面向未来：Hailo AI处理器激发自动泊车潜力

（原标题：面向未来：Hailo AI处理器激发自动泊车潜力）

人们在停车过程中难免会碰到盲点:漏掉的柱子、比想象中更近的墙壁或稍高一点的路边突出物。但磕碰或刮蹭只是停车事故中很小的问题,人们很少关注到停车事故的严重性及其造成的经济和社会影响。据估计,每五起车辆事故中就有一起发生在停车场,其中约1/4涉及倒车,约1/3由于驾驶员分心造成。每年死于停车场和车库的人数达500多,受伤人数超6万。

城市不断扩张,市中心人口数量逐渐增多,人们对于停车位的需求已经供不应求,停车已经成为人们的一大烦恼。无论是居民、上班族,还是游客和访客,都会争抢有限的免费停车位。这会引发纠纷和冲突,从而导致停车场事故频发。此外,交通拥堵问题加剧,也是缺少停车位带来的危害之一。

而对于老年或残疾驾驶者来说,稀少而狭小的停车位会降低他们出行的积极性,因而无法满足其前往医疗机构就诊以及和家人朋友共享休闲活动等方面的便利需求。这不仅会降低人们出行的便利性,也对其生活质量产生一定程度的影响。

出于停车问题以及一些其他方面的原因,一套包含摄像头传感器、雷达和其他传感器的完整停车系统正在成为流行趋势,或将接管停车过程,让驾驶者轻松停车,平稳停车。

安全第一:监管机构正在采取行动

自动停车系统的主要增长驱动力在于自动紧急刹车系统(AEB)的可用性和接受度不断提高。目前,许多汽车制造商都会提供自动紧急刹车系统,这一系统能够让车辆紧急停止免于与弱势道路使用者(行人或自行车)发生碰撞,或是紧急降速以减少损失。车主和监管机构对于自动紧急刹车系统的要求也越来越高。

欧盟新车安全评鉴协会(Euro NCAP)近年来增加了几种行人自动紧急刹车测试场景,并于2023年进行了更新。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)最近宣称将要求乘用车和轻型卡车安装自动紧急刹车系统。而在硬件方面,在已安装在车辆上的摄像头传感器和雷达等现有系统直接进行人工智能处理即可启用自动紧急刹车系统。

近年来,随着科技进步,汽车制造商加大投资,这些系统逐渐变得更高效、更可靠、更实惠。一旦车辆的环视系统中应用了人工智能处理技术,在自动紧急刹车功能的基础上实现全自动停车系统便不再存在真正的障碍。目前一些整车厂和一级供应商已经将自动紧急刹车和自动泊车系统合二为一。

多样化的自动泊车解决方案

人们往往不喜欢停车这项繁琐的技术型任务。在停车场相对受控的环境中,自动泊车技术所具有的缓慢而谨慎的特质大大提高了泊车的安全性和舒适性。此外,传感配置在同时考虑盲点和360°感知能力上也要优于驾驶员。再加上偶尔停入格外狭小的停车位需要耐心和精确度,停车对于自动化设备来说是一项轻而易举的任务。

自动停车解决方案主要分为三种类型,区别在于其自主程度。入门级自动停车解决方案包括可以控制车轮转向的停车辅助系统,驾驶员仍可以控制加速踏板、刹车踏板和变速箱齿轮来控制车速。这种系统通常被称之为停车导航系统,可以评估停车位是否适合车辆的大小,并协助安全驶入和驶出平行或垂直停车位。这种使用超音速传感器(USS)的入门级系统已存在十余年,准确性较低因此并不便捷。

自动泊车系统的下一个自主级别是全自动泊车系统:驾驶员只需要在车内启动系统,监控停车过程,并在必要时进行控制。该级别的自动泊车系统可以完全控制转向、踏板和档位,并且还包含车位搜索的高级功能,即车辆在停车场行驶时可以搜索到可供安全停放车辆的合适车位。全自动泊车系统通常搭载有超声波雷达(USS)和短程雷达(SRR)。

