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    对于小鹏汽车来说,智能泊车是个入口,就是要让用户改变车辆智能化的体验。对于小鹏的P7,整个系统包括座舱系统、网联通讯系统、各项ADAS功能等系统设计是个挑战,这涉及到整车E/E架构的改变、超强算力处理器和域控制器的采用、整车OTA及信息安全(和功能安全)的导入等等。

    在小鹏G3上,智能泊车的设计就瞄准“多场景全自动泊车”系统。首先在硬件上,G3的XPILOT2.5智能驾驶系统装备了多达20个传感器,其中包括12个超声波雷达、5个高清摄像头和3个毫米波雷达。自动泊车功能会用到超声波雷达、左右外后视镜的摄像头以及车尾后视摄像头进行车位识别。 在车位识别上,能识别地面标线,仅靠地面标线也能完成自动泊车,并且对于车位的大小要求也是根据算力的要求逐步减少。


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    目前泊车入位是有法规限制的,驾驶员还需坐在车里,对于泊车过程用户满意度不高。消费者日常的泊车场景:小区停车、单位停车、其他地方停车,按照理论的过程,全自动泊车只要能识别出的车位,屏幕上就有一个大P,按上去就能自动泊车。这里的问题主要有以下的几个:

    1)车位识别的限制:这里的车位识别,是通过超声波和视觉为主,限定条件往往需要两侧有车的车位,往往不能根据划线停车入位。而且由于泊车的设计因素,内部系统对车位的大小和形状有一定的要求,停车位尺寸过小或者太大,会使系统在第一个环节——识别停车位时就失败。

    2)泊车的时间:这涉及到系统安全的原因,整个过程比较慢,在车位比较小的条件下,会根据距离中断然后继续尝试,这就使得在比较极限的条件下,识别到车位入库的时间比车主自己操作要久不少。

    3)停车的效果:也正是这个原因,自动泊车往往在平行泊车场景下水平不怎么样,我们实际的要求是能够贴上路牙子,但是对于自动泊车系统计算过程考核标准不同,对停车效果要求高(在小区里面怕刮擦碰)的车主往往需要二次停车。

    因此,大部分车主对于自动泊车速度和泊车使用兼容性是有抱怨的,能用的场景不是特别多。对新手司机或者停车有困难的司机有一定帮助,对于其他司机能自己来的,基本没太大帮助。


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