自动代客泊车AVP方案

导读：当前，汽车工业迎来百年未有之智能科技浪潮，自动代客泊车（Automated Valet Parking，AVP）系统作为智能驾驶的重要场景，可以实现第一公里和最后一公里的全自动驾驶，例如用户在电梯口下车，车辆自动驾驶泊入车位；用户通过手机召唤车辆，车辆自动驾驶到用户指定位置。AVP是L4级自动驾驶系统技术之一。本文从自动代客泊车市场需求、政策环境、技术环境、技术演进过程、系统方案5个维度展开分析，对代客泊车技术发展趋势做出预测，对未来代客泊车产业发展提出建议。

一、AVP市场需求分析

AVP的市场需求主要来源于3个方面：

（1）个人用户;

（2）移动出行运营商等企业用户;

（3）负责城市建设的政府部门。

1.1 个人用户需求

个人用户常常遇到以下场景：车位不足，耗费大量时间寻找车位；取车时，忘记车停在哪里；停车场死角多，易发生交通事故；停车场阴冷昏暗，让人感到害怕。这些场景是用户的典型痛点。假设每个驾驶员每天出行2次，最常见的就是上班1次，下班1次，需要取2次车，停2次车，每次取车或停车时间平均为7～8 min，那么每天每个驾驶员浪费在取车和停车上的时间就达到了30 min，全年是1.1万min，相当于15天。通过应用AVP，可以为每个驾驶员每年节省大约15天的自由时间。

1.2 企业用户需求

对于企业用户而言，移动出行运营商（租车或者分时租赁）将是最大客户。移动出行运营商有大量的车和大量的用户订单，需要投入大量人力进行汽车的调度、充电、洗车工作，通过应用代客泊车系统，可以有效解决运营商调度成本高的问题。据百度测算，可以降低运营商30%的运营成本，这是相当可观的降本途径。

1.3 政府部门需求

2020年，我国汽车保有量超过2.8亿辆，城市汽车与停车位比例约为1:0.5，远低于全球平均水平，停车位缺口高达6 000万个，与此同时，又有44%的车位利用率非常低，加剧了停车难的问题；2021年上半年，新能源汽车保有量603万辆，充电桩仅187万个，车桩比3.2:1，充电桩严重不足。车与车位资源、车与充电桩资源的不匹配问题，对智慧城市建设提出了更高的要求。通过应用AVP系统，可以实现高效密集泊车、智能有序充电，从而解决车位不足、充电桩不足、资源不匹配的城市建设难题。

电动汽车百人会在2020年的问卷调查结果显示超过80%的用户对自动代客泊车持期待态度，这充分说明了社会对于AVP的迫切需求。

通过上述3个方面的需求分析，可以得出AVP具有需求广泛、使用频次高、市场潜力大的特点。同时，使用AVP自身车速较低、造成的安全风险较小，以及可以在限定区域下率先应用，这些特性催生了自主代客泊车必将是最先大规模商业化落地的L4级自动驾驶系统之一。AVP不但能解决用户痛点，而且能产生全新商业场景，带动相关产业协同发展。

二、AVP政策环境分析

通过梳理过去一年多的政策，可以发现政府正在密集出台系列政策，大力推进AVP系统技术和产品发展应用。

2020年2月，发改委等11部委印发《智能汽车创新发展战略》，目标到2025年，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。2020年11月，国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》中明确提出，将引导推进自动代客泊车技术发展及应用。这2项政策文件为发展AVP设定了明确目标。

2021年3月，公安部印发《道路交通安全法（修订建议稿）》新增第155条规定，明确了自动驾驶车辆进行道路测试和通行的有关要求。2021年4月，工信部印发《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》（征求意见稿），为AVP生产企业和产品准入提供了依据。这2项政策为AVP落地提供了基础保障。

2021年5月，发改委《关于进一步提升充换电基础设施服务保障能力的实施意见（征求意见）》中提出，加强车网互动新技术研发应用，鼓励推广智能有序充电。这里的车网互动、智能有序充电，需要自动代客泊车技术的支持，这为AVP的落地提供了一个典型应用场景。

三、技术环境分析

目前我国建成全球最大的5G独立组网网络，先进车辆域控算力超过1 000 TOPS，固态激光雷达、4D毫米波雷达、高分辨率摄像头、深度学习、OTA、影子模式、大数据仿真一系列相关技术进步，为AVP自动驾驶过程中高精度定位、高准确度环境感知、低延时车场协同控制、算法迭代提供了基础，正在驱动AVP功能加速成熟。

四、AVP技术演进过程

近年来，自动泊车技术和产品发展迅速，其演进过程如图1所示。在2016年之前均是基于超声波雷达的半自动泊车，系统仅控制方向盘，半自动泊车处于市场成熟期；2018年，基于超声波和环视的全自动融合泊车（APA）及遥控泊车（RPA）走向市场，系统控制车辆的横向运动和纵向运动，驾驶员可以在车外通过钥匙或手机操控车辆，这些产品解决了最后10 m的自动驾驶问题，处于市场成长期。今年，市场上出现了辅助代客泊车类产品，虽然车辆能够自动驾驶100 m的距离，但仍需驾驶员监控车辆周围环境，并没有彻底解放用户，因此自动驾驶等级可以归类到L2.5～L3之间，处于市场导入期。这类产品可以说是向全自主代客泊车发展的过渡产品，市场真正期待的是L4级别的自动代客泊车系统，从而将驾驶员从取车、停车中彻底解放出来。

