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长沙湘江新区联合华为发布协作式智慧泊车解决方案

华为数字中国 来源:华为数字中国 作者:华为数字中国 2021-10-08 14:28 次阅读

赛文研究院数据显示,自2020年初国家十一部委联合印发《智能汽车创新发展战略》,我国各地方车路协同测试场区建设,相关设施设备系统的累计投资已经超过50亿,发展车路协同的科技巨头们纷纷聚焦具有商业变现价值的细分场景建设,在封闭环境中的AVP(自主代客泊车)车路协同解决方案成为重要突破点。

近两年,作为解决泊车问题的有效手段,AVP开始有全面走向舞台中央的趋势,成为自动驾驶、智慧停车的新热点。

对于业主、停车场运营方而言,诸多问题待解:在运营上,车位资源相对有限,资源分配不均匀;在建设上,业主顾忌AVP停车场智慧化改造带来的高昂投资成本;在效果上,一方面,业主担忧AVP智能车渗透率不高,建成后不能立即应用;另一方面,业主顾虑不能匹配未来的自动驾驶车辆,面临重复改造的隐忧。

因此,相对较低成本的智慧化改造,现阶段就能带来成效,并且未来能否长远支持自动驾驶汽车实现AVP功能,成为了关注焦点。

长沙湘江新区联合华为发布了协作式智慧泊车解决方案,方案在岳麓山国家大学科技城和桃花岭景区停车场落地。

AVP作为最易于实现自动驾驶的场景,越来越多的科技企业开始入局。整体而言,AVP技术主要分为单车智能、场端智、车路协同三种。

在单车智能方案中,主机厂掌控力强,需要在车端前后分别安装摄像头,以及支持自动驾驶的控制系统,且车辆需要达到L4级。

其方案优点是,不依赖场端配置,场景适应性强且易于演进,缺点是技术有待成熟,且商用受性能、场景、模式的限制,距离大规模推广还有较长距离。单车智能AVP方案现阶段主要是在停车场规划好行车路径,训练记忆泊车实现落地。

场端智能方案,需要在场端加装大量激光雷达产品(或双目摄像头与雷达),车端改动需要加装车载WIFI(或T-BOX)和控制系统。

其优点是方案成熟、可靠性高,缺点是改造费用昂贵,而且需要OEM厂商开放车机控制能力,大规模推广有难度。

车路协同AVP方案需要车端和路侧协同实现,路侧需配置智能摄像头、RSU与边缘计算服务器,车端需要支持AVP功能的少量传感器

方案优点是成本相对较低,具备广泛的适用性,而且可立即实现商用,并具备长期演进能力。在德国刚刚结束的慕尼黑车展上,AVP功能俨然成为了汽车智能化的“门槛级”标配,使自主泊车的单车渗透率在短期内实现大幅提升成为可能。

华为协作式智慧泊车解决方案基于车路协同技术,展现出强大的优势:现在就能落地应用,既能够有效解决当前停车场停车难、找车难的问题。还可兼容提供现有智慧停车所需的安防、监控、车位检测、车牌识别等服务,有助于提升业主、运营单位的经济收益。并且能在未来,平滑演进支持AVP自动驾驶车辆在停车场内停车。业主一次投资不浪费,既能解决当前传统车痛点,未来又能解决AVP停车问题。

相对而言,在停车场、高速公路这类封闭场所,车路协同技术更容易落地。面对具有日流量大、车位数多、停找车难、周转率高、临停占比高等特点的停车场,华为借助车路协同技术,针对性地推出了协作式AVP智慧泊车解决方案。

华为协作式AVP智慧泊车解决方案需要在场端和车端分别部署,既要着眼当下,在支持AVP功能的智能车渗透率不足的情形下,满足普通社会车辆的泊车需求,又要在未来支持自动驾驶车辆泊车。方案实施可分为两个阶段实现。

第一阶段(Step1):

Step1的技术核心是,第一无缝联接室内和室外定位;第二解决定位到人。

在场端,需要在道路中间连续部署智能摄像头,依托本地有线网络与边缘服务器相连,借助5G与华为AVP云平台相连,再通过5G将停车场信息反馈到驾驶员手机App。在车端,并不需要进行额外改装。在第一阶段对停车场进行改造后,普通车辆找位和人反向寻车的功能将分别得以实现。

车找位导航:借助停车场道路、停车位布设的摄像头采集信息,通过边缘服务器对车辆的路径轨迹进行规划,借助高精度厘米级定位与多相机目标拟合,将实时动态感知信息叠加呈现在APP的传统地图上,引导驾驶员将汽车高效的开到指定的空闲车位。在沿厘米级3D车找位导航路径行驶过程中,能够提供超视距动态路况预警,行人车辆信息实时推送,车路信息实时交互等服务,确保驾驶员安全。

人找车导航:车主通过APP对周围进行AR扫描,APP可根据周边车位编码和VSLAM(视觉即时定位与地图构建技术)特征信息推算车主位置,再根据目标车辆位置给出路径规划,进行室内沉浸式AR导航。

华为协作式智慧泊车解决方案的Step1阶段方案具有普适性,大多数封闭性停车场库都可以在不进行高投入改造的情况下,大幅提升泊车体验。

值得一提的是,Step1的AR导航功能由华为河图提供技术支持,依托华为河图的高精度空间计算、AI3D识别、虚实遮挡等技术,用户可借助智能手机在停车场就能体验到实景导航功能。华为河图在提供极致体验的同时,也为开发者提供了轻量化解决方案:开发者只需要一个URL就能集成河图能力,无论浏览器扫码、微信小程序、移动App,都可以灵活作为入口;用户无需下载安装,只需轻轻一点,即可体验手指尖的河图应用,虚实世界无感切换。

