1. 程式人生 > 資訊 >花式體驗小鵬汽車記憶泊車:車庫 800 米極限測試,可躲人躲車,極端場景也傻眼

花式體驗小鵬汽車記憶泊車:車庫 800 米極限測試,可躲人躲車,極端場景也傻眼

小鵬汽車又放黑科技了,這次要大幅度解決你的停車問題。

對,就是停車場內 1 公里都不用你開的那種。

小鵬最近向部分使用者 OTA 了記憶泊車功能 —— 司機手動將車開入地庫,完成一次泊車,系統就能記住你的行駛軌跡和車位。

下次再來到這個地庫,開啟記憶泊車,車輛就會自動開到上次學習的車位那裡,然後完成泊車。

整個過程無需人類司機進行任何操作,最遠可以行駛 1 公里,並且還能記住 100 個停車場的停車軌跡...

簡單來說,就是下了地庫讓車自己開吧。

目前,自動泊車系統在量產車裡非常普遍,但絕大部分泊車系統都是需要在車位旁邊緩慢行駛才能識別車位,然後開啟後慢慢倒車入庫。

因為車位識別流程複雜且準確率不高、行駛速度較慢,所以自動泊車功能的實用性並不高,很多車主並不使用。

而有了記憶泊車功能,下地庫後就可以將停車的全流程交給車輛來進行操作,無需再經歷難用的識別車位過程,實用性可以說是有了一次質變。

除了小鵬,不少車企都規劃了記憶泊車系統,但還沒有量產產品上市。

如果按照普通消費者真正能用到來定義量產的話。小鵬這套記憶泊車,已經是國內第一個能夠真正買到並用到的記憶泊車系統。

國內首個記憶泊車 下地庫自動幫你停車

小鵬 P7 最新公測版軟體 XmartOS 2.6.0 中新增了停車場記憶泊車(VPA)功能,是一項面向停車場場景的 L2 級自動駕駛功能。

當車輛進入地下停車場,行駛到與車位平層時,在小鵬 P7 車機上的泊車功能模組中,就能讓車輛開啟泊車學習。

▲小鵬 P7

此時,駕駛員需要手動駕駛到停車場內的某一車位,並掛入 P 檔。之後,車機會提醒即將完成學習,只需要駕駛員輕輕一點,整個學習過程就已經完成。

當車輛再次來到與目標車位平層的停車場入口,小鵬 P7 會很貼心地主動提醒,是否需要開始記憶泊車。駕駛員只需要點選確認,記憶泊車就會開始工作。鬆開制動踏板,按照學習的路線,行駛到上次學習時停入到的車位,全程不需要駕駛員操作。

跑一遍就學會的小鵬 P7,記憶泊車的效果如何呢?

1、車輛暫時還不會上下樓 在記憶路線上能隨時開始

從前文的描述可以知道,小鵬 P7 的記憶泊車只能在一層樓內完成,並不會自己上下樓。因此,駕駛員需要先手動駕車到地下,與目標車位平層時即可開始記憶泊車。

同時,記憶泊車的起點不一定是學習的起點,只要是在小鵬 P7 學習的路徑上,任意一點都能隨時啟動記憶泊車功能。

2、車輛路線如何確定?按照你教的路線走

在記憶泊車過程中,小鵬 P7 會完全複製學習路線,暫時還不會自己尋找近路。

只學過一遍人類駕駛路線的小鵬 P7 表現穩定,跟隨著繞行路線前進,中間也“不忘”畫蛇。由於畫蛇給了小鵬 P7 轉彎的錯覺,它甚至打開了轉向燈,表示自己正在轉彎。

▲左側:人類駕駛,右側:記憶泊車(記憶泊車以 2.5 倍速度加速播放)

當然,車東西繞圈開屬於特殊情況,正常使用中大部分人都會好好開車,所以小鵬 P7 在使用中也會按照正常的路徑行駛。

2、駕駛員幹什麼?看著路即可

記憶泊車過程車輛會自動加減速,同時還能自動轉向,不需要駕駛員做出任何操作,這是否意味著駕駛員可以下車一走了之呢?答案是不能。

小鵬 P7 的這套記憶泊車系統本質是一套 L2 級自動駕駛系統,需要駕駛員始終關注路況變化。如果出現緊急情況,需要駕駛員隨時接管車輛,防止發生危險。

一旦發生事故,責任將判定給駕駛員,而非自動駕駛系統。

3、只能泊入學會的那一個車位

從前文的描述可以發現,小鵬 P7 的記憶泊車是從記憶路線上的一個起點出發,最終到達目標車位的過程。因此,駕駛員教會小鵬泊入的那個車位,記憶泊車時小鵬 P7 會找到相同的車位。

