面向未來：Hailo AI處理器激發自動泊車潛力

　　人們在停車過程中難免會碰到盲點：漏掉的柱子、比想象中更近的墻壁或稍高一點的路邊突出物。但磕碰或刮蹭只是停車事故中很小的問題，人們很少關注到停車事故的嚴重性及其造成的經濟和社會影響。據估計，每五起車輛事故中就有一起發生在停車場，其中約 1/4涉及倒車，約1/3 由于駕駛員分心造成。每年死于停車場和車庫的人數達500多，受傷人數超6萬。

　　城市不斷擴張，市中心人口數量逐漸增多，人們對于停車位的需求已經供不應求，停車已經成為人們的一大煩惱。無論是居民、上班族，還是游客和訪客，都會爭搶有限的免費停車位。這會引發糾紛和沖突，從而導致停車場事故頻發。此外，交通擁堵問題加劇，也是缺少停車位帶來的危害之一。

　　而對于老年或殘疾駕駛者來說，稀少而狹小的停車位會降低他們出行的積極性，因而無法滿足其前往醫療機構就診以及和家人朋友共享休閑活動等方面的便利需求。這不僅會降低人們出行的便利性，也對其生活質量產生一定程度的影響。

　　出于停車問題以及一些其他方面的原因，一套包含攝像頭傳感器、雷達和其他傳感器的完整停車系統正在成為流行趨勢，或將接管停車過程，讓駕駛者輕松停車，平穩停車。

　　安全第一：監管機構正在采取行動

　　自動停車系統的主要增長驅動力在于自動緊急剎車系統（AEB）的可用性和接受度不斷提高。目前，許多汽車制造商都會提供自動緊急剎車系統，這一系統能夠讓車輛緊急停止免于與弱勢道路使用者（行人或自行車）發生碰撞，或是緊急降速以減少損失。車主和監管機構對于自動緊急剎車系統的要求也越來越高。

　　歐盟新車安全評鑒協會（Euro NCAP）近年來增加了幾種行人自動緊急剎車測試場景，并于2023年進行了更新。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）最近宣稱將要求乘用車和輕型卡車安裝自動緊急剎車系統。而在硬件方面，在已安裝在車輛上的攝像頭傳感器和雷達等現有系統直接進行人工智能處理即可啟用自動緊急剎車系統。

　　近年來，隨著科技進步，汽車制造商加大投資，這些系統逐漸變得更高效、更可靠、更實惠。一旦車輛的環視系統中應用了人工智能處理技術，在自動緊急剎車功能的基礎上實現全自動停車系統便不再存在真正的障礙。目前一些整車廠和一級供應商已經將自動緊急剎車和自動泊車系統合二為一。

　　多樣化的自動泊車解決方案

　　人們往往不喜歡停車這項繁瑣的技術型任務。在停車場相對受控的環境中，自動泊車技術所具有的緩慢而謹慎的特質大大提高了泊車的安全性和舒適性。此外，傳感配置在同時考慮盲點和360°感知能力上也要優于駕駛員。再加上偶爾停入格外狹小的停車位需要耐心和精確度，停車對于自動化設備來說是一項輕而易舉的任務。

　　自動停車解決方案主要分為三種類型，區別在于其自主程度。入門級自動停車解決方案包括可以控制車輪轉向的停車輔助系統，駕駛員仍可以控制加速踏板、剎車踏板和變速箱齒輪來控制車速。這種系統通常被稱之為停車導航系統，可以評估停車位是否適合車輛的大小，并協助安全駛入和駛出平行或垂直停車位。這種使用超音速傳感器（USS）的入門級系統已存在十余年，準確性較低因此并不便捷。

　　自動泊車系統的下一個自主級別是全自動泊車系統：駕駛員只需要在車內啟動系統，監控停車過程，并在必要時進行控制。該級別的自動泊車系統可以完全控制轉向、踏板和檔位，并且還包含車位搜索的高級功能，即車輛在停車場行駛時可以搜索到可供安全停放車輛的合適車位。全自動泊車系統通常搭載有超聲波雷達（USS）和短程雷達（SRR）。