该阶段车主可实现一键自动泊车、自动取车。在Step2,路侧需要加装RSU,车端需要在支持APA(AutoParking Assist)辅助泊车系统的L2量产车型基础上进行OBU和ECU的OTA升级。

有了路侧和车端的改造,即可实现自主代客泊车功能。当车主驾车进入停车场后,将汽车停到接驳处,下车,之后在手机端利用APP启动一键泊车,汽车便会按照停车场规划的路线,行驶并停到恰当的车位。当车主离开时,只需要在接驳处使用APP一键召车,车辆便会自动行驶至车主身边。

此外,华为协作式智慧泊车解决方案可支持多辆汽车驶入的场景,在路线规划、车位安排上实现最优配置,从而有效避免车位抢占、资源利用不均等痛点。

经协作式智慧泊车解决方案改造的停车场,在兼容现有停车场所需服务的基础上,还可以提供更多增值服务,且方案易部署、设备易维护、模式易推广。

整体而言,华为协作式智慧泊车解决方案的特点包括:

第一,现阶段就有实用价值,改造后的停车场,不依赖智能汽车的渗透率,针对传统汽车,能为驾驶员提供厘米级3D车找位导航和AR反向寻车服务,而且改造费用相对较低,在成本上,可以省去反向查询机、引导屏、指示牌等设备的费用支出,同时AVP摄像头可复用视频监控功能;

第二,华为是AVP场景解决方案相关关键标准(全国智能建筑及居住区数字化标准)制定的副组长单位,预计AVP场侧相关的标准规范将在今明两年推出,华为协作式智慧泊车可平滑演进支持自动驾驶汽车,排除业主重复改建的担忧;

第三,经华为协作式智慧泊车解决方案完全改造之后的停车场,可以实现L2级别的汽车,获得L4级别的体验。无须等待高等级无人驾驶汽车(L4、L5级汽车)普及,在停车场即可享受一键泊车、一键取车的便捷。

截至九月底,湖南湘江智能科技创新中心有限公司(下文简称“湘江智能”)与华为共同完成了对岳麓山国家大学科技城以及桃花岭景区停车场协作式AVP两个阶段的改造。

华为河图、晶众地图、流马锐驰、雅迅科技、海龙国际作为合作伙伴,分别在AR导航、高精地图、车侧AVP融合算法、车侧C-V2X通信模组、停车场管理系统上提供了技术支持。

改造之后的停车场,对于普通汽车驾驶员,可提供进停车场厘米级3D找车位导航服务,以及AR反向寻车服务;对于未来具备APA(全自动泊车辅助系统)和通信设备的AVP量产车型,场侧设备仅仅需要微调,便可提供一键泊车、一键取车的服务,能有效提升车主的停车体验。为车主提供了全新的出行方式。

据湘江智能研发部部长刘凯介绍,应用华为协作式AVP智慧泊车解决方案的停车场,修建费用比普通停车场大约高20%-30%,但是在收益上也会有显著提升。

大学科技城和桃花岭景区停车场,其车位检测数据纳入了湖南省的统一管理平台,停车场在周转率上得到了较大的改善,车主可提前对车位进行预约,最大化的利用车位资源。除此之外,停车场还可以提供加油、洗车、广告等增值服务,并增设了VIP停车位。

因此刘凯表示,经测算,应用华为协作式AVP智慧泊车解决方案的停车场,在收益方面,对照改造之前的经营状况,第一年可以提升15%,第二年可提升25%,再之后平均每年的收益能维持在相较改造前提升45%左右。

据了解,湘江智能与华为对岳麓山国家大学科技城以及桃花岭景区停车场进行协作式智慧泊车改造,仅仅是个开端,未来湘江新区将对更多的传统停车位进行智能化升级。

华为协作式智慧泊车解决方案,利用场车协同技术,可让L2级的汽车在停车场实现L4级的体验。一方面,面向普通汽车,当前就可以解决停车难和找车难的问题,另一方面,面向网联车,可支持向自动驾驶演进,且建设成本与传统智慧停车场相当。

单车智能、场端智能、车路协同三种AVP方案的技术路线各有优劣。场端智能方案着眼当下,但改造成本相对较高,市场适用性有一定限制;单车智能方案面向未来,比较依赖自动驾驶车辆的发展进程;华为车路协同方案则进行了折中,兼顾了当下与未来的考量,可以说是最佳的选择。

单车智能路线距离商业落地还存在一定距离,而纯场控方案,需要主机厂把车的控制权完全开放给场侧,这也是非常大的挑战。短期内,市场中技术路线的比拼将主要在场端智能与车路协同之间展开,代表企业需要自己不断修炼内功,并在商业模式推广上各显神通。

随着华为的入局,不同路线的代表企业将在AVP市场近距离短兵相接。华为协作式智慧泊车解决方案的落地,以较低的成本投入,服务当下、面向未来,为业主提供了最佳的选择。

原文标题:落地即用,行稳致远 | 华为协作式智慧泊车落地湖南长沙

文章出处:【微信公众号:华为数字中国】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
责任编辑:pj

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