也就是說,如果車主在停車場內有固定車位,記憶泊車的效果就能發揮其最強能力。

4、行駛速度快嗎?比人稍慢

在整個記憶泊車過程中,小鵬 P7 共行駛了 771 米的距離。期間避讓行人 4 次,避讓車輛 1 次,順利完成了記憶泊車。

泊車速度相比人類駕駛稍慢一些,駕駛員駕車用時接近 6 分鐘,記憶泊車用時不到 8 分鐘。小鵬 P7 的記憶泊車已經處於非常穩定的狀態,行駛中的最高速度大約在 13km/h 左右,全程只有禮讓行人時才有停車動作,其他場景下都有一定的行駛速度。

實際體驗可躲人躲車 極端場景也會傻眼

從表面上看記憶泊車比較簡單 —— 記住駕駛員的操作路徑,重新行駛一遍即可,簡直就是虛擬小火車。

但真正的難點是優秀地下車庫的路況比較複雜,各種行人、車輛甚至是購物車來回穿梭,並且地下車庫對毫米波雷達非常不友好,能否做好避障就決定了這套系統的成敗。

▲小鵬 P7

車東西在一個擁有 6600 多個車位的超大地下停車場裡對小鵬這套系統進行了實際測試,表現可以說是比較到位。

1、地圖構建的很完善 沒有開錯路徑

實際測試發現,小鵬 P7 經過一次的學習,已經能夠構建出精準的地圖,在車機螢幕上顯示實時路徑,同時在右側顯示車輛實時俯檢視。值得注意的是,角落裡還有一張全程的地圖,顯示已經走過的路徑和未來的路徑,有點賽車遊戲的感覺了。

整個體驗過程中,無論我們設定多麼困難的路線,小鵬 P7 都能精準完成路徑的復現,表現非常出色。

2、停車禮讓行人 小鵬 P7 很紳士

在停車場的路口處,正好是商場的出入口,這裡人多、車多,路況比較複雜。

▲小鵬 P7 停車禮讓行人

當有行人走上行車道時,小鵬 P7 逐漸剎停,等待行人通過。待行人走到安全區域後,車輛才會重新開始行駛。

3、靠右行駛完成會車 全程不停車

記憶泊車過程中,小鵬 P7 還遇到了兩次會車場景。

第一次在長直路上,車輛向右打了一點方向,整體靠右行駛完成會車,之後再次回到記憶路線中。整個過程非常平順,同時沒有觸發停車。

▲小鵬 P7 停車場內會車

另一個會車場景有些複雜。當小鵬 P7 需要向右急轉時,恰好對向車道開來一輛 SUV,兩輛車幾乎正對著行駛,並且即將會車。這一場景下,小鵬 P7 也沒有慌亂。先向右靠避開對向車輛,再完成轉彎動作,最終還精準通過了狹窄門洞。在此期間,小鵬 P7 仍然沒有意外停車,行駛非常平穩。

▲小鵬 P7 應對對向車輛、急轉彎和窄門洞

4、極限場景下小鵬放棄了

如果給記憶泊車再增加點難度,小鵬 P7 還能輕鬆泊車入位嗎?

車東西規劃了一個路程不長,學習順利的場景,但在記憶泊車的路線上增加了幾臺購物車作為路障。

當小鵬 P7 遇到泊車路線正前方的兩臺購物車,先是緩緩停車,思考了兩秒,準備從右側行進避讓障礙物。

小鵬 P7 距離障礙物越來越近時,車輛再次剎停,同時仍在調整方向嘗試前進。等待 10 秒鐘左右,小鵬 P7 提示,如果著急的話,建議人工接管車輛。

▲小鵬 P7 應對路障

此時,車輛的雙跳燈開啟,提示周圍的車輛可能遇到緊急情況。

經過近 50 秒的“思考”和方向調整之後,小鵬 P7 最終沒能通過這一障礙物,宣告記憶泊車退出,請駕駛員接管車輛。

這是一個比較極端的場景,也就是在泊車道路上出現了固定障礙物,這種問題對人類駕駛員來說很好解決,但對車輛來說,它會預設不違反交通規則。小鵬 P7 對車道和車位做出位置判斷之後,不會故意壓到車位線,因此最終小鵬 P7 在嘗試繞過障礙物時,右側車輪壓線之後就停止前進。

