hello,大家好,我是肉肉爸比。首先祝大家节日快乐,端午安康。
今天的话题是#记忆泊车#,我会讲述对记忆泊车的理解,以及记忆泊车的使用体验。
当我看到Xmart V2.6.0的更新列表中,VPA的更新内容出现,当下是震惊的,直呼 awesome的感觉(dddd)。小鹏这不就是实现了停车场的完全自动辅助驾驶吗?这个功能是不是真的如介绍这么疯狂“VPA停车场记忆泊车——首个量产且不依赖于停车场改造的泊车功能”?是不是以后的发展可以逐渐无人化?这个功能目前是否实用?
带着这些疑问,在新出行推送了公测版的更新后,我第一时间突击新出行进行了体验。就这些疑问,结合当前其他厂商的类似记忆泊车(自主泊车)功能,通过图文、视频,来跟大家仔细聊聊,我眼中的记忆泊车。
说起记忆泊车,我们先了解下行业动态,小鹏是目前我了解到最早发布计划的汽车厂商,关于记忆泊车的视频,在2020年的发布会上,就有看到记忆泊车的计划。但最快量产了记忆泊车的车辆,应该是威马的W6。
所以在讲小鹏的记忆泊车前,还得说一下威马W6的记忆泊车,了解下两者的差异,知己知彼。
威马W6记忆泊车
威马W6搭载了百度Apollo无人自主泊车系统,目前推送了自主学习泊车(HAVP),在本年度第四季度,将会推送高精地图下的自主学习泊车(PAVP),届时只需要融合高精地图,车辆就可以自己找车位,并且完成泊车的工作。
在与百度Apollo的小伙伴沟通过程中,发现百度的HAVP,完完全全是针对特斯拉、小鹏泊车以及召唤功能作为对标的竞品,我认为,在泊车这一块,绕不开的仅有小鹏,小鹏目前在泊车领域,是绝对的第一,作为参考的厂商功能,确实也说明了,在智能泊车的领域,小鹏的成绩与实用性是备受认可的。
我们看看威马自主学习泊车HAVP的工作原理、工作步骤:
步骤一:学习路线,值得注意的是,目前HAVP,仅支持100米以内的路线学习记忆。威马旨在解决最后100米的无人泊入加召唤。支持的场景是:地上+地下停车场,这里可以Mark一下,待会会跟小鹏的VPA工作场景做对比。
步骤二:把学习的路线上传至百度云服务器中,进行计算与推演,这里可能有小伙伴跟我一样,会觉得要依赖云端,那肯定不好用。事实上,威马/百度也想到了这个问题,并给到了解决方案,威马W6搭载的8155处理芯片,在没有网络的时候,可以进行学习路线的记忆。
步骤三:直接利用手机,进行无人的泊车与召唤。在车辆行驶的过程中,依赖于车身的摄像头加超声波雷达进行超距感知,威马在遇到前车阻碍,或者遇到行人的情况下,无法进行避让,只能做到简单识别与刹停,等到前方的车辆或者行人通过,车辆才会再度行驶。这里也可以Mark下,待会也会进行对比。
讲完大概的步骤,我们可以发现,目前威马的HAVP,最大最大的亮点是:无人,其他的亮点有:支持地上+地下停车场、支持召唤出库+泊入,支持漫游寻找车位,漫游寻找车位,应用场景是,如果记忆的车位被占用,那么车辆达到终点能够智能寻找空闲的车位泊入。
同样,我们也能看出威马的HAVP的无人泊车限制,由于国家法规限制,目前仅支持100米以内的无人泊车。为什么是100米,对于这个问题,做了较久的思考。我认为是由于是无人泊车,100米或以内的范围内,人的视野可达,即使遇到突发状况,能够随时进行接管,防止安全事故突发。
对于威马的HAVP的未来优化路线和发展路线,有一个非常有意思的点,是A学B用,支持用户进行点对点的路线分享,举个例子:A与B是同一家公司的同事,同样购买了威马W6,那么A可以把先行记录的记忆泊车路线分享给B,B进入公司后,无需再进行学习路线的过程,直接使用即可。这个就很有意思,无形之中解决了学习的复杂性。
并且会逐渐开放无人化设计能力(TBD)这一点,我的理解是,威马与百度会随着时间的推移,给W6开放更大的权限,进行无人化能力的提升,也就是不仅限于100米了。
还会提升绕障能力,上面提到,目前威马的HAVP,遇到障碍物,仅支持简单的识别与刹停,如果停滞的时间过长,甚至还会退出系统。HAVP会着重提升静态障碍物绕行的能力。
以上是关于威马无人记忆(学习)泊车的介绍,在与飞机先生的探讨中,飞机先生跟我说的是,不要觉得威马的功能很鸡肋,这个无人的亮点加上可以召唤出库与泊入,真的在上下班、家庭用车的场景比较实用。(我也想亲自体验一下威马的HAVP)
说完威马W6的无人记忆(学习)泊车,我们接下来开始对小鹏记忆泊车的体验与分析。
小鹏停车场记忆泊车VPA
亮点分析:
小鹏的VPA系统是小鹏全栈自研下的新功能,不依赖供应商方案的宣传点,貌似是直接指向了前面我们对比了解的产品,不得不说,小鹏的自研能力给VPA带来了很多的可能性,比如说不用把路线回传至云端,可以对障碍物进行避让等等。
记忆泊车最长可支持1公里的路线记忆,这点对于用户来说,绝对可以满足大部分人的家庭泊车需求了。反观威马,仅仅支持100米的无人泊车,但目前威马设定的100米官方的原因是因为法律法规的约束。
