建了人、车、场、云的协同规划、协同感知、协同控制以及协同定位的商业闭环。这种协同规划和控制不仅提高了泊车过程的效率，还通过多视角实时孪生监控、车位预约、车辆引导等功能，进一步提升了停车场的运营效率和用户体验。

在具体实现方面，5G NR V2X标准引入了先进的功能，支持连接和自动化驾驶用例，满足严格的要求。这些功能包括物理层设计、资源分配、服务质量管理、Uu接口增强以及V2N移动性管理等。这些技术的结合不仅提高了通信的可靠性和效率，还确保了车辆在泊车过程中的安全性和稳定性。

5G和V2X通信技术通过提供低延迟、高带宽的数据传输能力，实现车辆与基础设施及其他车辆的实时通信，从而显著提高了代客泊车系统的安全性和效率。

♯ 面对L4级自动驾驶技术的商业化挑战，目前有哪些国家或地区已经制定了相关的法规和标准？

面对L4级自动驾驶技术的商业化挑战，目前已有多个国家或地区制定了相关的法规和标准。以下是一些主要国家和地区的具体情况：

1.德国：

德国在2017年修订了《道路交通法》，成为全球首个为自动驾驶提供法律依据的国家或地区。
2021年5月，德国通过了《自动驾驶法》草案，成为全球首个允许L4级自动驾驶汽车参与日常交通并在全国范围应用的国家或地区。
2022年5月，德国通过了《自动驾驶车辆批准和运营条例》，对自动驾驶车辆运行许可证的申请和审查流程、申请运行区域的要求和审批条件、自动驾驶车辆的市场监督、相关参与方义务以及数据处理规则等作出规定。