泊車場景作為一段行駛路徑的起點和終點,一直是駕駛車輛的高頻場景。目前的停車場受限于場地和空間的限制,普遍存在通行空間狹小、障礙物復(fù)雜、行人干擾等問題。這些因素極大地考驗駕駛員的停車技巧,消耗駕駛員的時間和精力,一直被吐槽和詬病。隨著智能駕駛技術(shù)的發(fā)展,許多車企開始配置自動泊車功能(APA),希望能在一定程度上解決泊車難的問題,滿足用戶便捷停車的需求。那么,這些自動泊車產(chǎn)品的具體表現(xiàn)如何?目前的自動泊車能夠?qū)崿F(xiàn)哪些效果?在哪些地方可以改進提升?帶著這些問題,我們選取了目前市場上已經(jīng)量產(chǎn)的幾款主流車型的自動泊車產(chǎn)品,從多個維度、系統(tǒng)地開展測評,給各位同行提供一些參考。
Part 1:自動泊車的基本原理
自動泊車,Automated Parking Assist(APA),是一項駕駛輔助類功能。APA系統(tǒng)可以通過傳感器識別出車輛周圍的可用車位,并在識別到多個車位后,讓用戶選擇自己想要泊入的車位;系統(tǒng)根據(jù)用戶選擇的車位,和當(dāng)前車輛的位姿,計算出泊入車位的軌跡,并控制車輛的橫、縱向運動,實現(xiàn)自動泊入目標(biāo)車位的效果,并且達到一定的位置精度和姿態(tài)要求。同樣的,系統(tǒng)也可以控制車輛自動泊出車位,這是與自動泊入的反向過程。
在整體的泊車過程中,駕駛員無需對車進行操控,全程由APA系統(tǒng)自動完成,駕駛員只需要觀察周圍環(huán)境,在緊急狀態(tài)或系統(tǒng)無法完成泊車時接管車輛即可。
已有的量產(chǎn)自動泊車產(chǎn)品中普遍采用的是攝像頭+超聲波雷達的方案。其中,攝像頭負(fù)責(zé)檢測車位線,從而識別出標(biāo)線車位;超聲波雷達負(fù)責(zé)探測可以停車的空間,從而確認(rèn)車位的可用性。
另外,超聲波雷達也可以探測出沒有車位線、由周圍物體形成的可停車區(qū)域(空間車位)。除了識別車位外,攝像頭和超聲波雷達一起,也能實時檢測車輛周圍的障礙物,避免發(fā)生碰撞。
對于帶攝像頭的方案來說,目前大部分是采用環(huán)視攝像頭,形成車輛周圍的全景影像。此時,可以認(rèn)為自動泊車APA是在全景影像AVM之上的更高一級功能。
Part 2:泊車能力的評價指標(biāo)
從Part 1的基本原理中,不難看出,自動泊車主要分為兩個環(huán)節(jié):識別車位和泊入車位。因此,我們的評價指標(biāo)也主要圍繞著這兩個環(huán)節(jié)。另外,我們也會考慮泊出車位和APA的人機交互評價。
對于識別車位來說,最重要的是考察系統(tǒng)可以識別出來的車位類型,以及識別的準(zhǔn)確程度、可靠程度。
車位的類型有很多,并且涉及到的車位元素也很多,比如場地類型、地面材質(zhì)、車位方向、標(biāo)線特征、參照物特征等等,幾乎無法窮舉。我們整理了車位涉及到的主要元素,并分析歸類,從而形成一套系統(tǒng)化的車位描述方法,進而形成通用化的泊車場景庫。
△表1?泊車場景-車位的元素及類別
注:
①無標(biāo)線車位,即沒有停車線,通過前后或左右的物體,形成的可停車空間,又稱空間車位。
②機動車和非機動車,如果是長時間處于靜止?fàn)顟B(tài),則歸類于靜態(tài)障礙物,如停放在車位上的其他車輛;如果是移動狀態(tài),則歸類于動態(tài)障礙物。表1中為了體現(xiàn)行人、動物、非機動車、機動車的可移動特性,所以把這幾類物體作為動態(tài)障礙物來分類。
表1中的各種元素,可以排列組合成多種多樣的停車位,形成系統(tǒng)化、完整化的泊車場景庫。
