無人駕駛已經是當今熱門的技術領域，不論你是否關心汽車、物流或者新式出行方式，對這個概念都不陌生。

通俗來講無人駕駛的目標是由機器駕駛機器。在簡單場景中無人駕駛汽車並不困難，比如在無暇大的空曠平面上的汽車，由四個輪子作支撐的汽車的穩定性相當好，控制車輛自動執行的過程比飛機容易太多了。設定一個前進目標後，機器只需規劃好行進路線，控制車輛前後左右加油減速，並且能夠有辦法實時監控自己身處的位置，無人駕駛就完成了。甚至在車輛極限工況中，無人駕駛的改裝車也能夠靈活的在佈滿路障的實驗場靈活地進行漂移。2019年斯坦福大學在一輛DeLorean跑車實現了無人駕駛漂移。

在各種實驗場或特殊使用場景的無人駕駛已經相對成熟了

。最早喚起人們對無人駕駛熱情的是在2004年開始舉辦的DARPA Grand Challenge無人駕駛技術挑戰賽（Defense Advanced Research Projects Agency，美國國防先進研究專案局），雖然第一屆無人完成比賽，但是從2005年的第二屆比賽開始無人駕駛車輛就已經開始在複雜的賽場中以大約22。53km/h的平均速度風馳電掣了。從2018年開始，國內也如火如荼的開始舉辦各類無人車比賽，其中以中國無人駕駛賽車大獎賽（簡稱CAIC大獎賽）為代表。

DARPA Grand Challenge孕育而出的無人駕駛技術方案，在谷歌、Uber等商業公司的支援下，進化成更加成熟的無人駕駛試驗車，在美國的廣袤的城市和鄉村道路上上持續進行道路試驗。就以目前的實驗路程而言，無人駕駛車輛產生交通事故的機率遠低於人類駕駛車輛。又過了沒多久，以百度Apollo為代表的中國公司也推出了自己的無人駕駛技術方案，並且開始路試。

相比起網路科技公司，特斯拉更加積極地在量產車輛中逐步應用自動駕駛技術，在新技術的不可控風險和穩定技術帶來的便利性之間反覆橫跳，賺足了市場同行和消費者的眼球。國內的造車新勢力，比如蔚來、小鵬、威馬等也很聰明地將無人駕駛技術作為自己產品的重要賣點。

從無人駕駛到自主泊車

說了這麼多，無人駕駛技術已經發展了很久，但是並沒有完全成熟，在不同的車輛使用場景下仍有不小的挑戰。通常無人駕駛技術成熟度被分成4個等級：

主流車企量產的無人駕駛系統在2級和3級附近，或者也有說是2.5級

。在高速公路、空曠且狀態良好的國道、停車場、封閉式實驗場等較簡單的駕駛環境中，無人駕駛系統幾乎能夠接管車輛。可是，一但離開上述環境，無人駕駛系統立即開始顯露出其不成熟，“急不可耐”地用警告標誌、蜂鳴器等各種方式提醒駕駛員“輪到你了”。

雖然不限定道路和環境的無人駕駛（L4+或L5）仍有相當一段距離，但是在特定場景中已經相對成熟，比如停車場的無人駕駛，也就是自主泊車（AVP，Automated Valet Parking）

，當駕駛員將車輛開至停車場入口附近就可以離開車輛，車輛能夠自動泊入停車位，或者離開停車場時，車輛感知到駕駛員召喚，自動行駛到駕駛員的身邊。

AVP技術面向於最後一公里的無人駕駛場景，用無人駕駛技術解決日常停泊車輛中最常見的找車位、狹窄路段會車、躲避障礙和行人、倒車入庫、側方停車、排隊停車等難題

。雖然適用範圍僅限於停車場中，但是能很大的改善用車體驗，緩解停車資源緊張產生的焦慮。

無人在停車場中駕駛

根據停車位在停車場中的位置是否固定，停車場景可以被歸為兩類，對應有兩種無人駕駛技術方案：1）用於擁有固定車位地停車場的AVP；2）用於有大量公共不固定停車位地商業停車場的AVP

