自动驾驶与自动泊车

在 SAE (Society of Automotive Engineers 美国汽车工程师学会) 的定义中，自动驾驶被划分为 Level 0 到 Level 5 共六个等级：

Level 0：无自动化 ►  车辆无自动驾驶功能，需要驾驶员完全手动驾驶。

Level 1：驾驶辅助 ►  车辆由驾驶员控制，但具备一些初级驾驶辅助功能。

Level 2：部分自动化 ►  车辆具备了自动驾驶的多项功能，但仍需由驾驶员主导驾驶。

Level 3：有条件自动化 ►  车辆具备自动驾驶功能，驾驶员的重要性已经降低，但驾驶员仍需时刻准备接管车辆控制权。

Level 4：高度自动化 ►  车辆在大部分场景下都可以实现自动驾驶，驾驶员在大部分场景下无需关注车辆驾驶情况。

Level 5：完全自动化 ►  车辆在所有场景下都可以实现自动驾驶，驾驶员在所有场景下无需关注车辆驾驶情况。

在自动驾驶领域中，自动泊车因其低速、封闭或半封闭空间、场景相对固定等因素，成为了自动驾驶领域最容易落地的场景。根据自动化程度的不同，自动泊车被划分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种阶段：

半自动泊车

Semi-Automatic Parking Assist, S-APA ►

对应 SAE Level 1，是基于车辆四周布置的超声波传感器实现车位感知，需要驾驶员实时监督并控制车速，操作流程复杂且用户体验较差。

全自动泊车

Full-Automatic Parking Assist, F-APA ►

对应 SAE Level 2，可实现对车辆横向和纵向的自动控制，但需要驾驶员对车辆进行持续监督并随时准备接管。全自动泊车按照传感器组成的不同，分为基于超声波雷达的全自动泊车和升级版基于超声波与环境视觉融合的全自动泊车，后者有更强的环境感知能力，能够应对更多的停车场景。全自动泊车还有一种产品形态是遥控泊车 ( Remote Parking Assist, RPA )，在 APA 的基础上增加了遥控部分，允许驾驶员在车外可视范围内使用遥控装置控制车辆，能够避免尴尬的停车后打不开车门的场景。

记忆泊车

Home-Zone Parking Pilot, HPP ►

对应 SAE Level 3，记忆泊车建立在全自动泊车基础之上，结合 SLAM ( Simultaneous Localization and Mapping, 即时定位与地图构建 ) 技术，根据学习驾驶员的下车位置、停车地点、泊车路径等，建立常用泊车场景的环境特征地图，以便之后复现驾驶员的泊车路线来替代驾驶员完成停车场景最后一段距离的低速驾驶与车辆泊入。

自主代客泊车

Automated Valet Parking, AVP ►

对应 SAE Level 4，显著特点是无需驾驶员在车内，依靠更精准的感知、更强大的算力、更先进的算法，自主代客泊车可实现智慧停车场内的低速自动驾驶、自主避障、智能搜索车位和自主车辆泊入泊出。驾驶员在智慧停车场指定下客点下车后，通过移动终端下达泊车指令，车辆接收到指令后可自动行驶到停车位，无需驾驶员的操纵与监控；驾驶员通过移动终端下达取车指令，车辆接收到指令后可从停车位自动行驶至指定上客点；若多辆车同时接收到泊车指令，可实现多车动态的自动等待进入停车位；车辆自动行驶过程中，遵循停车场运营方所制定的场内交通规则。

AVP 关键技术

在当前 SAE Level 4 其它场景落地还需要很长的时间，而 AVP 作为当前自动泊车场景中的天花板，同时也是目前业内公认的将最先实现商业化应用的 SAE Level 4 级别的自动驾驶场景，AVP 能够实现全自动的代客泊车功能，帮助驾驶员在停车场景中节省大量时间。

机车互联

手机与汽车的互联，主要包含：车载控制器与网关，T-BOX ( Telematics BOX, 远程信息处理器 ) ，云端后台服务器，手机 App。驾驶员通过手机 App 访问云端后台服务器，建立与车辆 T-BOX 联系，从而激活 AVP 功能，控制车辆开始自主代客泊车模式。

寻找车位

车辆进入停车场，并自动寻找车位，是 AVP 功能的核心。在没有任何控制的情况下，车辆在停车场内自动且准确地寻找到可停的车位，是 AVP 的重点和难点。寻找车位的方案一种让车辆在停车场内边行驶边搜索车位，一旦搜索到可用的车位，就泊入车位：另一种是在停车场内安装其它设备，将可用的车位信息和障碍物等信息发送给车辆，车辆将结合这些，规划好行驶路径，直接开到终点。值得一提的是，这种车辆与停车场交互信息的这种方式，可以实现多车路线规划，避免排队的情况发生。

