隨著居民收入的不斷提高，汽車成為了家家戶戶的必備品，方便出行的同時也帶來了另一個問題——停車難。

這里的停車難包含兩層意思，一個是因為學藝不精，加上教練的訓導＂振聾發聵＂，導致一批駕駛員在駕校就落下了恐懼停車的毛病；至于第二層意思就更簡單了——車多，車位少。

從目前的情況來看，車位少這個客觀因素在短時間內是得不到改善的，即使算上報廢舊車，但汽車每年的增長率肯定是要大于車位的擴張率。無車位可停依舊是一二線城市所要面對的僅次于堵車的第二難題。

不過主觀上的停車難問題，現在卻有了更多解決辦法，比如目前很多車型都配備有的自動泊車系統。

依靠攝像頭和毫米波雷達，搭載APA自動泊車系統的車輛能實現車位的自主識別以及泊入，這對于一些新手司機來說，十分的友好。

不過從技術的角度車發，目前的APA還是太初級了，基本屬于L2級自動駕駛系統里的標配功能，營哥今天就給大家介紹一個更高階的泊車系統，AVP代客泊車，隸屬于L4級的自動駕駛。

01威馬聯合百度，推出L4級代客泊車技術

在今年的百度大會上，威馬汽車聯合百度發布了與共同開發的AVP自主泊車技術，該技術能解決了＂最后一公里問題＂的終極問題，實現停車場景下的高度智能化、無人化。

眾所周知，目前的APA自動泊車系統普遍是需要駕駛員坐在車內，即使有一小部分能實現場外自主泊車，但也需要將車輛開到車位的附近，想要實現更遠端的操作，基本不現實。

但根據百度大會上播放的視頻資料顯示，威馬與百度聯合開發的這套AVP系統能夠實現遠端下車后（比如車庫門口，電梯口），車輛自動泊入停車位。而在需要的時候又能通過APP召喚汽車回到上客點。

更細致一點，根據威馬、百度官方的說法，這套AVP系統其實是被解析為了2個適用場景，一個是家用或辦公室停車場（HAVP），這類場景一般來說車位都是固定的，這時駕駛員需要先帶領這套系統走一次停車的流程，系統就會自動繪制出一張從下車點到車位的路線地圖。

等路線記錄完畢后，下一次駕駛者就可以直接在下車點下車，而威馬的這套系統則會沿著上次的路線將車泊入固定車位。

同理，泊出車位也是一樣，先由駕駛員帶一遍，系統就會記住停車位到接客點的位置信息（一般也是在車庫門口或者電梯口），路線記錄之后就可以通過手機對車輛進行自動泊出的操作了。

另一種場景是公共停車場的場景（PAVP），比如商場、醫院等等，這種地方的車位往往不是固定的，這時需要依靠車輛自帶的系統功能，通過車位智能搜索、阻礙物識別及繞行最終實現智能化的全自主泊車。

02車載硬件并不領先，需要場端設備輔助

從硬件上來看，威馬的這套L4級AVP其實并沒有什么創新，采用了5攝像頭＋12超聲波雷達方案，包含1個120度廣視角單目攝像頭，4個190度超廣角魚眼攝像頭，和12個超聲波雷達。

看過營哥前面文章的朋友都知道，這個傳感器硬件配置只能算得上是主流水平，并沒有過多出彩，前段時間新款奔馳S級可是連激光雷達都用上了。

但我們從結果這個維度來看，這無疑是國內自動駕駛上的一次突破，真正意義上實現了脫人，

那威馬的這套AVP系統又是如何做到的呢？

首先是對于固定車位場景（HAVP），這套系統是依靠學習最開始記錄的地圖路線自動駕駛到停車位，與寶馬的那一套倒車循跡有點相似，但并不是100％還原路線，更多的是依靠地圖來明確整條泊車線路。

而針對公共場景所打造的PAVP，雖然官方沒有明確指出，但營哥猜測應該是依靠車端傳感器＋場端輔助。

看到這是不是感到似曾相識？其實早在2017年，戴姆勒就聯合博世開發了最早的一代AVP代客泊車系統，它們除了在車輛上安裝大量的傳感器外，還做了以下的工作：

包括在停車場內安置激光雷達，用以感知車輛位置以及車位是否可用；為停車場配置一臺算力強大的停車場管理服務器（GMS，Garage Management Server）；基于WiFi建立車輛和停車場之間的通信，讓雙方彼此＂心意相通＂；建立一個云平臺，打通手機、車輛、停車場，提供安全驗證等服務。

換句話說，PAVP的適用條件除了對車輛有要求外，對停車場也有要求，但回顧一下我國目前停車場的現狀，你認為安裝有這些基礎設施的停車場會有幾家？

所以就目前而言，威馬的L4級PAVP系統更像是一個期貨，現在并不能兌現，不過技術發展嘛，總得有第一個出頭鳥，我們還是要更多的鼓勵這種新技術的涌現！

寫在最后：

根據我國《智能汽車創新發展戰略》，到了2025年，各級別自動駕駛滲透率合計達到80％，其中L3級別為20％，L4級別開始進入市場。但從目前行業進展來看，L3落地時間尚不明了，L4更是遙遙無期，而此次威馬聯合百度開發的L4級AVP系統，雖然應用范圍十分有限，但對于整個行業來說，算得上一個能提振信心的消息。
責任編輯：PSY