在真實的泊車場景中,我們通常遇到的停車位,大部分都是標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一化的常見停車位。這里用圖示的形式,說明常見的幾種停車位,這些停車位可以覆蓋90%以上的泊車場景。本次我們的實車測評,也將針對常見的停車位展開。
(1)垂直-標(biāo)線車位
△圖4 垂直-標(biāo)線車位示意圖
(2)水平-標(biāo)線車位
△圖5 水平-標(biāo)線車位示意圖
(3)垂直-空間車位
△圖6 垂直-空間車位示意圖
(4)水平-空間車位
△圖7 水平-空間車位示意圖
泊入車位的過程,考察的是系統(tǒng)規(guī)劃泊車軌跡的能力,以及控制車輛按計算出的泊車軌跡準(zhǔn)確行駛的能力。我們將從泊車的成功率、用時等客觀層面,以及平穩(wěn)性、舒適性等主觀層面,來綜合評價泊入車位的表現(xiàn)。
表2所示的是泊入車位的主要評價指標(biāo),其中一些評價指標(biāo),還可以再細(xì)分,我們將在具體的實車測評中介紹。
△表2 泊入車位的評價指標(biāo)
(7)泊車完成后的車輛位姿,是指泊車完成后,車輛相對停車位的位置和姿態(tài),主要是與車位邊界的距離,以及相對角度等。
當(dāng)前的量產(chǎn)APA產(chǎn)品中,并非所有產(chǎn)品都具有泊出車位的功能(因為使用場景并不多,這個功能實際上比較雞肋);并且,泊出車位的軌跡規(guī)劃比較簡單,泊出過程短暫,因此我們將只對泊出后的車輛位姿做出評價,不仔細(xì)考察泊出的過程。
在任何場景下,車輛的行駛都是“人-車-環(huán)境”的動態(tài)閉環(huán)過程,因此對于APA來說,除了2.1~2.3中的車與環(huán)境交互的評價維度外,我們同樣要考慮人與車的交互,即人機交互的內(nèi)容。
人機交互的具體評價指標(biāo),與APA的各個過程緊密相關(guān),我們在測評識別車位、泊入車位和泊出車位的同時,同步關(guān)注相關(guān)的人機交互表現(xiàn)。
人機交互主要從系統(tǒng)的顯示、對用戶的提示等內(nèi)容,以及用戶對系統(tǒng)的操作方式等內(nèi)容,這兩個層面來評價。
Part 3:實車測評的結(jié)果
本次測評,我們選取了三款主流車型的APA產(chǎn)品,分別是特斯拉Model 3、小鵬P7和蔚來ET7,其軟件均已升級到最新。
我們按照Part 2中的APA產(chǎn)品評價指標(biāo),對這三款產(chǎn)品,展開具體的實車測評。
三款車型的具體車型配置,以及智能駕駛相關(guān)的硬件參數(shù),請看表3。可以看出,?特斯拉沒有環(huán)視攝像頭,因此其自動泊車功能,依賴12顆超聲波雷達實現(xiàn);小鵬P7和蔚來ET7則都是通過4顆環(huán)視攝像頭+12顆超聲波雷達融合的方式,實現(xiàn)自動泊車。
△表3?測評車型的配置參數(shù)
在2.1章節(jié)中,我們已經(jīng)整理了系統(tǒng)化的泊車場景,以及常見的車位類型。實車測評時,我們首先針對車位的各類元素,讓APA系統(tǒng)嘗試識別各種各樣的車位,記錄其能夠識別出的車位元素類型;然后針對常見的車位,記錄不同APA產(chǎn)品識別車位的準(zhǔn)確率等參數(shù),考察其識別車位的準(zhǔn)確性。
(1)可識別的車位元素。
受限于實際的場地條件,我們無法對2.1章節(jié)中提到的所有車位元素都進行實測。因此,我們測評了這三款產(chǎn)品對大部分車位元素的識別效果,如表4所示。
表4中,打√表示系統(tǒng)可以識別該元素類別,打×表示不可以識別帶有該元素的車位,標(biāo)注—則表示實測中未遇到帶有該元素的車位。
