第二部分 停車場自動泊車的結構

　　其 實從被動輔助停車（L0）→半自動泊車（L1）→全自動泊車（L2）→停車場自動泊車（L3與L4之間），是一步步迭代和改進的過程。停車場自動泊車之所 以是L3和L4之間，主要是沒人介入了，但需要在特殊場景里面，而且是低速行駛。我們把Valet Parking需要做的事情進行分解：

　　1.與停車場設施進行通信，獲取地圖和管理系統分配的可以泊車車位位置和編號信息。

　　2.進行定位和路徑規劃，自主決策來確定過去的路徑。

　　2.1 執行低速無人駕駛前往待停車位

　　2.2 遇到障礙物的時候緊急制動（前后方都需要）

　　△圖8 靠近車位路徑規劃

　　3.車庫位置的自動入位

　　3.1 檢測周邊環境、車位的信息，制定入庫策略

　　3.2 自動轉彎進入

　　3.3 如果有緊急情況進行剎車

　　△圖9 車輛入庫軌跡計劃

　　所以這個故事也比較簡單，我們可以看到全球幾乎所有的車企都在籌劃這些方案，比較典型的如V-Charge大眾方案、雷諾方案、本田方案。關于傳感器、地圖等配置以及具體技術路線有兩個案例：

　　案例一——V-Charge方案

　　攝像頭+超聲波傳感器被安排成360°覆蓋周圍環境。

　　12 個超聲傳感器負責短距離探測。

　　2個雙目立體攝像頭。

　　4個魚眼攝像頭，做360度環視。

　　連接到遠程停車場服務器后，車輛定位會接收到專門設計的地圖+停車場的道路網絡信息。

　　本地地圖存儲了停車場的所有地方，使車輛可以根據攝像的信息來確定自身位置。

　　不依賴于GPS傳感器，從而使導航也是在室內環境中，如地下停車位（GPS不可用時），并完善提供厘米級的精度。

　　這里配合無線充電，停車場的費用管理，加了不少別的東西進去。

　　△圖10 V-Charge方案

　　案例二——法雷奧方案

　　超聲傳感器：必須短距離測距，前后各6個，12個標配。

　　視覺傳感器：一般用兩個雙目傳感器（前后），視覺是主要解決車位的形狀和定位問題的。

　　激光雷達用的是SCALA 的激光雷達，好處是可靠性更高一些。

　　這個更加純粹一些，因為總體而言，它是按照方案來走的，而不是演示項目的概念。

　　車云小結

　　總的來說，未來停車場等基礎設施智能化，特別是建立一個局部道路分配的計算云以后，會與路上所有的智能車輛之間通信交互和協同。自動泊車未來會涉及到諸多領域之間碰撞，使智能后臺系統和運動終端開始博弈整個智能化的未來。