泊入车位

车辆到达规划车位后，进入自动泊车入位状态，车辆通过规划的泊入路径自动完成车位泊入。

召唤车辆

驾驶员通过手机 App 发出召唤指令，车辆从车位自动驶出，行进至指定位置，至此 AVP 全过程完成。召唤车辆可以看作是自动泊车的相反过程。

UWB 概念浅析

UWB ( Ultra-wideband 超宽带 )，与蓝牙或 Wi-Fi 本质上都是无线电波，但 UWB 与其它无线传输技术完全不同，它是一种基于脉冲的无线载波通信技术，利用纳秒级的非正弦波窄脉冲进行数据传输，其所占的频谱范围很宽 ( 3.1 到 10.6 GHz )。相比之下，蓝牙的频谱范围只有 2.402 到 2.480 GHz；而 Wi-Fi 只是在 2.4 GHz 和 5 GHz 下分别有一些很窄的频谱。

与蓝牙和 Wi-Fi 的连续波信号不同，UWB 发射的是脉冲信号，这使它具备了两个独特的优势：精准定位和高安全性。UWB 与当前的其它通讯技术相比其抗干扰能力强、低功率、超大带宽且理论上成本更低。

如今 UWB 技术在逐渐覆盖智慧城市与交通、智能建筑与工业、智慧零售、智能家居与消费等领域，相信在不远的将来，UWB 技术将得到更加广泛的应用。

UWB 在汽车领域的应用

UWB 凭借其独特优势，很早就受到了汽车工程师们的关注，当前越来越多的汽车厂商开始重视该技术，UWB 在汽车领域的应用主要有：

远程泊车 ► 遥控停车、开关车门车窗、踢脚开后备箱。

安全验证 ► 防中继攻击的无钥匙进入。

机车互联 ► 手机与汽车互联，车内资产跟踪。

车辆联网 ► 基础设施信标、驾驶辅助/微导航、精准定位、自主充电。

便捷功能 ► 离车自锁、智能迎宾灯、手机寻车。

当前 UWB 在车辆上的应用，主要是 PEPS ( Passive Entry & Passive Start 无钥匙进入无钥匙启动，详情参考PEPS的前世今生与未来 )，基于 UWB 精准定位的智能迎宾模式，以及将 UWB 作为雷达应用的尾门踢脚传感器。而更有想象空间的其实是基于 UWB 厘米级精准定位特性的 AVP 自主代客泊车。

UWB 技术为 AVP 赋能

CCC ( Car Connectivity Consortium ) 是一个全球范围内致力于智能手机与汽车连接的跨行业科技联盟。

Fira ( Fine ranging consortium ) 是一个致力于利用 UWB 技术安全精细测距和定位功能提升用户体验的科技联盟。

目前几乎所有主流的手机厂和汽车厂都加入了 CCC 联盟和 FiRa 联盟，而这两个联盟的主要目的就是让车和手机之间能够通过 UWB 实现连接。也就是说，今后这些联盟成员的手机和汽车基本都会内置 UWB 模块。有了 UWB 模块，除了让手机和车辆可以相互感知位置外，还可以通过给停车场加装 UWB 模块，来实现停车场感知车辆位置。这就为 AVP 的实现打好了基础，这也是为什么目前业内将自动泊车场景中的天花板 AVP 公认为将最先实现商业化应用的 SAE Level 4 级别的自动驾驶场景的原因。

AVP 技术路线主要分为改车派和停车场派，改车派通过增加车辆传感器来提升车辆自身的感知能力；停车场派则是通过对停车环境的改造，来实现不同车型的自主泊车。

UWB 室内实时精准定位技术在停车场派 AVP 中变得不可或缺，首先车辆使用 UWB 来实现 PEPS 变成了业内共识，其次使用 UWB 技术来实现 AVP 可以复用车辆 PEPS 的 UWB 模块，这使得汽车厂无需增加过多的额外成本，只需运营方在停车场基础设施中加装 UWB 模块就可实现。汽车厂通常在前大灯和尾灯共放置 4 个 UWB PEPS 模块，在车顶放置 1 个 UWB 模块，车顶的 UWB 模块既可以接收车内的 UWB 信号，也可以接收车外的 UWB 信号。利用车顶的 UWB 模块接收停车场内 UWB 基站的高精度定位信号，以此来增加车辆执行 AVP 时的高精度定位能力。

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