百度Valet Parking实现L4级自动驾驶自主泊车场景

自主泊车的落地是L4级别自动驾驶的延伸。

可以说自主泊车功能在硬件层面成本不再是问题，但这需要技术的积累。

以百度Apollo的Valet Parking为例，不同于自动泊车，搭载自主泊车的汽车可以实现远程召唤、自动排队、自动找车位、自主泊车等主要功能，从而极大提升用户用车及出行体验。

在技术能力方面，跨层泊车、智能绕行、避让车辆行人等功能需要L4级别自动驾驶的技术积累，而自动倒车入库是自动泊车的一部分，在传感器配置方面则属于L3级别自动驾驶传感器配置。

这说明使用有限的传感器配置完成自主泊车并不是一件易事。

作为智能驾驶时代的技术创新产物，百度Apollo Valet Parking自主泊车方案利用百度独有的车云图场一体解决方案以及云和高精地图优势，实现了智能泊车场端改造的最佳性价比。

车端百度通过车规级传感器可以实现车辆的中、近环境感知、轨迹规划和车辆控制，加之百度云和百度的数据积累经验及大数据分析能力，百度高精地图在国内多家OEM测试通过率100%，相对精度为0.1 ~ 0.2米，冗余率/遗漏率仅为0.01%，从而实现自主泊车巡航精度和高安全。

这一能力也是百度实现L3级别自动驾驶技术中的重要一环。

值得一提的是，相比其他家自主泊车解决方案，百度Apollo Valet Parking自主泊车方案中还搭载了行业首创专业车载平台ACU-Advanced，适配百度PaddlePaddle深度学习框架，最多支持8路摄像头、12路超声波雷达。

与此同时，该平台为100%车规级元器件，通过实际验证后符合抗冲击振动、耐电磁干扰能力，搭载的主力芯片ZU5FPGA能满足零下45到85度工作环境。

目前，搭载百度Apollo Valet Parking自主泊车方案的车辆已经在百度大厦和百度科技园两点开启通勤运营。

根据现场实际体验，使用者可以通过手机APP远程召唤车辆，汽车远程启动，自动开出地库，找到车主。

不过，该车运营的停车场与行驶的路段并不是简单并不算是一个场景较简单的停车场，其场景复杂程度不亚于L4级别自动驾驶面临的场景。

这条运营路线中存在有乱堆的杂货、穿梭的行人以及乱停放的车辆。

这里面重点说一下遇到的三种状况：乱停车卸货的人、突然跑出的行人以及拥堵路段。

在车辆行进的前方，首先遇到的是乱停车卸货的人，在距离此人3米左右时该车发现停放的车辆并且准确判断，此时，车辆稳定停下等待。

第二种状况：突然跑出的行人，当有行人从车辆左右前方突然跑出，车辆会根据行人跑出的路径及时发出刹车动作。

第三种状况：当车辆从停车场出来行驶到公共路段，此时该车面对的场景相当于L4级别自动驾驶场景，在车流、人流较多的路段，该车能够稳定跟随前车行驶，并且保障车辆与车辆、车辆与行人之间的距离。

最后，控制系统会控制车辆的行驶状态，按照感知系统对停车场的描绘、规划系统对车辆行驶路线的规划，让车辆顺利地开到空车位前，自动停车入库。

据介绍，在自主泊车的过程中，还可以识别小孩、地锁、车辆、锥形桶等细分障碍物。

可以说，百度Apollo Valet Parking自主泊车方案可实现厘米级定位最大化车端智能，基于高精地图和视觉AI，自主泊车可以保障10cm精度定位和巡航。

与此同时，依托百度高精度地图的优势，在考验L3级别自动驾驶能力重要的一个因素上下匝道中，搭载百度L3级别自动驾驶解决方案的车辆也演示了一把上下匝道的能力。

其实对于体验如何，真实感受是和正常有驾驶员驾驶车辆上下匝道没有太多的区别，只能说乘坐感受舒适，特别是拐弯、换道时车辆运动十分平滑，乘坐的整体体验和“熟练司机”并无差别。

从L4级别自动驾驶到L3级别自动驾驶再到自主泊车方案，百度的打法一是从上到下实现技术积累，二是，顺应商业化需求。

现在看来，根据麦肯锡的预测，中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场，2030年自动驾驶乘用车将达到800万辆，这里需要注意的是随着L2、L3级别自动驾驶以及自主泊车的普及，中国将会有越来越多的消费者提前享受到智能驾驶辅助系统带来的优势。

不过，对于B端C端用户来说，一款好的产品除了极具性价比之外，另一方面就是事故率与可靠性。

当下，大多数企业用PPT演示的方法来说自主泊车方案具备的某些功能已经不具备一定的说服力，一款的好的产品应该是敢于面向大众消费者。

此时的百度已经具备十足的L3、L4级别自动驾驶以及自主泊车的技术能力，大规模实现商业化只是时间问题。