即使是对于老司机来说，停车有时也是一个不小的挑战。在美国，大概有五分之一的车辆事故发生在停车场或车库中，其中四分之一发生在倒车时。而令人担忧的是，根据美国国家安全委员会的一项民意调查，三分之二的司机表示，在停车场内他们几乎不会注意周围环境，要么在打电话、发短信、听音乐，要么在设置GPS定位。
与此同时，随着城市化的不断推进，许多地方停车位的数量远落后于其需求。居民、上班族、游客们相互争夺有限的免费停车位，这导致许多司机情绪不满、压力过大、同时造成道路拥堵和交通事故，这也浪费了许多时间。因此，不难理解，自动泊车技术越来越受欢迎。该技术依赖于一系列的摄像机、雷达和其他传感器来实现。因此对制造商和工程师来说，汽车行业面临的新挑战是开发市场所需的人工智能驱动系统，让每一位司机——不仅仅是豪华车车主——都能享受自动泊车带来的益处。
目前有三种主要的自动停车方案——泊车辅助系统、自动泊车系统和自主泊车系统——它们在对汽车的控制权上有所不同。到目前为止，有几种不同类型的AI算法来感知和测量车辆周围环境，以确保停车更平稳，更高效。
自动泊车解决方案正当时
对许多人来说，停车不仅技术要求高，而且令人乏味。人们通常是在相对受控的环境中停车（但也有一些例外），如停车场。与司机相比，自动化技术更擅长进行360°的环境感知，包括盲点的感知。技术不存在失去耐心或看手机的问题，并且拥有较高的精准度，可以在狭小空间内完成停车。简而言之，自动化对于停车来说至关重要，辅助或自动停车技术可以利用相对容易获得的技术来提供更高的安全性和舒适性。
自动泊车方案主要有三种类型，它们在自主性方面各有不同。基础级别方案包括一个泊车辅助系统，主要控制方向盘，由司机控制加速、制动踏板和传动系统。下一个级别是完全自动泊车系统，其要求司机留在车内，手动激活系统，监控其过程，并随时准备接管控制权。高级版本的自动泊车系统则可以在停车场自动驾驶并寻找适合车辆安全停放的车位。停车自动化的最高级别包括自主泊车系统，也称为远程泊车系统，它允许司机不进入车内，而车辆可以独立并安全地完成自行停放。司机可以下车并使用智能手机远程命令它停在车位上。
而自主泊车的最高形态是司机能够远程控制在停车位上的车辆，使它能够到指定地点接送司机。结合智能停车场，可以启用自动代客泊车，其中司机可以将车辆停在临时停车点，并使用智能手机应用激活停车功能。停车场将指导车辆到适合该车辆尺寸的空停车位。
方向盘背后的技术
为了实现多种级别的自动泊车，车辆需要能够感知其所处环境，这项工作极为复杂。感知通常需要结合从摄像头传感器计算出的多种测量数据，并且使用几种类型的AI算法来实现。这包括对象检测，基于AI的算法和识别传感器数据中的对象，如车辆、行人、停车标志等。可行驶空间检测，也称为语义分割，通常由一类基于AI的算法执行，这些算法将摄像机输入分割为具有不同语义含义的区域，如墙壁、路缘、车辆等。这些信息对于理解场景和车辆操纵至关重要。几何感知算法，则使用来自车辆的输入信号（如速度、偏航率和加速度），加上光学和摄像头定位的预定比例，以实现精确定位车辆在其环境中的方向，并提供控制车辆所需的测量数据。
这些算法的主要工作是处理视觉信息。此外，停车自动化系统通常采用传感器融合。例如，来自超声波传感器或短距离雷达的信息补充和视觉测量来提高其准确性。但是，收集视觉和传感器数据是一回事。实际处理AI算法，以便汽车安全做出适当的反应则是另一回事。
普及自动泊车
到目前为止，大多数车辆还不支持自动泊车。然而，市场上许多车辆已经配备了环视系统，它依靠摄像机和超声波传感器来向司机提供周围环境的情况，并在车辆靠近障碍物时提醒他们。尽管如此，停车主要还是依靠于是司机的视野、视线以及对车辆的精准控制。为了进一步推广自动化停车，工程师和设计师需要开发一个更实惠的基于人工智能的自动化解决方案。
目前，自动泊车系统主要安装在高级车辆上，因为360°传感器（摄像机、雷达、激光雷达等）的成本以及处理所有信号所需的计算能力仍然非常高。自动泊车系统发展的一个主要驱动因素是自动紧急制动（AEB）系统的日益普及，许多监管机构开始强制要求一些车辆配备这项技术。在技术上，可以通过使用车辆中安装的现有环视系统并增加人工智能处理能力来启用自动紧急制动。一旦完成这一步，创建自动泊车系统就相对简单些。事实上，一些汽车公司已经开始将自动紧急制动和自动泊车捆绑推出。
Hailo等企业的发展对自动泊车将起到重要作用。例如，通过在现有环视系统中添加一个Hailo-8 AI处理器，制造商可以升级任何车辆以支持自动紧急制动，而且进一步升级到自动泊车通常只需要进行软件更新。
未来，每辆车和每次驾驶体验都将变得更安全、更舒适。虽然我们无法帮助司机提高他们自己的停车技能，但我们可以提升汽车本身的技能。
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