▲小鵬 P7 壓線後不再前進

總結來看,小鵬 P7 的這套記憶泊車系統規避了多個容易受吐槽的關鍵點。一個是龜速行駛,另一個是記憶路線短,還有就是避障的問題。在把這三點做好的基礎之上,小鵬記憶泊車不增加車輛的成本,同時不依賴停車場的改造,已經具備很高的可用性。

據瞭解,現在小鵬記憶泊車已經開放給 400~500 名公測使用者使用,不久之後,小鵬汽車就會全量推送這一 OTA 升級。

靠攝像頭構建地庫地圖 能記住 100 個停車場

記憶泊車整個過程看似簡單,不就是記下人工駕駛的路線,跟著跑不就行了。但實際上,開發記憶泊車有諸多挑戰。

地下停車場沒有 GPS 訊號、沒有高精地圖、沒有行動網路,甚至毫米波雷達的工作效果也不夠好。相比於寬闊、訊號良好、毫米波雷達正常工作的高速公路,開發停車場場景的 L2 級自動駕駛,其困難程度相當於直接打斷了小鵬 P7 的一條腿。

▲小鵬 P7 自動駕駛架構

那麼,小鵬汽車的工程師是如何解決這些難題的呢?

1、地庫無地圖 必須自建圖

相比公共道路,地下停車場場景面臨最大的困難就是沒有地圖。因此,必須車輛自己實時建圖,從而理解停車場的構造究竟是怎樣的。

利用視覺感知和實時構建,同時毫米波雷達輔助,小鵬 P7 就能完成對停車場各類場景的判斷。只要是在學習過程中車輛通過的位置,感測器就能記錄下周圍的場景,包括路面、牆壁、車位等關鍵資訊。

據瞭解,小鵬 P7 在記憶泊車過程中,會開啟車身全部攝像頭,包括 10 個高感知攝像頭和 4 個環視攝像頭。這種操作並不常見,因為環視攝像頭在高速場景中作用並不明顯,同時由於供應商的限制,融合二者的感知資料其實並不容易。

▲小鵬 P7 感測器配置

小鵬汽車自動駕駛中心高階產品經理孫紅霄說道,環視攝像頭和超聲波雷達的感知距離大約在 6 米左右的範圍。環視攝像頭與高感知攝像頭的配合,二者配合能夠對整個環境進行更精準的建模。

2、GPS 訊號受阻 車輛定位很關鍵

地下停車場還有一大挑戰就是沒有 GPS 訊號,車輛可以知道周圍有什麼,但是卻不知道自己在哪。

面對這一情況,小鵬 P7 通過 IMU 慣性測量單元,精準判斷車身姿態和運動方向,實時確認車輛的位置。最終,車輛能夠畫出一張精準的行車路線圖。

▲小鵬 P7 空間定位和記憶泊車

此外,小鵬採用語義地圖和匹配演算法,實現實時釐米級高精度定位。據介紹,語義地圖相當於車輛在感知過程中打下無數個座標形成地圖,並且車輛理解每一個座標代表什麼。每走過一次相同的場景,車輛也會驗證此前的演算法是否正確。也就是說,小鵬 P7 在停車場內走得次數越多,記憶泊車的精度也會越高。

通過這種方式的定位,並不是確定車輛在地球上的某個位置,只需要確定車輛與各個關鍵點的相對位置。因此,完全不需要依賴 GPS 訊號。

3、雷達效能受限 主要靠視覺避障

而在高速公路 L2 級自動駕駛系統中常見的毫米波雷達,在停車場場景無法全部發揮作用。

孫紅霄說道:“地下停車場是一個封閉環境,毫米波雷達電磁波的反射會非常雜亂,頂棚、承重柱、金屬物體等都會有不同程度的反射。總體來說,毫米波雷達能夠幫助追蹤動態目標,在停車場內對視覺的依賴相當強。”