图1 AVP技术演进过程

五、AVP系统方案分析

按照T/CSAE—2020《自主代客泊车系统总体技术要求》，AVP系统技术路线可以分为3类：

（1）基于车端智能技术路线；

（2）基于场端智能技术路线；

（3）车场融合技术路线。

这3者主要区别是系统的环境感知、规划决策和高精定位实现的位置不同，具体对比见表1。

表1 3种AVP技术方案对比

基于车端智能技术路线的优势在于对停车场依赖小，不改造或者简单改造停车场的标志、标线、光线和网络环境，适用场景广泛，更容易推广应用；劣势在于对感知、计算平台要求高，车辆成本高。一汽红旗目前采用该技术方案，在今年6月份释放了首版全功能代客泊车系统软件。

基于场端智能技术路线优势在于车辆只需具备线控能力，对车辆要求较低；劣势在于仅在改造过的停车场可用，范围受限；停车场投资较大，投资回报周期长；戴姆勒和博世集团公司是该技术路线的实践者，目前在S-Class车型上量产应用。

基于车场融合技术路线可以降低场端投资，车端和场端都具备一定的感知、定位和规划能力，可实现系统冗余，提高安全性；劣势在于技术难度大，产业涉及利益相关方多，协同难度大，没有统一的通信和地图标准，该方案目前暂无商用案例。

AVP系统的总体方案如图2所示，主要由车端、场端、云端和手机端4部分构成。图2去掉右侧的场端部分，就是基于车端智能的技术方案，在车辆上搭载环视、前视、后视、Radar、LiDAR、USS传感器及高算力计算平台；图2去掉车端的环境感知和规划决策模块，就是基于场端智能的技术方案，在场端布置摄像头、激光雷达、UWB、边缘服务器设备，实现障碍物探测、高精度定位和规划决策的智能化功能。车端、场端、云端及手机端4部分联合，就构成了完整的车场协同控制的代客泊车系统，车场协同控制因融合和车端和场端功能的优势，可以联合自动地锁、自动充电、无线充电、自动洗车的基础服务，实现更加智能、安全、丰富的闭环生态场景，因此，车场协同控制是未来自动代客泊车技术的发展方向。

图2 AVP系统总体方案

六、AVP生态场景构想

图3 车场协同控制的代客泊车生态全景

用户通过手机预约停车场车位，车辆行驶到停车场附近自动下载停车场高精度地图，进入停车场时，智能闸机开启，并完成与预约信息的匹配及初始定位；用户在电梯口下车，车辆开始自动驾驶，场端规划全局路径并实时监控道路情况，避开拥堵路段，同时场端提供辅助定位及辅助感知结果，与车端定位感知结果相融合，确保安全；车辆到达目标车位附近，智能地锁自动落下，车辆泊入预约车位；泊车入位成功后，通过无线充电或者自动充电手臂方式，接入智能充电桩开始充电，充满电后，AVP车辆自动泊入非充电车位，从而空出充电桩供其它用户使用；用户需要用车时，通过手机启动自动接驾，车辆自动驾驶到用户所在位置，即反向寻车。然后用户驾驶车辆，闸机自动抬起，完成停车费用及充电费用无感支付。

车场协同控制的代客泊车系统打通了停车场基础服务、智能服务和充电服务，实现自动泊车的场景闭环，应用前景极为广阔。

七、AVP产业发展建议

（1）继续完善法律法规

2021年发布了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》（征求意见稿）和《道路交通安全法（修订建议稿）》，在法律法规层面取得了巨大的进步，但在保险、责任认定方面仍需进一步完善。

（2）探索商业模式，建立AVP生态圈
AVP涉及政府、停车场、主机厂、AVP方案商、图商、移动出行运营商和用户多个利益相关方，AVP产品和服务如何收费、在哪个环节收费、收益如何分配需探索出可行的商业模式，进而推动产业化落地。

（3）开展AVP商业试点，推进AVP标准制定
建议对有条件的车企和停车场发放AVP试点许可，增加消费者对AVP的认知程度；积累大量测试数据和运行经验，逐步完善停车场建设、车场通讯和高精度地图相关的AVP标准。

（4）车端“渗透率”与场端“覆盖率”相互拉动，场端建设和改造一定程度上要先行先试

以我国ETC产业发展为参考，1996年在首都机场第一条ETC车道建成，2015年实现全国主线收费站100%覆盖，而全国2015年的ETC用户数仅占到当年汽车保有量的13%，之后经过5年的推广，在2020年，我国ETC用户数量超过2亿，占到汽车保有量的70%以上。因此，可以参考ETC的发展路径，率先建设改造规范化、智能化的停车场，当规范化停车场达到一定数量，AVP车辆将会迎来爆发式增加。

八、结束语

（1）AVP系统具有用户刚需、使用频次高、安全风险较小、限定区域下行驶的特点，这些特点催生了AVP必将是最先大规模商业化落地的L4级自动驾驶系统之一。

（2）从产业政策环境和技术环境方面来分析，AVP落地的条件已日趋成熟。

（3）代客泊车辅助系统是向L4级AVP发展的阶段性过渡产品，该类产品虽然不属于真正的L4级AVP系统，但为L4级AVP的落地打下一定的基础。

（4）车场协同控制的代客泊车系统一方面因其实现感知、定位的车场融合，系统智能化程度更高，另一方面打通了用户停车过程相关的各个环节，实现生态场景的闭环，因此是下一代泊车技术发展方向。

（5）要促进AVP功能的真正大规模落地，还需继续在法规、标准、生态和示范运营多方面开展工作。

来源：智能汽车设计 ，作者王恒凯