△表4?不同產(chǎn)品對車位元素的識別能力
從表4的實測記錄中,我們可以得出以下結(jié)論:
停車場地的類型,不是車位識別能力的限制條件,在光照充足的環(huán)境下,無論停車場類型是露天停車場、路邊停車位、地下停車庫還是停車樓,參與測試的三款車型的APA系統(tǒng)都可以識別出車位。
停車場地的地面材質(zhì),也不是車位識別能力的限制條件,對于常規(guī)的水泥地、地坪漆、塑膠、地磚等材質(zhì)的場地,三款產(chǎn)品都可以識別出車位。
基本的垂直車位和水平車位,三款產(chǎn)品都可以識別并區(qū)分。
常規(guī)的單層實線停車位,小鵬P7和蔚來ET7都可以識別出來,但特斯拉Model 3無法識別車位線,因此識別不出對應(yīng)的停車位。
小鵬和蔚來識別車位線時,車位線的顏色對識別能力沒有影響;但是,U型的標(biāo)線車位,即開口的車位,目前不能作出識別。我們初步判斷,這是因為U型車位的前端沒有任何線段,而這部分線段恰好是目前視覺語義識別的重要特征,不可或缺。
對于沒有標(biāo)線的車位,APA通過超聲波來探測可停車空間,三款產(chǎn)品對于車-車形成的車位和車-障礙物形成的車位,都可以識別出。我們推測,應(yīng)該也可以識別出障礙物-障礙物形成的車位。
三款產(chǎn)品都不能識別車位上的任何字符,說明三款產(chǎn)品都沒有做字符檢測的算法。因此,系統(tǒng)不會對某些特殊車位做出特別處理。
對立柱、標(biāo)志牌、雪糕筒、地鎖、墻體、綠化帶等停車場常見的靜態(tài)障礙物,以及機動車、非機動車、行人等動態(tài)障礙物,三款產(chǎn)品都可以識別;但對部分靜態(tài)障礙物,三款產(chǎn)品會以其他元素替代顯示,如小鵬P7就是用車輛模型來代替地鎖,在中控屏上顯示車位的不可用性。
以上,是對三款產(chǎn)品可以識別出的泊車場景元素的測評結(jié)果,結(jié)果顯示:小鵬P7和蔚來ET7可以識別出的場景元素基本一致,特斯拉不能識別標(biāo)線車位,但是可以通過超聲波雷達,探測出無標(biāo)線的停車空間。
下面,我們選取常見的車位類型,考察這三款產(chǎn)品識別車位的準(zhǔn)確性。
(2)識別車位的準(zhǔn)確性。
識別車位的準(zhǔn)確性,反映了APA功能識別車位的精準(zhǔn)度和可靠程度,以及受環(huán)境影響的程度,對量產(chǎn)的APA產(chǎn)品具有十分重要的意義。
在日常的泊車場景中,垂直-標(biāo)線車位和水平-標(biāo)線車位是最常見的車位類型,因此,我們針對這2種車位,測試Model 3、P7和ET7這三款車的自動泊車產(chǎn)品識別車位的準(zhǔn)確性。(空間車位也是常見的車位類型,但由于空間車位是由周邊物體形成的區(qū)域,其尺寸、方位等都不可控,隨機性較大,因此難以統(tǒng)計空間車位識別的準(zhǔn)確性,我們本次就不做測評了。)
其中,垂直-標(biāo)線車位的測評在地下停車庫進行,我們對全封閉、半封閉和角點標(biāo)線的車位都進行了測試;水平-標(biāo)線車位的測評在某園區(qū)內(nèi)的路邊停車位進行,只測試了全封閉的標(biāo)線車位。
具體的測試方法與步驟如下:
識別車位的準(zhǔn)確性的測評結(jié)果如表5所示??梢钥闯觯?/p>
