電子發燒友網報道（文/李誠）倒車入庫、側方停車是無數新手司機的噩夢，在汽車智能化的普及之下，自動泊車這一“黑科技”開始進入大家的視野。在未來20年乃至30年中自動駕駛仍未車企主要的發展方向，而自動泊車相當于低速的自動駕駛，技術難度與自動駕駛相比較為容易，因此自動泊車功能也是實現自動駕駛的必經之路。

圖源：小鵬

其實，自動泊車功能發展至今已有30余年，自動泊車功能也由最初的半自動向全自動轉變。隨著汽車保有量增加，車位間隔減小，停車難已成為社會現存的一大痛點。在車企大力發展自動駕駛的同時，也在將這一痛點轉化為賣點，開始在大量車型中引入自動泊車功能。

自動泊車是一項看著“雞肋”實則“真香”的功能，小編通過咨詢身邊使用自動泊車功能的朋友得知，目前的自動泊車技術已經相對成熟，并且成功率也相對較高，對新手車主來說是一項非常友好的功能。

處于國內造車新勢力第一梯隊的小鵬在去年就通過OTA在線升級，成功將自動泊車功能（VPA）導入小鵬汽車中，并在今年2月，小鵬再次對自動泊車功能進行了升級，開放了跨樓層自動泊車功能（VPA-L），自動泊車記憶距離也由最初的1公里延長至2公里。

小鵬VPA實現原理

小鵬自動泊車功能的首批覆蓋車型為具備XPILOT 3.0系統的小鵬P7智享版和鵬翼板，該功能的實現不需要額外的硬件支持，也無需對原有的停車場進行改造，僅需通過OTA和車身自帶的傳感器即可實現。

小鵬第一個版本的VPA是通過記憶路線實現，最大記憶路線長度為1000m，可同時記憶100個停車場，應用場景覆蓋了地下停車場、大型商場等，但唯一的不足在跨層停車的應用場景中無法使用此功能。在啟用該功能前，需要用戶以低速的行駛狀態沿著泊車路線行駛一圈，讓自動駕駛系統記錄下行車路線和停車位，再通過采集到的信息合成停車場環境地圖。在VPA啟用后，可根據用戶設定的路線結合此前生成的地圖以及車輛位置信息，將車輛平穩的泊入車位。在整個過程中車輛會進入自動駕駛狀態，能夠自行避讓行人、車輛、自動轉彎、繞開障礙物

小鵬VPA實現的軟硬件支持

可能有人會好奇，在大多數地下停車場中沒有網絡信號、沒有GPS信號，小鵬VPA是如何實現環境識別與精準定位的。據介紹，小鵬VPA的精準車輛定位與環境識別是用不到GPS和網絡信號的，功能的實現全部歸功于小鵬P7車型中集成的14個攝像頭、多個雷達傳感器以及IMU慣性導航系統。

雖然車輛集成了超過30個傳感器，但在VPA中的主力輸出主要來自于14個攝像頭構成的外部視覺感知系統，其中包括4個前視攝像頭、5個增強感知攝像頭和4個環視攝像頭。此前就有小鵬P7車主做過一項測試，將車身的所有攝像頭進行遮擋后啟用自動泊車功能，通過測試發現，車輛中控屏無法顯示車身周圍環境信息，車輛也無法完成自動泊車操作，由此可以推斷小鵬的自動泊車功能還以以視覺感知為主。

既然小鵬VPA是以視覺感知作為主力，那超聲波雷達和毫米波雷達的作用是什么？在地下車庫中車輛密度較大、墻壁、柱子、金屬干擾物較多，毫米波雷達所測量的結果不具備參考價值，這也是自動駕駛車輛采用多種組合式雷達的原因之一。而超聲波雷達可以作為車輛在自動泊車過程中障礙物檢測的參考。

在精準定位方面，主要靠的還是IMU慣性導航系統，通過慣性推導能夠精確地判斷車輛的當前位置，并作出位置錯誤信息的校正。通過深挖小鵬的供應鏈發現，小鵬P7所采用的IMU慣性導航系統是基于瑞士供應商推出的u-blox F9高精度定位模塊實現的。u-blox F9可滿足厘米級的定位應用，在該模塊內部集成了一個高精度的慣性測量單元，以及復雜的內置推算算法，通過算法的融合能夠對車輛的慣性數據進行分析，并做出及時的校正，能夠滿足城市復雜環境的應用。同時u-blox F9模塊內部還集成了GNSS定位模塊，如果能夠接收到衛星信號，車輛的定位精度將會進一步的提高。

VPA-L的L升級在了哪？

VPA-L是針對軟件系統為 XPilot 3.5，且已經配置激光雷達的車型，而這個L代表的就是激光雷達Lidar的意思。從目前小鵬所有車型中激光雷達的使用情況來看，該功能只能在小鵬P5車型上實現。激光雷達具有檢測精度高的特性，能夠彌補攝像頭在視覺感知層面的盲區，以及毫米波雷達在復雜環境中不準的問題，進一步提升自動駕駛系統對車輛周圍環境的感知精度，實現應用場景的全覆蓋。

由于硬件能力的限制，此前小鵬P7的VPA功能只能實現在平面的應用場景中使用，而小鵬P5 VPA-L功能通過激光雷達的加持，填補了VPA無法實現跨樓層停車的空缺，同時VPA-L的記憶里程也由此前的1公里增加至了2公里。

結語

小鵬由VPA升級到VPA-L是小鵬在自動駕駛領域前進的一大步，同時VPA-L也是小鵬的首個激光雷達落地應用。雖然在本次升級中小鵬的NGP依然還未調用激光雷達，但VPA-L性能的提升，足以驗證激光雷達在汽車自動駕駛領域并非噱頭。