基于視覺優勢的行泊一體如何實現？

銀嘉科技是一家全球高科技智能駕駛公司。經過多年對高精度傳感器、深度學習算法、控制決策技術的深耕，在智能交互、自動駕駛系統集成、特定場景自動駕駛技術等領域形成了成熟的應用。基于堅實的技術基礎，銀嘉科技專注于環境感知、智能決策、控制執行等領域，為客戶提供安全高效的智慧出行解決方案。

銀嘉科技停車事業部首席專家張以“全場景智慧停車方案及視知覺在行走和停車中的應用優勢”為主題進行了演講。以下是發言摘要:

張郝磊，銀嘉科技停車事業部首席專家

銀嘉科技的交通停車一體化技術發展之路

銀嘉科技，成立于2013年，是一家集R&D、生產、銷售、服務于一體的自主研發高新技術企業，榮獲專精新奇特“小巨人”企業稱號。其主要產品涵蓋硬件、感知、算法和調控等領域，提供高性能智能視覺、雷達感知硬件、領先的軟件算法、完整的軟硬件集成解決方案、技術支持等全棧服務，為客戶提供定制。

銀嘉科技成立之初主要以感知硬件和感知算法服務為主，從全景系統到全場景停車一步步推進，最終實現了停車與駕駛的一體化，覆蓋遠程停車、記憶停車、停車服務、高速公路、城市道路駕駛等不同場景應用。

銀嘉科技的停車產品整體規劃主要分為兩類。第一代停車產品于2023年推出，基于L2 ADAS自動駕駛輔助系統和全場景停車。第二代產品將于2024年上市，屬于L4級別的綜合停車產品，包括2D和3D全景、自動泊車功能、泊車服務、記憶泊車、影子系統、高精地圖等服務，以及L4級別的高速公路引導、城市道路引導、自動坡道上下、變道超車等功能也已進行了相應的開發和部署。

目前銀嘉科技的自動泊車主要是停在相對較近的物理停車位，采用跟車監管的形式。但是技術進化到遠程停車、記憶停車、AVP停車之后，車位就不再局限于物理車位，而會變成抽象的記憶存儲車位或者云車位。司機的角色也將從主動監管變為無人監管甚至手機操控。行車的距離控制也將從APA停車3-5米，RPA停車10米以內，記憶停車1公里以內，未來還會進化到AVP停車，距離會進一步延長。可以說，隨著一體化停車技術的不斷升級，停車場景也在不斷拓展。

那么升級后的全場景停車能解決什么樣的痛點呢？首先可以幫助倒車入庫、側身停車不熟練的司機解決基本的停車尷尬。其次，有了一層安全保護，自動泊車系統在面對黑暗光線和泊車時視覺盲區的行人/動物闖入時，會有比初級駕駛員更完善的預測和處理機制。從資源利用的角度來看，大部分人類駕駛員都處于盲目停車狀態，即不知道哪里有停車位，也就是處于開停狀態。如果使用具有大數據匹配篩選能力的自動泊車，可以在一定程度上提高車位的整體利用率，也可以緩解因亂停亂放造成的道路擁堵。

圖片來源:銀嘉科技

此外，當車主找車時，銀嘉科技會提供ar找車功能，匹配汽車周邊環境的全景馬賽克圖片，幫助車主更快找到對應的汽車。

銀嘉科技……logy的自動泊車產品線覆蓋高中低不同配置。目前全景系統和超聲波雷達的結合，以及感知、定位、路徑規劃、車身環境的深度學習算法的應用，性價比更高。在中高端，我們使用4D毫米波雷達、激光雷達等。同時，我們還在通過持續的數據閉環對算法進行迭代升級，力爭用更少的計算能力實現更全面的功能。

銀嘉科技園區合一2.0可視化應用的優勢

接下來是銀嘉科技停車一體化2.0的可視化應用優勢。停車的整體視覺環境不再局限于四個全景攝像頭。在自動駕駛之前，主攝像頭和其他盲攝像頭也將加入“集成AVM”功能，加強對車身周圍所有目標的感知、識別、跟蹤和預測，更有利于高水平自動駕駛的應用。

