浅谈自动驾驶技术之ADAS（下）

12.自动泊车系统（Automatic parking)  

泊车辅助一代：APA自动泊车APA（Auto Parking Asist）
     自动泊车是生活中最常见的泊车辅助系统。泊车辅助系统在汽车低速巡航时，使用超声波雷达感知周围环境，帮助驾驶员找到尺寸合适的空车位，并在驾驶员发送泊车指令后，将汽车泊入车位。
    APA自动泊车所以依赖的传感器并不复杂，包括8个安装于汽车前、后的UPA超声波雷达，也就是大家常说的“倒车雷达”，和4个安装于汽车两侧的APA超声波雷达，雷达的感知范围如下图所示

      使用APA超声波雷达检测到空库位后，汽车控制器会根据本车的尺寸和车位的大小，规划出一条合理的泊车轨迹，控制方向盘、变速箱和油门踏板进行自动泊车。在泊车过程中，安装在汽车前后的8个UPA会实时感知环境信息，实时修正泊车轨迹，避免碰撞。

泊车辅助二代：RPA远程遥控泊车

     RPA（Remote Parking Asist）远程遥控泊车辅助系统是在APA自动泊车技术的基础之上发展而来的，车载传感器的配置方案与第一代类似。它的诞生解决了停车后难以打开自车车门的尴尬场景，比如在两边都停了车的车位，或在比较狭窄的停车房。RPA远程遥控泊车辅助系统常见于特斯拉、宝马7系、奥迪A8等高端车型中。 

泊车辅助三代：自学习泊车

       在汽车变得越来越聪明后，驾驶员的期望也越来越高。他们希望在大雨天下班时，不用自己冒雨取车，而是用手机发送指令后，汽车能自己启动，泊出车位，并行驶到他们面前。

      市面上的很多高配车型上配备的360°全景影像功能，就是基于以上原理拼接而成的“鸟瞰图”。为了给驾驶员提供更好地泊车体验，工程师在鸟瞰图的基础上做了更多文章，做出了“上帝视角”，我们可以称之为“真·360°高清全景影像系统”，配合车上的大屏使用，效果更佳。如下图所示：

     自学习泊车辅助系统的核心技术——SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即时定位与地图构建）。SLAM最早应用于军事领域，随后是机器人领域，近两年才被广泛应用到汽车领域。我将用一个非常简单的例子让大家了解SLAM技术。

     基于相机实现的SLAM技术，被称为视觉SLAM。视觉SLAM需要从图像中提取特征信息，再配合视觉里程计的技术建立地图，但基本原理与上述例子大同小异。

自学习泊车的学习过程

     驾驶员在准备停车前，可以在库位不远处，开启“路线学习”功能，随后慢慢将汽车泊入固定车位，系统就会自学习该段行驶和泊车路线。泊车路线一旦学习成功，车辆便可达到“过目不忘”。

泊车辅助四代：AVP自动代客泊车   

采用深度神经网络LeNet架构处理图像，实现交通标志识别。具体处理过程包括：

• 数据导入

• 图像采集
  

• 图像预处理

• 图像分割检测

• 图像特征提取

• 图像识别

14 盲点监测系统（ Blind spot monitoring system）
        盲点监测系统又叫并线辅助系统，英文简称BSM或者BLIS，有的叫盲点探测系统。是汽车上的一款安全类的高科技配置，主要功能是扫除后视镜盲区，通过微波雷达探测车辆两侧的后视镜盲区中的超车车辆，对驾驶者以提醒，从而避免在变道过程中由于后视镜盲区而发生事故。上市的很多车型都有盲区监测的功能配置。
       由于汽车后视镜存在视觉盲区，变道之前就看不到盲区的车辆，如果盲区内有超车车辆，此时变道就会发生碰撞事故。在大雨天气、大雾天气、夜间光线昏暗，更加难以看清后方车辆，此时变道就面临更大的危险，盲点监测系统就是为了解决后视镜的盲区而产生的。

        通过在汽车后保险杠内安装两个24GHz雷达传感器，在车辆行驶速度大于10KM/H自动启动，实时向左右3米后方15米范围，发出探测微波信号，系统对反射回的微波信号进行分析处理，即可知后面车辆距离，速度和运动方向等信息，通过系统算法，排除固定物体和远离的物体，当探测到盲区内有车辆靠近时，指示灯闪烁，此时驾驶员看不到盲区内的车辆，但是也能通过指示灯知道后方有车辆驶来，变道有碰撞的危险，如果此时驾驶员仍然没有注意到指示灯闪烁，打了转向灯，准备变道，那么系统就会发出哔哔哔的语音警报声，再次提醒驾驶员此时变道有危险，不宜变道。通过整个行车过程中，不间断地探测和提醒，防止行车过程中因恶劣天气，驾驶员疏忽，后视镜盲区，新手上路等潜在危险而造成交通安全事故。

常见的汽车防盗系统一般分为机械式和电子式两大类。