　　先進的自動泊車系統為自主泊車系統，也稱為遠程泊車系統。駕駛員可以在車外通過智能手機遠程指揮汽車，系統可以獨立將車安全地開至平行或垂直的停車位。自動泊車的最高境界便是指揮汽車駛出停車位并根據要求接載駕駛員。該系統若與智能停車場結合便可以實現自主代客泊車系統。駕駛員可以將車輛停在停車場的下車點，然后通過智能手機的應用程序啟用停車功能。停車場會將車輛引導至與車輛大小相匹配的空停車位。電動汽車可以先被引導至充電處，然后自動移動到常規停車點，駕駛員用車時車輛將會是滿電狀態。

　　自動泊車系統所需的技術與能力

　　要實現自動泊車，車輛除了要對自身的大小進行準確測量外，還須具備對周圍環境的精確感知能力。前者并不難實現，車輛在設計時就已經擁有了精準的數據；后者卻是個棘手的難題，因為環境感知通常需要結合攝像頭傳感器通過以下幾組算法計算出測量結果：

　　-物體檢測 ：基于人工智能的算法，可識別傳感器數據（如攝像頭視頻輸入）中的物體，如車輛、行人、交通標志等。這些信息對于安全性（避開弱勢道路使用者）、可操作性（避免撞擊物體）、遵守交通和停車法規（根據交通標志和標線）等方面有著至關重要的作用。

　　-可駕駛空間檢測：也稱為語義分割，通常由一類基于人工智能的算法將圖像分割成表示不同語義的區域，如道路、馬路牙子、植被、天空、墻壁等。這些信息對自主車輛（ego vehicle）的場景理解至關重要，使其只允許在可駕駛空間內調動，或檢測空停車位等等。

　　-幾何感知：從圖像中提取幾何測量值有多種方法，常用的是隨時間移動跟蹤特征點和紋理。人工智能算法利用來自車輛的輸入信號（如速度、偏航率、加速度等）以及預定比例的光學元件和攝像頭位置，可以精確定位車輛在環境中的方位，提供控制車輛所需的測量值。這些測量結果應用于檢測到的物體，將檢測到的二維圖像轉化為其實體的三維感知。

　　除了視覺信息外，停車場自動化系統還經常使用傳感器融合技術。例如，USS 或 SRR 中的信息可以補充視覺測量并提高其準確性；雷達探測場景中的物體可以提高基于視覺的算法在各種條件下的可信度和準確度，充分利用每個傳感器的優勢。

　　自動泊車的全民時代

　　現下的大多數車輛，尤其是私家車，并不支持自動泊車。大眾市場上的車輛通常會配備環視/俯視系統，依靠攝像頭和超聲波傳感器為駕駛員提供周邊環境的圖像，并在停車過程中靠近障礙物時發出警報。在此情況下，影響停車的主要因素主要是駕駛員的視野、視線和對車輛的謹慎控制。目前的自主停車系統主要安裝在較為高級的車輛上，因為用于全方位環視的傳感器以及處理這些信號所需的計算能力的成本仍然相對高昂。

　　Hailo的使命是使汽車安全更加經濟實惠并具有成本效益。Hailo的人工智能處理器以低功耗和低成本實現了高水平的人工智能表達能力，為全方位環繞視野系統提供了出色的人工智能感知能力，同時擁有對大眾市場制造商具有吸引力的價格。

　　通過在現有環視系統中添加Hailo AI處理器，任何車輛都可以升級以支持自動緊急剎車系統（AEB），從而保障駕駛員、乘客和弱勢道路使用者的安全。將支持自動緊急剎車的環視系統升級為自動停車系統通常只需要進行軟件升級，甚至進行遠程無線升級（OTA），前提是車輛已經具備自動轉向和自動剎車/加速的高級輔助駕駛系統（ADAS）。Hailo以經濟實惠的成本實現了具有高水平表達能力的人工智能，旨在使每一輛汽車和每一次駕駛體驗都更安全，更舒適。