停車步行一體化視覺感知系統需要滿足三個功能需求:一是需要檢測、識別和跟蹤車身周圍的行人、車輛等障礙物。二是道路環境的檢測，如車道線、車道信息、紅綠燈信息、路標信息等。第三，劃分可行駛區域。第四，SLAM定位與測繪。

圖片來源:銀嘉科技

在上述四個功能中，SLAM地圖和車輛周圍的障礙物定位尤其值得關注:

首先是地圖要素的采集和制圖。司機駛入地下室，需要手動掃描地圖，沒有高精地圖的支持。鑒于此，銀嘉科技行停車一體化2.0將對地圖進行掃描，尤其是車輛前方地圖可視范圍內的特征點，采集車身行駛參數的綜合信息，如輪速、方向盤角度、IMU等。，從而建立所有特征點的運動模型，并使用這些數據建立特征點的運動模型。

另外，相似特征點越多，地圖構建的精度越差。因此，當相似度過高時，系統會抓取更多的特征點，以提高整個地圖的準確性和清晰度。最后，將所有特征點的運動軌跡整合到單獨的地圖中。

二是BEV感知中的空間特征融合。BEV感知類似于全景領域的鳥瞰圖，但范圍更廣。與鳥瞰圖相比，它還包括具有汽車行駛前視角的主攝像機的視野，它將集成傳感區域、車身原點坐標和時間軸，用于4D虛擬時空同步輸出。

目前，銀嘉科技導航與停車一體化2.0對于BEV圖像的輸出投影主要采用Transform。未來還將整合激光雷達、毫米波雷達、點云等多維感知信息，進一步提高自動駕駛環境感知的一致性、安全性和即時性。

(以上內容來自上海銀嘉電子科技有限公司停車事業部首席專家張在2022年9月15日由Gaspar主辦的2022年第五屆自動駕駛與人機共駕論壇上發表的《全場景智慧停車方案及視覺感知在停車一體化中的應用優勢》主題演講。)銀嘉科技是一家全球高科技智能駕駛公司。經過多年對高精度傳感器、深度學習算法、控制決策技術的深耕，在智能交互、自動駕駛系統集成、特定場景自動駕駛技術等領域形成了成熟的應用。基于堅實的技術基礎，銀嘉科技專注于環境感知、智能決策、控制執行等領域，為客戶提供安全高效的智慧出行解決方案。

銀嘉科技停車事業部首席專家張以“全場景智慧停車方案及視知覺在行走和停車中的應用優勢”為主題進行了演講。以下是發言摘要:

張，銀嘉科技首席專家……停車處

銀嘉科技的交通停車一體化技術發展之路

銀嘉科技，成立于2013年，是一家集R&D、生產、銷售、服務于一體的自主研發高新技術企業，榮獲專精新奇特“小巨人”企業稱號。其主要產品涵蓋硬件、感知、算法和調控等領域，提供高性能智能視覺、雷達感知硬件、領先的軟件算法、完整的軟硬件集成解決方案、技術支持等全棧服務，為客戶提供定制。

銀嘉科技成立之初主要以感知硬件和感知算法服務為主，從全景系統到全場景停車一步步推進，最終實現了停車與駕駛的一體化，覆蓋遠程停車、記憶停車、停車服務、高速公路、城市道路駕駛等不同場景應用。

銀嘉科技的停車產品整體規劃主要分為兩類。第一代停車產品于2023年推出，基于L2 ADAS自動駕駛輔助系統和全場景停車。第二代產品將于2024年上市，屬于L4級別的綜合停車產品，包括2D和3D全景、自動泊車功能、泊車服務、記憶泊車、影子系統、高精地圖等服務，以及L4級別的高速公路引導、城市道路引導、自動坡道上下、變道超車等功能也已進行了相應的開發和部署。