小鹏的VPA停车场记忆泊车系统可以说是以纯视觉为主,也只能以纯视觉为主,因为地下停车场是封闭环境,毫米波雷达经常可能没有办法正常工作,比如金属物体、柱子等会进行干扰。
所以当我在看到宣传片的时候,小鹏p7在地库中行驶、躲避障碍物、人类般的大曲率转弯,都让我想起来北美特斯拉FSD内测版行驶在道路上的感觉。
小鹏的VPA通过了视觉感知与实时地图构建,再结合语义地图,可以在不依赖GPS的信号的情况下,实现车辆在停车场中的高精度定位,定位精度达到了厘米级。
小鹏号称行业内首次量产应用语义地图,问题来了,语义地图是什么?简单来说,语义信息是让车辆更好理解路面交通情况,更好进行规划路线的信息。在路线记忆过程中,语义地图会标识出路线上的“地标元素”(车道线、柱子、路口等),同时获得车辆与“元素”之间的距离,让记忆泊车更为精准。
说了那么多,我们直接进入实际操作,来看看记忆泊车到底好不好用。
第一步:停车场记忆泊车跟NGP一样,需要先通过安全测试,才能在中控屏幕上开启该功能。
必须说我很喜欢这样的方式,像记忆泊车/NGP这些功能的整个操作,是有学习成本的,所以有这样的学习环节,可以让更多的车主尽快了解并安全使用整套系统。哪怕我认真学习了,在接下来的实际操作中,我还是失误了。
第二步:驶入停车场,开始学习记忆泊车路线。这里想说一下,停车场千万选择没有斜坡的路段,不然会无法记忆,不要问我为什么知道。表示失败了两三次。记忆路线的过程中,也是记忆泊车的学习过程,如果我们再行驶的过程中,是在中间行驶,记忆泊车也会在中间进行行驶,所以在公共停车场,大家还是尽量靠右行驶为好。
记忆完成后,生成记忆文件的时间非常快,大概是10秒左右,这点体现出本地储存构建地图的优势。威马W6记忆路线后,大部分时间,都需要把生成的路线上传到云端进行处理,整个过程需要2-3分钟,小鹏在这方面的体验相当好。
为了给大家呈现较好的停车记忆路线,真的是煞费苦心。花了整整两个小时研究,所以告诉大家,一定要记得认真观看学习视频。第一次的视频,是因为学习完路线后,点击进入了开始记忆泊车,然后手多多返回了首页,导致刚刚走的路线并没有被记忆下来。惨痛的教训~
值得注意,在路线学习的过程中,行驶速度尽量在15km/h以下,不然系统无法记住路线。另外,切记不要行驶在坡道,否则路线学习会重新开始。关于这点,给出的解释是:车身经过坡道,会造成摄像头角度变化,会改变目标物体在画面中的方位,引起判断偏差。但是,地下停车场往往是会有较多的斜坡组成,还希望这点能进行改进。
步骤三:使用记忆泊车,这点应该来说,应该分为三小点。
第一是开出地库,回到地面。这一点,一定要按照教程来做,我和CC还有飞机先生在深圳体验的时候,尝试想通过跨楼层继续唤醒记忆泊车功能,失败了。
第二是从地库出口,驶离约200米,这点貌似并不是特别准确,我们尝试从地库出去,马上掉头返回地库,功能是可用的。
第三是重新回到起点,开始记忆泊车,这点是字面意思,不难理解,回到起点后,会自动提醒开始自动泊车。
泊入的过程用了接近3分钟,全程零接管,路线完全按照记忆的路线进行,甚至连学习路线时避让了后车通过的操作都完美复现了;由于昨晚测试的过程中,没有行人,没有车辆出入,所以关于避障方面,我们在下面结合另外一个场景来说。关于整个泊入的过程,我问了朋友,感觉好用吗?这样的功能,我朋友回复我的是,还不如我自己停。这里说到了目前记忆泊车的一个痛点,就是“慢”。行驶速度维持在10km/h左右,最高速度12km/h,说实话,确实有点慢。这样说明了,目前记忆泊车的功能,只适用于小区的家用停车场,车流较少的停车场,如果说在公共商业停车场,以这么慢的速度行驶,会阻碍到后车的行驶。你总不能说:我在自动记忆泊车,他是这么慢的。hahahhaha,可能在此后的版本,需要对该问题进行优化。
在泊入的过程中,体验了到大角度转弯,过减速带,都非常流畅,并且过程中,小p的语音提醒都恰到好处,除了速度慢,没有其他可以吐槽的,完成度可以说是非常高了。
关于躲避障碍物,我们先说一下识别障碍物。结合SR自动驾驶模拟显示系统,能够在停车场显示更多的元素,目前支持减速带、车辆、柱子、两轮车、路口,行人进行识别。未来会对宠物等进行识别。据了解,目前SR自动驾驶模拟显示是小鹏的自动辅助驾驶团队在做,这个部分的ui深得我心,每次讲SR相关,都是赞美的。
对于避障,我们做了几个测试。
在记忆泊车的状态下,对于行人的避障,刹车的脚感还是很舒服的,可能是公测版持续优化的原因,一开始CC还说,遇到障碍物/行人刹车还是太重了,人的身体甚至会向前倾,体感不好。但在测试过程中,其实还是挺柔和的,慢慢刹停,也不会吓到行人。在听到小p提醒,“请注意行人”之后,车辆就缓缓停下了,第二次在转角位,行人走出,也是慢慢刹停,莫非是小鹏偷偷进行了优化?
