自动泊车体验为什么还不够好？“GGAI视角”

ADAS市场的刚需，来自交通事故和保险理赔的数据最为直观。

从道路交通运输部获得的数据，在2018年道路交通事故出现的事故大约有21万件，死亡4.1万人，受伤16.9万人，直接经济损失约118个亿。

低速下的碰擦事故，是常见的交通事故，从中国保险网的数据，2018年整个的保险案件约7732万件，保险理赔约有5688亿元。

简单计算得出，大概0.27%的理赔事故是记录到了整个道路交通事故当中，而约90%以上的事故都是一些轻微事故，而这些轻微事故，其实也都是在低速的场景下发生的。

为了增加驾驶体验，如何减少在低速场景下碰撞事故，提升的驾驶安全，成为了从业者思考的问题。

在2019（第九届）高工智能汽车开发者大会（北京站）上，辅易航CEO辛勇磊表示，低速下的场景常见的有，车辆启停过程中驾驶员不专注驾驶、频繁使用微信、在一些低速的跟车包括狭窄的车位，低速的刮蹭，以及车辆四周有小孩，盲区导致事故，这些情况居多。

在广州以及在很多的大城市当中，低速行驶出现事故很多，包括越来越拥挤的地下停车库、立体车位，都给整个低速ADAS以及泊车功能提出了更严苛的要求。

专注低速自动驾驶

从0km/h一直到120km/h，把整个ADAS分成了低速和高速的范畴。

之所以这样分类，是因为TJA或者AEB，其实在30km/h公里以上甚至是60km/h才会启动这样的功能，中间有很多的空缺地带。另外一些就是局限于在低速下的，20km/h以内，甚至是10km/h以内的泊车。

辅易航短期内更专注于解决低速下的场景，然后使用到的传感器更多的是以超声波、环视、前置摄像头的一些传感器，解决目前在低速下遇到的一些问题。

辛勇磊介绍，公司从2017年成立，2018年就完成了基于超声波的全自动泊车，2019年完成整个融合的泊车，增加了双感知的系统。

到2020年的时候，将增加更强的算力，整个传感器的探测距离也更长，可以解决在拥堵路段的时候，如何跟车，以及在低速状况下的加速抑制。比如在等红绿灯的时候，前车还没来得及走开油门就已经踩下，导致经常会出现一些小碰擦。

L3甚至是L4的自动驾驶可能慢慢地会在2020年落地，但是整个法律法规以及长尾效应到底能不能在这个时间实现落地量产，更多的是把技术做到位。

AVP要以控制单位作为一个基础、载体，才能够更好的实现，所以在没有实现融合泊车试用场景更丰富的同时，其实AVP只是一纸空谈。所以，辅易航更专注于低速场景，但是同时也会兼顾到一些高速下的ADAS功能。

泊车市场正在爆发

整个的产品功能从UPA的驻车辅助，到超声波泊车以及融合泊车，还有之后的AVP，功能与接口越来越丰富。

从最开始基于超声波传感器的半自动/全自动泊车，到现在这些功能只火了大概5年，而且没有人用，装车率也只有3%、5%，一直维持在这样的水平。

今年这一现象发生了改变，对于APA，主机厂开始要求融合泊车。而融合泊车今年在广汽新一代车型的装配率已经提升到了25%，吉利的融合泊车装配率已经提升高35%。

辛勇磊表示，这是市场爆发的讯号，来自于单一功能出现了10倍的增长，对个产品来说，如何把它做到能够更人性化，同时能够更加符合贴近现实的泊车场景，是对每一个做ADAS和泊车企业一个巨大的挑战。

目前，市面上自动泊车功能体验差异较大，辛勇磊表示，同样可以识别车位、车位线，但是当遇到一些复杂的不规则场景时，完成度就下降。

在这个过程当中，主要源于泊车系统没有实现真正的两种系统的融合，只是简单的进行叠加。

融合需要的是融合策略，不光要识别车位线，也要识别车位距离，进行叠加之后，分析出来之后才进行泊车，这是最关键的一点。

如果只是进行简单叠加，1+1就不会大于2，这也是当前大多数自动泊车体验差的原因。辅易航的系统已经实现的融合策略达到了约30、40种，在这个过程当中，还处于一直在往上提升的过程当中。

辛勇磊介绍，整个泊车场景，差不多有将近1500种，同一种场景在下雨天、不同的温度下都可能形成不同的泊车场景。

有没有把这些泊车场景库先建立起来，不断地去验证这些泊车场景库，也是提升泊车体验的一个非常重要的因素。

两种解决方案

作为一家初创公司，辛勇磊表示，公司愿意以更灵活的模式来交付产品，所以有两种解决方案：

第一，软件融合的方式，之后进行交付。在最开始更多的是提高域控制能力，目前两种控制单元（超声波、视觉）在未来的一定时间内还是独立分开的，公司通过提供软件融合能力，做一个相对意义上的域控制软整合。

在这个过程当中，主机厂也有更多的意愿，去做一些上层的功能，更多人机交互的功能，体现出不同厂商之间的差异化。但是这个过程中会有一些问题，很多上层的功能可以做，但是中间层、底层甚至是复杂驱动，这些主机厂是不太愿意去做的，可能缺乏这样的专业团队做。

公司愿意提供上层的软件，给到合作方，包括底层的复杂驱动、软件、中间层再到最上层的开发，如果主机厂或者是一些Tier1愿意，他们可以自己再去做。

第二，软硬件结合的交付模式，匹配整个车型，从最低配一直到最高配，然后提供了一个最接地气的量产落地的方案。从4通道的倒车雷达，一直到最后12通道超声波+高清环视的融合泊车解决方案。

另外AEB更多的体现在30km/h以上，现在这个融合泊车系统也可以把AEB做到从1km/h~20km/h，然后实现TJA的跟车功能的感知辅助。

对于一些小的车位，经过测试也可以实现泊车，在不包含后视镜的情况下，做到车宽加0.6米这样一个非常小车位的进入。另外，还包括立体车库怎么去识别进入，360度的防碰撞，以及后向的紧急制动，这些都是非常大的提升整个驾驶过程中的体验。

超声波的更多可能

目前，辅易航的方案经过在不同场景下的测试，在整个泊车的成功率包括了泊车的精度，六项最重要的泊车指标当中，有其中的五项是高于整个量产水平以及现在行业水平。

辛勇磊表示，来自客户的融合泊车系统评分测试中，也达到了8.79分的高分，所以公司的泊车方案是一个完全符合量产要求的方案。

此外，辅易航还开发了探测距离达到8米的第二代超声波传感器，以及隐藏式的超声波传感器，把超声波传感器隐藏在侧面钣金的后方，提供报警的功能。同时，为了更好的减少前车Cut In进来的几率，跟车距离也可以达到两米。

为了向整个高速自动驾驶更进一步，在整个的过程当中，如何精准的采集环境信息，包括障碍物的距离信息计算、泊车精度，达到高速自动驾驶最重要的基础，在这方面辅易航也做了非常多的探索以及开发。

特斯拉无论Model 3、Model S，没有用任何的激光雷达、依然可以检测到旁边车辆形态的识别，也都是通过摄像头、超声波实现的这些功能。

传统的超声波事实上有更多的潜力有待挖掘。现在所有的超声波雷达，都是装在保险杆开孔，探测的距离只有5米，那么超声波雷达是不是有可能做到藏在保险杆后面？甚至探测距离更远？

辛勇磊表示，超声波未来还有一定的扩展性，包括对于近距离的感知，超声波在整个市场上还是会有一定生存的空间和价值所在。