對車速的要求:特斯拉Model 3和小鵬P7可以使用自動泊車尋找車位的車速上限均為24kph,即當(dāng)車速達到25kph時,會退出識別車位的狀態(tài);蔚來ET7可以使用自動泊車尋找車位的車速上限則為21kph,即當(dāng)車速達到22kph時,退出車位識別。按照通常的工程開發(fā)習(xí)慣,我們猜測:特斯拉和小鵬是按車速25kph作為閾值來開發(fā)的;蔚來是按車速20kph作為閾值來開發(fā)的,但為了規(guī)避車速的超調(diào)引起的狀態(tài)跳變,因此顯示給用戶的車速上限是24kph和21kph。
垂直-標(biāo)線車位的識別準(zhǔn)確性:特斯拉Model 3無法檢測車位線,因此不能識別標(biāo)線車位;小鵬P7共識別出196個車位,漏識別4個,沒有誤識別(把非車位識別成車位)的現(xiàn)象;蔚來ET7識別出全部的200個車位,沒有漏識別和誤識別。
水平-標(biāo)線車位的識別方面:特斯拉Model 3依然無法識別;小鵬P7和蔚來ET7都識別出了全部的50個車位,沒有漏識別和誤識別。但由于水平-標(biāo)線車位的樣本量小,所以結(jié)果的統(tǒng)計意義不是很高,結(jié)果僅供參考。
另外,小鵬P7和蔚來ET7都可以準(zhǔn)確地識別出車位被占用的情況,即車位上有其他車輛,或地鎖、錐桶等常見障礙物的情況,準(zhǔn)確率達100%。
△表5?不同產(chǎn)品識別車位的準(zhǔn)確性
可見,小鵬P7和蔚來ET7識別車位的準(zhǔn)確率高,甚至可以達到100%,說明其APA識別車位的性能穩(wěn)定可靠,效果較好。而特斯拉無法依據(jù)車位線識別車位,只能識別出空間車位,此項無法作出評價。
在2.2章節(jié)中,我們已經(jīng)初步整理了泊入車位能力的評價指標(biāo)。在實車測評中,我們可以把一部分評價指標(biāo)進一步細(xì)化,然后根據(jù)這些評價指標(biāo),逐一測評三款A(yù)PA產(chǎn)品的泊入車位能力。
考慮到車位尺寸的標(biāo)準(zhǔn)化,我們需要在常規(guī)的標(biāo)線車位中測評,又考慮到特斯拉只能識別空間車位而無法識別車位線,因此我們選取左右兩邊都有車的垂直-標(biāo)線車位,和前后都有車的水平-標(biāo)線車位,分別測評。其中垂直車位的測評在地下停車庫進行,水平車位的測評在園區(qū)內(nèi)地面停車場進行。
具體的測試方法與步驟如下:
圖8是我們選定的測試車位示意圖。
△圖8 泊入能力測評車位示意圖
表6是泊入車位能力的測評結(jié)果。可以看出:
在泊入車位的成功率方面,三款產(chǎn)品并無太大差別,特斯拉Model 3比小鵬P7和蔚來ET7略低,但也超過90%;也就是說,在50次泊入車位的測試中,至少成功45次,僅有少數(shù)幾次提示無法完成,需要用戶接管。
另外,對于垂直車位和水平車位來說,三款產(chǎn)品泊入的成功率基本沒有差別。但是,考慮到蔚來ET7的車輛尺寸(長、寬、軸距)比特斯拉Model 3和小鵬P7大一個級別以上,我們認(rèn)為蔚來ET7能取得超過90%的泊入成功率非常難得。
泊入車位過程中的車速方面,三款產(chǎn)品是一樣的,?都保持2kph的車速行駛,這也是車上的駕乘人員感覺比較舒適的車速。
在50次的垂直車位泊入測試中,三款產(chǎn)品的平均用時都在40~50秒之間,這與正常的人工泊入用時相差不大,說明APA系統(tǒng)應(yīng)對垂直車位時,已經(jīng)基本達到了人工泊車的水平。其中小鵬P7平均用時最短,蔚來ET7平均用時最長,兩者相差8.8秒,但考慮到ET7的尺寸,我們認(rèn)為這個差距是可以接受的。特斯拉Model 3的尺寸小于小鵬P7,但泊車用時卻比P7多了6.8秒,其表現(xiàn)是不如小鵬P7的。