。根據百度Apollo的說法，前者叫H-AVP，後者為P-AVP，網上並沒有找到名稱中“H”和“P”的出處，我個人猜測是：Home-AVP？Public-AVP？猜錯了不要噴我。

H-AVP 單車智慧的AVP方案

在固定停車位的停車場中，車輛僅需完成一次路線學習，之後便可以在無人駕駛的情況下自主將車輛泊入車位。取車時，車主透過手機或鑰匙召喚車輛無人駕駛到自己身邊。這一過程中，車輛泊入需要H-AVP解決兩個問題。第一個問題是，學習停車位和停車場入口的位置關係；第二個問題是，如何規劃路徑並駕駛車輛前往停車位。而車輛泊出需要H-AVP多解決一個問題，如何確認車輛與駕駛員之間的位置關係。

藉助主流無人駕駛系統的單車智慧技術方案能夠有效解決上述問題。在學習停車路線時，車輛透過其搭載的攝像頭、雷達、高精度定位、感測器等可以感知並記錄自己的行進軌跡，透過計算將進行軌跡轉化成

停車位和停車場入口之間的距離關係和方向關係

。

同時，

在第一次行進的過程中，無人駕駛系統可以繪製停車場地圖

，識別障礙物和車道線資訊，將目標車位在地圖中標記出來。

停車場地圖繪製完成，停車路線學習便基本完成了，之後每次停車時車輛便可以自行規劃駕駛路線，自動將車輛開到停車位中。

取車時，相當於是停車的一個逆過程，車輛從收到車主的召喚資訊中，解析出召喚資訊中包含的位置資訊，將車主位置在停車場地圖中標記出來，然後再規劃路線前往車主附近

。但是因為地下停車場往往衛星定位資訊很弱，有時移動訊號也不好，所以車輛很難收到有效的車主位置資訊，結果導致路徑規劃失敗。因此“自助取車”的成功率往往不是很高。

雖然H-AVP主要適用於固定停車位，但是考慮到最常見的停車情況就是家裡和單位的停車場，所以反而相當實用。正因如此，

目前車廠主要在推廣的就是H-AVP方案，一方面體現了無人駕駛的科技感，使用便捷，實用性強；另一方面無需額外裝置支援即可實現，技術方案成熟度較高

。

但是H-AVP仍有一些侷限性不能忽視：1）對多層停車場的支援不好，能夠學習的停車路線較短。因為學習路線增長，並且涉及到繪製多層級地圖，需要處理的駕駛場景變得更加複雜，學習產生的資料量也迅速變多，會對控制器的效能造成更大壓力，所以絕大多數H-AVP將路線學習的距離限制在50米左右；2）再非常繁忙的停車場中，H-AVP的成功率會大幅降低。3）對於沒有固定停車位的情況不能適用。

P-AVP 公共場所的AVP方案

P-AVP，也被稱為基於場端設施的自主泊車，能夠克服H-AVP侷限性

。不過要注意的是，P-AVP和H-AVP兩個技術方案之間並不是因果關係，沒有優劣高下的比較關係，而是平行關係，是同一個場景下的兩種解決思路。H-AVP技術方案更加成熟，方案複雜度較低，所以相對更早地實現量產；而P-HVP技術複雜度較高，所以目前主要在小範圍試點試驗。

P-AVP的技術原理並不複雜。一方面，在停車場道路的兩端和停車位佈置攝像頭和其它感測器，實時捕捉無人駕駛車輛和車主的位置。另一方面，部署一臺專用伺服器再停車場中，用來管理每一輛車泊入、駛出停車位的過程。然後，車輛透過私有化的通訊協議接入P-AVP系統的控制網路，

