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長沙湘江新區聯合華為發布協作式智慧泊車解決方案

華為數字中國 ? 來源:華為數字中國 ? 作者:華為數字中國 ? 2021-10-08 14:28 ? 次閱讀

賽文研究院數據顯示,自2020年初國家十一部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》,我國各地方車路協同測試場區建設,相關設施設備系統的累計投資已經超過50億,發展車路協同的科技巨頭們紛紛聚焦具有商業變現價值的細分場景建設,在封閉環境中的AVP(自主代客泊車)車路協同解決方案成為重要突破點。

近兩年,作為解決泊車問題的有效手段,AVP開始有全面走向舞臺中央的趨勢,成為自動駕駛、智慧停車的新熱點。

對于業主、停車場運營方而言,諸多問題待解:在運營上,車位資源相對有限,資源分配不均勻;在建設上,業主顧忌AVP停車場智慧化改造帶來的高昂投資成本;在效果上,一方面,業主擔憂AVP智能車滲透率不高,建成后不能立即應用;另一方面,業主顧慮不能匹配未來的自動駕駛車輛,面臨重復改造的隱憂。

因此,相對較低成本的智慧化改造,現階段就能帶來成效,并且未來能否長遠支持自動駕駛汽車實現AVP功能,成為了關注焦點。

長沙湘江新區聯合華為發布了協作式智慧泊車解決方案,方案在岳麓山國家大學科技城和桃花嶺景區停車場落地。

AVP作為最易于實現自動駕駛的場景,越來越多的科技企業開始入局。整體而言,AVP技術主要分為單車智能、場端智、車路協同三種。

在單車智能方案中,主機廠掌控力強,需要在車端前后分別安裝攝像頭,以及支持自動駕駛的控制系統,且車輛需要達到L4級。

其方案優點是,不依賴場端配置,場景適應性強且易于演進,缺點是技術有待成熟,且商用受性能、場景、模式的限制,距離大規模推廣還有較長距離。單車智能AVP方案現階段主要是在停車場規劃好行車路徑,訓練記憶泊車實現落地。

場端智能方案,需要在場端加裝大量激光雷達產品(或雙目攝像頭與雷達),車端改動需要加裝車載WIFI(或T-BOX)和控制系統。

其優點是方案成熟、可靠性高,缺點是改造費用昂貴,而且需要OEM廠商開放車機控制能力,大規模推廣有難度。

車路協同AVP方案需要車端和路側協同實現,路側需配置智能攝像頭、RSU與邊緣計算服務器,車端需要支持AVP功能的少量傳感器

方案優點是成本相對較低,具備廣泛的適用性,而且可立即實現商用,并具備長期演進能力。在德國剛剛結束的慕尼黑車展上,AVP功能儼然成為了汽車智能化的“門檻級”標配,使自主泊車的單車滲透率在短期內實現大幅提升成為可能。

華為協作式智慧泊車解決方案基于車路協同技術,展現出強大的優勢:現在就能落地應用,既能夠有效解決當前停車場停車難、找車難的問題。還可兼容提供現有智慧停車所需的安防、監控、車位檢測、車牌識別等服務,有助于提升業主、運營單位的經濟收益。并且能在未來,平滑演進支持AVP自動駕駛車輛在停車場內停車。業主一次投資不浪費,既能解決當前傳統車痛點,未來又能解決AVP停車問題。

相對而言,在停車場、高速公路這類封閉場所,車路協同技術更容易落地。面對具有日流量大、車位數多、停找車難、周轉率高、臨停占比高等特點的停車場,華為借助車路協同技術,針對性地推出了協作式AVP智慧泊車解決方案。

華為協作式AVP智慧泊車解決方案需要在場端和車端分別部署,既要著眼當下,在支持AVP功能的智能車滲透率不足的情形下,滿足普通社會車輛的泊車需求,又要在未來支持自動駕駛車輛泊車。方案實施可分為兩個階段實現。

第一階段(Step1):

Step1的技術核心是,第一無縫聯接室內和室外定位;第二解決定位到人。

在場端,需要在道路中間連續部署智能攝像頭,依托本地有線網絡與邊緣服務器相連,借助5G與華為AVP云平臺相連,再通過5G將停車場信息反饋到駕駛員手機App。在車端,并不需要進行額外改裝。在第一階段對停車場進行改造后,普通車輛找位和人反向尋車的功能將分別得以實現。

車找位導航:借助停車場道路、停車位布設的攝像頭采集信息,通過邊緣服務器對車輛的路徑軌跡進行規劃,借助高精度厘米級定位與多相機目標擬合,將實時動態感知信息疊加呈現在APP的傳統地圖上,引導駕駛員將汽車高效的開到指定的空閑車位。在沿厘米級3D車找位導航路徑行駛過程中,能夠提供超視距動態路況預警,行人車輛信息實時推送,車路信息實時交互等服務,確保駕駛員安全。

人找車導航:車主通過APP對周圍進行AR掃描,APP可根據周邊車位編碼和VSLAM(視覺即時定位與地圖構建技術)特征信息推算車主位置,再根據目標車輛位置給出路徑規劃,進行室內沉浸式AR導航。

華為協作式智慧泊車解決方案的Step1階段方案具有普適性,大多數封閉性停車場庫都可以在不進行高投入改造的情況下,大幅提升泊車體驗。

值得一提的是,Step1的AR導航功能由華為河圖提供技術支持,依托華為河圖的高精度空間計算、AI3D識別、虛實遮擋等技術,用戶可借助智能手機在停車場就能體驗到實景導航功能。華為河圖在提供極致體驗的同時,也為開發者提供了輕量化解決方案:開發者只需要一個URL就能集成河圖能力,無論瀏覽器掃碼、微信小程序、移動App,都可以靈活作為入口;用戶無需下載安裝,只需輕輕一點,即可體驗手指尖的河圖應用,虛實世界無感切換。