在50次的水平車位泊入測試中,三款產(chǎn)品的平均用時都在40秒左右,比通常的人工側(cè)方位停車用時要短,可見APA在水平車位的泊入表現(xiàn),要優(yōu)于人工泊車。三款產(chǎn)品的平均用時長短順序,與垂直車位的測試結(jié)果一樣,但相差不太大。
前面2.2章節(jié)中提到,揉庫次數(shù)與泊車用時正相關(guān),實際的測試結(jié)果也驗證了這一點:三款產(chǎn)品的平均揉庫次數(shù),其排序與平均用時的排序一致。實車測試中,最少的揉庫次數(shù)是1次,最多揉庫4次。
在泊入過程的流暢度方面,這三款產(chǎn)品的總體體驗都很一般,最大的問題是原地轉(zhuǎn)方向盤,以及泊車過程中存在多次停車調(diào)整方向的情況。這給我們的感覺是“過于機械化,不夠聰明,對車輛的橫縱向綜合控制不協(xié)調(diào),像是一位科目二的學(xué)員,而不像老司機”。并且,原地轉(zhuǎn)方向盤對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)部件也有一定的損害。
在用戶的舒適度方面,三款產(chǎn)品的體驗也一般。雖然縱向的加速和減速都很平穩(wěn),但橫向的平穩(wěn)性較差——具體表現(xiàn)為方向盤轉(zhuǎn)動速度過快,幅度過大,非?!懊汀保粔颉敖z滑”。
泊入車位完成后,三款A(yù)PA產(chǎn)品都能達到比較好的車身位置與姿態(tài),居中度高,與左右或前后車輛的距離適中,并且車身與車位朝向的角度一致,無明顯夾角和偏差。
△表6?不同產(chǎn)品泊入車位的能力
綜合表6中各項指標(biāo)的測評結(jié)果,我們可以得出以下結(jié)論:蔚來ET7泊入車位的能力最強,小鵬P7次之,特斯拉Model 3最弱,但三者的差距不太大,基本都能達到人工泊入車位的水平。
泊出車位的功能,目前并不是所有APA產(chǎn)品都具備,本次測評的三款車型,只有小鵬P7有泊出車位的功能,因此我們不作對比,只考察小鵬P7泊出車位的表現(xiàn):
△圖9 自動泊出車位的完成效果
可見,自動泊出車位的功能,其使用的條件苛刻?,并且垂直車位的泊出效果也不理想,因此使用率不高。對于大部分車位來說,用戶完全可以快速人工泊出。
APA的人機交互,我們主要從功能的開啟方式、界面的顯示內(nèi)容與效果、語音提示的效果等3個方面來評價。
(1)APA的開啟方式。
特斯拉Model 3:沒有單獨的APA功能開關(guān),當(dāng)車速低于24kph行駛時,就自動實時檢測停車位。
小鵬P7:中控屏有APA圖標(biāo),通過點擊圖標(biāo)開啟APA功能,開始識別車位;也可以通過語音喚醒APA功能:“你好小P,自動泊車”。
蔚來ET7:與小鵬P7一樣,通過中控屏的APA圖標(biāo)開啟功能;或語音喚醒APA功能:“Hi NOMI,我要泊車”。
小鵬P7
△圖10 自動泊車功能圖標(biāo)
(2)識別車位時HMI的顯示。
識別車位時,三款產(chǎn)品都會實時顯示車輛周邊的車位情況,但具體的顯示內(nèi)容和顯示效果有所區(qū)別。
特斯拉Model 3:不能顯示車位線,只顯示可以停車的區(qū)域,以及停車區(qū)域周邊的其他車輛或障礙物;停車區(qū)域用P標(biāo)注。
小鵬P7:顯示檢測到的車位線以及其他車輛或障礙物,最多能同時顯示6個可用車位,并會以數(shù)字的形式給這些車位編號。但是,車位的編號并不能被記憶,當(dāng)車輛移動導(dǎo)致可用車位發(fā)生變化時,系統(tǒng)又會重新編號,打亂原先的編號,因此用戶無法準(zhǔn)確判斷HMI顯示的車位與實際車位的對應(yīng)關(guān)系,體驗較差。