先进的自动泊车系统为自主泊车系统,也称为远程泊车系统。驾驶员可以在车外通过智能手机远程指挥汽车,系统可以独立将车安全地开至平行或垂直的停车位。自动泊车的最高境界便是指挥汽车驶出停车位并根据要求接载驾驶员。该系统若与智能停车场结合便可以实现自主代客泊车系统。驾驶员可以将车辆停在停车场的下车点,然后通过智能手机的应用程序启用停车功能。停车场会将车辆引导至与车辆大小相匹配的空停车位。电动汽车可以先被引导至充电处,然后自动移动到常规停车点,驾驶员用车时车辆将会是满电状态。

自动泊车系统所需的技术与能力

要实现自动泊车,车辆除了要对自身的大小进行准确测量外,还须具备对周围环境的精确感知能力。前者并不难实现,车辆在设计时就已经拥有了精准的数据;后者却是个棘手的难题,因为环境感知通常需要结合摄像头传感器通过以下几组算法计算出测量结果:

 物体检测 :基于人工智能的算法,可识别传感器数据(如摄像头视频输入)中的物体,如车辆、行人、交通标志等。这些信息对于安全性(避开弱势道路使用者)、可操作性(避免撞击物体)、遵守交通和停车法规(根据交通标志和标线)等方面有着至关重要的作用。

 可驾驶空间检测:也称为语义分割,通常由一类基于人工智能的算法将图像分割成表示不同语义的区域,如道路、马路牙子、植被、天空、墙壁等。这些信息对自主车辆(ego vehicle)的场景理解至关重要,使其只允许在可驾驶空间内调动,或检测空停车位等等。

几何感知:从图像中提取几何测量值有多种方法,常用的是随时间移动跟踪特征点和纹理。人工智能算法利用来自车辆的输入信号(如速度、偏航率、加速度等)以及预定比例的光学元件和摄像头位置,可以精确定位车辆在环境中的方位,提供控制车辆所需的测量值。这些测量结果应用于检测到的物体,将检测到的二维图像转化为其实体的三维感知。

除了视觉信息外,停车场自动化系统还经常使用传感器融合技术。例如,USS 或 SRR 中的信息可以补充视觉测量并提高其准确性;雷达探测场景中的物体可以提高基于视觉的算法在各种条件下的可信度和准确度,充分利用每个传感器的优势。

自动泊车的全民时代

现下的大多数车辆,尤其是私家车,并不支持自动泊车。大众市场上的车辆通常会配备环视/俯视系统,依靠摄像头和超声波传感器为驾驶员提供周边环境的图像,并在停车过程中靠近障碍物时发出警报。在此情况下,影响停车的主要因素主要是驾驶员的视野、视线和对车辆的谨慎控制。目前的自主停车系统主要安装在较为高级的车辆上,因为用于全方位环视的传感器以及处理这些信号所需的计算能力的成本仍然相对高昂。

Hailo的使命是使汽车安全更加经济实惠并具有成本效益。Hailo的人工智能处理器以低功耗和低成本实现了高水平的人工智能表达能力,为全方位环绕视野系统提供了出色的人工智能感知能力,同时拥有对大众市场制造商具有吸引力的价格。

通过在现有环视系统中添加Hailo AI处理器,任何车辆都可以升级以支持自动紧急刹车系统(AEB),从而保障驾驶员、乘客和弱势道路使用者的安全。将支持自动紧急刹车的环视系统升级为自动停车系统通常只需要进行软件升级,甚至进行远程无线升级(OTA),前提是车辆已经具备自动转向和自动刹车/加速的高级辅助驾驶系统(ADAS)。Hailo以经济实惠的成本实现了具有高水平表达能力的人工智能,旨在使每一辆汽车和每一次驾驶体验都更安全,更舒适。