4、可記住 100 個停車場 資料本地儲存

現階段,小鵬 P7 能夠記住單個停車場內 1000 米的泊車路線,最多能記憶 100 個停車場,幫助駕駛員完成記憶泊車。孫紅霄說道,對於 100 個停車場、每個停車場最多 1000 米的資料,小鵬 P7 所擁有的儲存空間完全足夠。並且,車輛所記憶的資料全部儲存於車端,為保護隱私不會聯網上傳。

下一步解決地上停車 非固定車位也不怕

在自動駕駛行業內,停車場一直是一個研發困難的場景,這是因為場景複雜,且交通參與者更加無序。

不過,小鵬一直都是行業內的先行者。早在 2019 年,小鵬 G3 車型就已經實現了全自動泊車功能。

駕駛員駕駛車輛找到車位之後,即可下車,連續按兩下車鑰匙上的泊車按鍵,車輛就能自己到車入庫。完全不需要駕駛員參與,相當於 L4 級自動泊車。時至今日,這套全自動泊車系統在業界也難以找到第二個對手。

就在不久前,記憶泊車已經面向使用者公測,即將全量推送,小鵬的泊車輔助再上了一個新臺階。

不過,經過大半天的體驗之後,車東西也看到了這一版本更新中的三個遺憾之處。第一,當前記憶泊車只能在地下停車場使用,露天停車場或停車樓不能使用。第二,目前記憶泊車只能在同一樓層內使用,小鵬 P7 還不會上下樓。第三,現階段記憶泊車只能泊入目標車位,並非任意一個指定車位。

帶著這些問題,車東西和業內多家媒體共同採訪了小鵬汽車自動駕駛中心高階產品經理孫紅霄和小鵬汽車網際網路中心副總經理劉毅林,他們對體驗後的疑問做出解答,並討論了未來記憶泊車的發展規劃。

▲劉毅林(左)和孫紅霄(右)接受媒體採訪

孫紅霄說道,小鵬做停車場的記憶泊車功能,最終一定會對停車場全場景覆蓋,而在此之前,小鵬會分步完成,因此第一個記憶泊車場景就選擇了地下停車場。

至於為什麼不選擇露天停車場,孫紅霄認為,露天停車場的環境可能是更加複雜的,因為露天停車場並不是一個封閉環境,交通參與者更多,同時場景也更復雜。

同時,露天停車場常年日晒雨淋,車道線、車位線等基礎設施的完善程度大多不如地下停車場。

露天停車場、停車樓等其他場景的記憶泊車功能已經在規劃中,未來會更新發布。

另外,記憶泊車功能的跨樓層能力正在規劃中,很快就能更新發布。屆時,車主有望可以將車停在地面,車輛記憶泊車到地下三層。

現階段,記憶泊車只能泊入目標車位,這一車位可以是車主的固定車位,想要泊入臨時車位,需要記憶泊車與自動泊車相結合才能實現。

孫紅霄說道,非固定車位的記憶泊車同樣也已經在規劃當中。未來甚至可以記憶泊車到停車場內的超充站車位,逐漸讓記憶泊車成為停車場內的導航輔助駕駛功能,也就是小鵬汽車的 NGP 功能。甚至,記憶泊車已經是城市低速 NGP 的一種體現。

劉毅林說道,小鵬 P7 在記憶泊車功能中能夠顯示豐富的元素,這些元素的呈現主要由網際網路團隊負責,更是網際網路團隊和自動駕駛團隊緊密配合的結果。

他說道,小鵬汽車自動駕駛團隊主要負責記憶泊車功能的研發,包括感知物體的型別、未知、屬性等關鍵資訊,然後交由網際網路中心的應用研發團隊做 3D 環境還原。未來,小鵬 P7 車機上能夠呈現出風味豐富的元素,包括寵物、地面箭頭、隔離樁、交通錐、三輪車以及閘口等。

結語:小鵬汽車的自動駕駛野心

回顧 2020 年小鵬 P7 的釋出會,當時何小鵬說道未來將實現高速自主導航駕駛 NGP、停車場記憶泊車、紅綠燈通行輔助等諸多 L2 級自動駕駛功能,如今三個目標中有兩個已經實現。

小鵬堅持全棧自研自動駕駛系統,在量產自動駕駛行列中已經居於前列。面對未來出行場景,相信小鵬汽車還會不斷拓展量產自動駕駛的邊界。