蔚來ET7:顯示檢測到的車位線以及其他車輛或障礙物,最多能同時顯示8個可用車位,并同樣會以數(shù)字的形式給這些車位編號。但蔚來ET7也同樣存在車位編號不能記憶的問題。
特斯拉Model3
小鵬P7
蔚來ET7
△圖11 識別車位時HMI的顯示效果
(3)泊入車位時HMI的顯示。
泊入車位時,三款產(chǎn)品都會實時顯示車輛泊入過程中,攝像頭探測到的周圍環(huán)境,并在渲染的模型中,顯示目標(biāo)車位和車輛行駛的信息,但具體的顯示內(nèi)容與效果并不相同。
特斯拉Model 3:顯示自車即將泊入的車位,但在渲染的模型中不顯示車位周圍的物體。
小鵬P7:顯示自車即將泊入的車位,車位周圍的車輛與障礙物;自車的模型中會顯示當(dāng)前車輛的行駛方向。
蔚來ET7:顯示自車即將泊入的車位,在渲染的模型中不顯示車位周圍的物體;在渲染的模型中,顯示車輛即將繼續(xù)行駛的距離,體驗很好,用戶可以對車輛的下一步動作提前知曉,增加可控感;同時,在環(huán)視攝像頭形成的俯視圖中,蔚來ET7的車體上方會顯示當(dāng)前的檔位,告知用戶當(dāng)前處于前進或是后退狀態(tài),即D檔或是R檔。
特斯拉Model 3
小鵬P7
?△圖12 泊入車位時HMI的顯示效果(4)語音提示。
語音提示可以通過聲音播報的方式,告知用戶當(dāng)前系統(tǒng)的狀態(tài),以及用戶需要執(zhí)行的操作,是提升功能使用體驗的一項重要內(nèi)容。
特斯拉沒有任何語音提示,小鵬和蔚來都有語音提示,在識別車位和泊車過程中,告知用戶當(dāng)前自動泊車系統(tǒng)的狀態(tài),如泊車開始、泊車完成等。
我們從流暢度、準(zhǔn)確度和及時程度這3個方面來主觀評價語音提示的效果,結(jié)果如表7所示。小鵬和蔚來的語音提示流暢且準(zhǔn)確,但蔚來語音提示的實時度差,經(jīng)常在車輛開始移動后1~2s,才發(fā)出語音提示。也就是說,蔚來ET7的語音提示內(nèi)容經(jīng)常是1~2s前的狀態(tài),而小鵬P7則沒有這個問題。
△表7?不同產(chǎn)品的語音提示效果
Part 4:結(jié)論
本文從自動泊車的基本原理出發(fā),整理出泊車的場景基本元素和通用化場景庫,并提出自動泊車產(chǎn)品的重點評價指標(biāo);基于這些評價指標(biāo),我們對三款主流的新勢力車型的自動泊車產(chǎn)品展開測評,從識別車位、泊入車位、泊出車位、人機交互等幾個方面,綜合考察三款A(yù)PA產(chǎn)品的表現(xiàn)。
從我們的測評結(jié)果可以看出,蔚來ET7和小鵬P7的自動泊車能力不相上下,考慮到車身尺寸的因素,可以認(rèn)為蔚來ET7略勝一籌;特斯拉的自動泊車能力則不如蔚來和小鵬。
這樣的測評結(jié)果,與三款車型的硬件配置也是正相關(guān)的:蔚來ET7的超強算力,遠(yuǎn)大于小鵬P7的30TOPS算力,因此略勝一籌也無可厚非;而特斯拉缺少環(huán)視攝像頭,僅靠12顆超聲波雷達,其效果當(dāng)然不及蔚來和小鵬的環(huán)視與超聲波融合方案。不過,我們?nèi)匀豢梢钥闯?,小鵬僅靠30TOPS的算力,就可以在泊車方面和蔚來的1016TOPS算力相媲美,可見小鵬的APA軟件和算法水平是非常高的,對算力的使用也很合理。
本次測評,由于場地和時間的限制,我們只對常見的泊車場景進行了重點測評,仍存在一定的局限性,所以結(jié)果僅供參考。后續(xù)在條件允許的情況下,可以擴展更多的場景元素,去考察APA識別車位的能力;也可以用更多的泊車次數(shù),如1000次甚至更多,去考察APA泊入車位的能力。
本次測評相關(guān)的原始數(shù)據(jù)均有存檔,如有感興趣的同行,歡迎隨時交流。