像遙控車一樣將部分或全部的控制權交給停車場，根據停車場的遙控泊入或駛出停車位

。

P-AVP方案不但能更準確地捕捉車輛在停車場中的位置，並且場端伺服器能夠更準確地為複數輛車規劃泊車路線，能夠應對多層停車場的泊車，甚至自動取車時也可以準確定位車主位置，讓停車場中的無人駕駛體驗更加完整

。

但是P-AVP方案的難點在建設和運營方案上

。

首先，攝像頭、感測器還有伺服器的部署涉及到對停車場的施工改造，產生相當大的開銷。

其次，昂貴的P-AVP系統建設完成後，要服務於所有進入停車場的車輛，而不只服務於某一個品牌，但是如何確保不同品牌的車輛都能夠透過同一套通訊協議與P-AVP系統正確通訊？

再次，P-AVP泊車過程中導致的交通事故如何劃分責任？複雜的交通仲裁情況，如果機器無法處理怎麼辦，是不是還需要配置一個工作人員隨時準備啟動手動引導功能？

以及，P-AVP系統整體的資訊保安方案如何設計，停車場是開放公共空間，駭客很容易接觸到系統中的裝置，一旦駭客破壞了關鍵裝置或入侵伺服器，有可能造成重大財產、安全損失。

這些問題沒有唯一的答案，業界正在從各個角度嘗試解答，力圖為車主提供更加完善的“最後一公里”無人駕駛體驗

。

威馬和百度合作的無人駕駛

威馬和百度在2020年末高調宣佈，釋出共同開發的搭載無人駕駛和AVP的全新量產車。

威馬是造車新勢力中的強勢選手，推出多款有競爭力的新能源車型，廣受市場認可

。百度Apollo深耕無人駕駛技術多年，是無人駕駛第一梯隊的玩家，擁有目前國內最成熟的AVP技術，也是最主要的P-AVP方案建設者。

威馬全新量產車搭載的AVP自主泊車技術，由威馬汽車與其最強智慧盟友百度Apollo共同研發，兼具H-AVP和P-AVP兩種自主泊車方案。車輛搭載的H-AVP能夠方便快捷地覆蓋

日常駕駛中最主要的家用和公司用的固定停車位泊車需求

。而P-AVP雖然現在只能在極少數試點的停車場中體驗，但是也能為車主展示更有未來感的、更加智慧的泊車體驗。

無人駕駛和AVP的未來展望

不難想象，AVP在不久的將來一定會越來越重要，將成為車輛的標準配置。

一方面，與無人駕駛系統相容性更好的H-AVP，一定會隨著無人駕駛技術的升級而變得更加強大，更智慧，學習更復雜的泊車路線，擁有更加快的響應速度。

另一方面，公共停車場依然離不開P-AVP系統的建設。在汽車企業、無人駕駛技術服務商、停車場、車主的共同努力下，P-AVP也將覆蓋越來越多的停車場，車主再也不用在停車場中苦苦尋覓車位。

為了給AVP技術方案的推廣貢獻綿薄之力，我也構想了幾種AVP的商業方案：

P-AVP系統運營商向車企售賣接入License，只有購買的品牌車輛才能夠使用AVP，沒有購買的只能有車主手動泊車。

在啟動AVP時向車主推薦停車場的增值服務，並且主動推廣洗車服務、充電服務、保養服務的套餐大禮包；

提前為購買會員許可權的使用者預留目的地的停車位，再也不用為沒有停車位而煩惱。

優先將會員使用者的車停在更靠近出入口的停車位，這樣使用者取車時等待時間更短。

當遇見多輛車泊車路線爭搶路權時，會員等級更高的車最先同行。

限制駕駛員手動泊車的停車區域範圍，與自動泊車停車區域隔離，以免自動停泊車輛被人工停泊車輛碰撞。

會員使用者的車輛停靠位置更加遠離人工泊車區，而沒有購買會員的車輛靠近人工泊車區行程屏障。