第二次的情况有点预测行人出入的味道了,对未知的路况进行预测往往是最难的,而小鹏在这一点,也有优化,小鹏记忆泊车对行人行为预测进行了系统专项训练。
在我们测试的过程中,遇到这样的一个情况,道路尽头的转弯处,无法通过。车子会停在原地,尝试蠕动,其实是可以过的,有可能是传感器把前面的墙体识别成为了障碍物,导致误以为与障碍物距离太近,完全不敢动。只能人工接管,倒一把后,继续进入记忆泊车界面。
体验完记忆泊车,我们回到刚开始的问题。这个功能是不是真的如介绍这么疯狂“VPA停车场记忆泊车——首个量产且不依赖于停车场改造的泊车功能”?是不是以后的发展可以逐渐无人化?这个功能目前是否实用?
第一,是不是真如介绍这么疯狂,我的理解,是的。这一套记忆泊车,能力的维度足够出色,最长一公里的记忆里程,最多能够记忆100张地图;无需信号;能够显示停车场的静态元素;泊入的过程中,可以避让车辆;大角度转弯等,这些足够爆炸,就目前的热门车型来看,短期内可能没有第二家可以跟上,真的可以说一个能打的都没有。蔚来这一代车型基本宣告没有可能,只能依赖ET7了。
第二,是不是以后的发展可以逐渐无人化,我的理解,无人化一定是发展的方向,虽然小鹏官方说,VPA不是意味着无人驾驶,而是意味着多了一个泊车“代驾”。但最终,无人化一定会被打通。
第三,这个功能是否实用?我的理解,目前该功能噱头大于实用,主要原因是因为车速较慢,必须拥有固定车位。因为目前不支持漫游车位寻找(威马支持)。所以如果你拥有固定家庭车位,这个功能是实用的,家庭地库车流大概率较少,所以慢一点也无所谓。但在商场、办公停车场,该功能确实噱头大于实用。
笃定一定会走无人化的原因究竟是啥?这次V2.6.0的更新,有一个隐藏的功能,更新列表再一次没有提到的功能,一个小彩蛋——“增强版遥控泊车”,在记忆泊车距离终点50米的位置,可使用钥匙解锁记忆泊车的最后50米,车辆支持在无驾驶人的情况下,泊入记忆车位。咦,稍等,这个功能是不是好像似曾相识,难道这不是威马的.......我们来看一下整个无人泊入的过程。
那记忆泊车的意义到底是什么?小鹏的自动泊车已经打遍天下无敌手了,为什么还要在这个时候,把几乎接近自动驾驶的记忆泊车释出。
昨天看了类星频道的视频,直接戳中了我,小鹏的自动辅助驾驶布局,可以分为高速自动辅助驾驶NGP、城市NGP,停车场自动驾驶。这不就明显了,小鹏之所以释出了记忆泊车,未来的方向,目标,就是停车场自动驾驶。如果可以做到,随着P5的城市NGP发布,那么小鹏将打通从家里,到公司上班,偶尔城市快速、高速路封闭道路的场景,基本能够覆盖我们的日常生活。
说真的,还是会有小期待,小鹏一直标榜以智能驱动硬件,以软件定义硬件,随着高速NGP、VPA记忆泊车的释出,我觉得跟小鹏的理念非常吻合。
最后的最后,说一下VPA停车场记忆泊车未来改进的建议:
1、建议在停车场的速度能够提升;提升至15-18km/h,体验感会好很多。
2、建议加入露天停车场的支持;毕竟露天停车场在日常生活中的比重也很高。
3、建议增强型遥控泊车,支持手机操作,参考现在的手机遥控泊车,好用程度谁用谁知道。
4、建议增加跨楼层的记忆泊车,提高实用性。
5、建议增加不出停车场,就能够重新使用记忆泊车。目前出停车场的方式,一旦在闹市,会耗费非常大的时间成本。
以上,是关于记忆泊车的全部内容,我是肉肉爸比,期待与大家就该话题进行讨论。
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