目前銀嘉科技的自動泊車主要是停在相對較近的物理停車位，采用跟車監管的形式。但是技術進化到遠程停車、記憶停車、AVP停車之后，車位就不再局限于物理車位，而會變成抽象的記憶存儲車位或者云車位。司機的角色也將從主動監管變為無人監管甚至手機操控。行車的距離控制也將從APA停車3-5米，RPA停車10米以內，記憶停車1公里以內，未來還會進化到AVP停車，距離會進一步延長。可以說，隨著一體化停車技術的不斷升級，停車場景也在不斷拓展。

那么升級后的全場景停車能解決什么樣的痛點呢？首先可以幫助倒車入庫、側身停車不熟練的司機解決基本的停車尷尬。其次，有了一層安全保護，自動泊車系統在面對黑暗光線和泊車時視覺盲區的行人/動物闖入時，會有比初級駕駛員更完善的預測和處理機制。從資源利用的角度來看，大部分人類駕駛員都處于盲目停車狀態，即不知道哪里有停車位，也就是處于開停狀態。如果使用具有大數據匹配篩選能力的自動泊車，可以在一定程度上提高車位的整體利用率，也可以緩解因亂停亂放造成的道路擁堵。

圖片來源:銀嘉科技

此外，當車主找車時，銀嘉科技會提供ar找車功能，匹配汽車周邊環境的全景馬賽克圖片，幫助車主更快找到對應的汽車。

銀嘉科技的自動泊車產品線覆蓋高中低不同配置。目前全景系統和超聲波雷達的結合，以及感知、定位、路徑規劃、車身環境的深度學習算法的應用，性價比更高。在中高端，我們使用4D毫米波雷達、激光雷達等。同時，我們還在通過持續的數據閉環對算法進行迭代升級，力爭用更少的計算能力實現更全面的功能。

銀嘉科技園區合一2.0可視化應用的優勢

接下來是銀嘉科技停車一體化2.0的可視化應用優勢。停車的整體視覺環境不再局限于四個全景攝像頭。在自動駕駛之前，主攝像頭和其他盲攝像頭也將添加到“集成AVM”功能中，該功能……加強了對車身周圍所有目標的感知、識別、跟蹤和預測，更有利于高級自動駕駛的應用。

停車步行一體化視覺感知系統需要滿足三個功能需求:一是需要檢測、識別和跟蹤車身周圍的行人、車輛等障礙物。二是道路環境的檢測，如車道線、車道信息、紅綠燈信息、路標信息等。第三，劃分可行駛區域。第四，SLAM定位與測繪。

圖片來源:銀嘉科技

在上述四個功能中，SLAM地圖和車輛周圍的障礙物定位尤其值得關注:

首先是地圖要素的采集和制圖。司機駛入地下室，需要手動掃描地圖，沒有高精地圖的支持。鑒于此，銀嘉科技行停車一體化2.0將對地圖進行掃描，尤其是車輛前方地圖可視范圍內的特征點，采集車身行駛參數的綜合信息，如輪速、方向盤角度、IMU等。，從而建立所有特征點的運動模型，并使用這些數據建立特征點的運動模型。

另外，相似特征點越多，地圖構建的精度越差。因此，當相似度過高時，系統會抓取更多的特征點，以提高整個地圖的準確性和清晰度。最后，將所有特征點的運動軌跡整合到單獨的地圖中。

二是BEV感知中的空間特征融合。BEV感知類似于全景領域的鳥瞰圖，但范圍更廣。與鳥瞰圖相比，它還包括具有汽車行駛前視角的主攝像機的視野，它將集成傳感區域、車身原點坐標和時間軸，用于4D虛擬時空同步輸出。

目前，銀嘉科技導航與停車一體化2.0對于BEV圖像的輸出投影主要采用Transform。未來還將整合激光雷達、毫米波雷達、點云等多維感知信息，進一步提高自動駕駛環境感知的一致性、安全性和即時性。

(以上內容來自上海銀嘉電子科技有限公司停車事業部首席專家張在2022年9月15日由Gaspar主辦的2022年第五屆自動駕駛與人機共駕論壇上發表的《全場景智慧停車方案及視覺感知在停車一體化中的應用優勢》主題演講。)

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