該階段車主可實現一鍵自動泊車、自動取車。在Step2,路側需要加裝RSU,車端需要在支持APA(AutoParking Assist)輔助泊車系統的L2量產車型基礎上進行OBU和ECU的OTA升級。

有了路側和車端的改造,即可實現自主代客泊車功能。當車主駕車進入停車場后,將汽車停到接駁處,下車,之后在手機端利用APP啟動一鍵泊車,汽車便會按照停車場規劃的路線,行駛并停到恰當的車位。當車主離開時,只需要在接駁處使用APP一鍵召車,車輛便會自動行駛至車主身邊。

此外,華為協作式智慧泊車解決方案可支持多輛汽車駛入的場景,在路線規劃、車位安排上實現最優配置,從而有效避免車位搶占、資源利用不均等痛點。

經協作式智慧泊車解決方案改造的停車場,在兼容現有停車場所需服務的基礎上,還可以提供更多增值服務,且方案易部署、設備易維護、模式易推廣。

整體而言,華為協作式智慧泊車解決方案的特點包括:

第一,現階段就有實用價值,改造后的停車場,不依賴智能汽車的滲透率,針對傳統汽車,能為駕駛員提供厘米級3D車找位導航和AR反向尋車服務,而且改造費用相對較低,在成本上,可以省去反向查詢機、引導屏、指示牌等設備的費用支出,同時AVP攝像頭可復用視頻監控功能;

第二,華為是AVP場景解決方案相關關鍵標準(全國智能建筑及居住區數字化標準)制定的副組長單位,預計AVP場側相關的標準規范將在今明兩年推出,華為協作式智慧泊車可平滑演進支持自動駕駛汽車,排除業主重復改建的擔憂;

第三,經華為協作式智慧泊車解決方案完全改造之后的停車場,可以實現L2級別的汽車,獲得L4級別的體驗。無須等待高等級無人駕駛汽車(L4、L5級汽車)普及,在停車場即可享受一鍵泊車、一鍵取車的便捷。

截至九月底,湖南湘江智能科技創新中心有限公司(下文簡稱“湘江智能”)與華為共同完成了對岳麓山國家大學科技城以及桃花嶺景區停車場協作式AVP兩個階段的改造。

華為河圖、晶眾地圖、流馬銳馳、雅迅科技、海龍國際作為合作伙伴,分別在AR導航、高精地圖、車側AVP融合算法、車側C-V2X通信模組、停車場管理系統上提供了技術支持。

改造之后的停車場,對于普通汽車駕駛員,可提供進停車場厘米級3D找車位導航服務,以及AR反向尋車服務;對于未來具備APA(全自動泊車輔助系統)和通信設備的AVP量產車型,場側設備僅僅需要微調,便可提供一鍵泊車、一鍵取車的服務,能有效提升車主的停車體驗。為車主提供了全新的出行方式。

據湘江智能研發部部長劉凱介紹,應用華為協作式AVP智慧泊車解決方案的停車場,修建費用比普通停車場大約高20%-30%,但是在收益上也會有顯著提升。

大學科技城和桃花嶺景區停車場,其車位檢測數據納入了湖南省的統一管理平臺,停車場在周轉率上得到了較大的改善,車主可提前對車位進行預約,最大化的利用車位資源。除此之外,停車場還可以提供加油、洗車、廣告等增值服務,并增設了VIP停車位。

因此劉凱表示,經測算,應用華為協作式AVP智慧泊車解決方案的停車場,在收益方面,對照改造之前的經營狀況,第一年可以提升15%,第二年可提升25%,再之后平均每年的收益能維持在相較改造前提升45%左右。

據了解,湘江智能與華為對岳麓山國家大學科技城以及桃花嶺景區停車場進行協作式智慧泊車改造,僅僅是個開端,未來湘江新區將對更多的傳統停車位進行智能化升級。

華為協作式智慧泊車解決方案,利用場車協同技術,可讓L2級的汽車在停車場實現L4級的體驗。一方面,面向普通汽車,當前就可以解決停車難和找車難的問題,另一方面,面向網聯車,可支持向自動駕駛演進,且建設成本與傳統智慧停車場相當。

單車智能、場端智能、車路協同三種AVP方案的技術路線各有優劣。場端智能方案著眼當下,但改造成本相對較高,市場適用性有一定限制;單車智能方案面向未來,比較依賴自動駕駛車輛的發展進程;華為車路協同方案則進行了折中,兼顧了當下與未來的考量,可以說是最佳的選擇。

單車智能路線距離商業落地還存在一定距離,而純場控方案,需要主機廠把車的控制權完全開放給場側,這也是非常大的挑戰。短期內,市場中技術路線的比拼將主要在場端智能與車路協同之間展開,代表企業需要自己不斷修煉內功,并在商業模式推廣上各顯神通。

隨著華為的入局,不同路線的代表企業將在AVP市場近距離短兵相接。華為協作式智慧泊車解決方案的落地,以較低的成本投入,服務當下、面向未來,為業主提供了最佳的選擇。

原文標題:落地即用,行穩致遠 | 華為協作式智慧泊車落地湖南長沙

文章出處:【微信公眾號:華為數字中國】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
責任編輯:pj

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