深度瞭解自動泊車技術及相關資料標註方法 | 自動駕駛

順列式駐車對許多駕駛員來說，是一件較難的事情，特別是在極其狹窄的地方，而自動泊車系統則可以大大簡化泊車的過程，為駕駛員帶來更加智慧和便捷的體驗。

就在不久前，威馬汽車正式釋出“公共停車場無人免學習代客泊車智駕系統（PAVP）Beta 2.0版”。這是首個針對“公共停車場非固定停車位”推出的自動泊車功能。使用者可以在汽車還未進入停車場之前提前下車，透過手機APP對車輛進行操控，威馬W6可以自主找到車位並完成泊車操作。同時，使用者還可以在停車場門口透過手機召喚車輛，不再受到距離的限制，解決使用者的泊車難題。

自動泊車的原理

自動泊車的原理是利用分佈在車輛周圍的雷達探頭測量出汽車自身與周圍物體之間的距離和角度，透過車載電腦計算出操作流程，從而操控方向盤，不需要人工控制，汽車就可自動駛入車位。

自動泊車系統由含環境資料採集系統、中央處理器和車輛策略控制系統三部分組成。

環境資料採集系統：該系統包含影像採集系統和車載距離探測系統，可對車身周圍環境各項引數進行採集，並將採集到的資料透過資料線傳輸至中央處理器。

中央處理器：作為計算機系統的運算和控制系統，可將採集到的資料進行分析處理，確定汽車的當前所在位置、目標位置以及周圍的環境引數，並自動計算出自動泊車方案，並將其轉換成電訊號。

車輛策略控制系統：接收到從中央處理器傳出的電訊號後，依據方案中的指令使作出汽車相應的行駛操控，直至停車入位。

自動泊車的過程

自動泊車主要包括環境感知、停車位檢測與識別、泊車路徑規劃、泊車路徑跟隨控制以及模擬顯示五大環節。

環境感知：在泊車過程中利用超聲波雷達可檢測到行車過程中車身周圍的障礙物，從而有效避免剮蹭等意外發生。

停車位檢測與識別：主要透過分佈在車身側面的超聲波感測器對車輛側面的障礙物進行探測，可完成車位探測及精準定位。

泊車路徑規劃：為確保泊車的精準性，完成泊車路徑所涉及到的動作儘可能少，因為每個動作產生的誤差會依次傳遞至下一個動作，因此動作越少，誤差越小，精度就越高。

泊車路徑跟隨控制：該過程可以透過感測器對車身周圍環境進行實時探測，估算出車輛位置，實際執行路徑與理想路徑進行對比，必要時進行校正。

模擬顯示：透過感測器反饋構建泊車環境模擬，具有提示作用與互動作用，可提示使用者在泊車過程中進行必要操作，並將處理器資訊及時傳送給使用者。

自動泊車的模式

自動泊車的模式有兩種，分為正向自動泊車和側向自動泊車。

自動泊車自動化等級

自動泊車自動化等級可分為半自動泊車和全自動泊車兩種。

半自動泊車：半自動泊車系統可以為駕駛員控制車速，計算平臺根據車速及汽車周圍環境來判定是否需要轉向並自動執行。

全自動泊車：全自動泊車可以為駕駛員進行轉向、加減速等全部操作，由計算平臺根據汽車周圍環境來對汽車作出響應的行駛決策，駕駛員既可在車內進行監控也可在車外監控。

自動泊車優缺點

自動泊車的優點：汽車在交通燈等處做短暫停留時，為防止車輛打滑，自動泊車系統會在車輛停止後對車輪進行自動制動。

自動泊車的缺點：自動泊車功能在使用時對車輛有著較高的要求，例如在車輛自動泊車時從車輛後方突然走出一個人，自動泊車系統在這種情況下若不能及時採取停止或制動的措施，是非常危險的。

資料標註對自動泊車的重要性

自動泊車技術的提升需要演算法的不斷進步。資料作為自動駕駛的基礎，有著重要作用。資料標註是將非結構化資料進行標註處理，以供機器學習，為演算法提供優質養料，從而提升機器學習能力，可解決汽車自動泊車時經常遇到找不到車位、速度控制差、障礙物識別困難等難題。

景聯文為自動泊車提供資料支援

景聯文科技作為一家專業的資料採集標註公司，針對資料定製標註服務建立了先進的資料標註平臺與成熟的標註、稽核、質檢機制，擁有豐富的標註工具，支援拉框標註、3D立方體標註、3D點雲標註、多段線標註、語義分割、影片跟蹤標註等，可為自動泊車技術提供高質量的標註資料。此外，景聯文科技做過多次自動泊車障礙物標註專案。

自動泊車標註案例：

一、 整體要求

對圖中車位進行標註，標註內容為：對車位輪廓進行多邊形標註。

二、 標註要求

l 若路沿上有停車位，則需要經過路沿進行泊車，若路沿不作為障礙物，則不進行標註。

l 若水泥柱和牆壁相連線，則需要分開標註。

l 當車位線截斷點與車位角點距離很近時，則不需要標註。

l 圖片中出現的禁停區域不做標註，其他車位正常標註。

l 分隔線與圖片邊緣相連圍成的區域，視為可行駛區域。

l 當車位線截斷點距離車位角點很近時，不需要不標。

l 當車位線磨損、模糊或本身就不是連續實線時，需要根據車位結構腦補出後面需要標註部分。

景聯文資料標註平臺在預標註技術的加持下，標註效率可提升三倍以上。開放甲方線上質檢驗收通道，支援本地化部署和SAAS服務。透過智慧化的標註平臺產品不斷賦能AI訓練資料行業，能有效提高人機協作效率擴大產能，及時調整標註方案做好逾期風險管控，準確把控資料質量問題，為AI相關企業提供處理大規模感知資料的能力，節省企業的時間和開發成本，實現人力驅動向技術驅動的重要升級。

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