停车场无人驾驶

停车场无人驾驶是自动驾驶技术在封闭或半封闭场景下的重要应用方向，具有较高的实用价值和商业化潜力。

---

一、技术特点与挑战

1. 环境复杂性

   • 狭窄空间：直角转弯、陡坡、多层结构等对路径规划和车身控制精度要求极高。
   • 动态障碍物：行人、手推车、临时障碍物等需实时感知与避让。
   • 弱定位条件：地下停车场GPS信号缺失，依赖激光雷达、视觉SLAM或UWB（超宽带）定位。

2. 关键技术

   • 高精地图与定位：厘米级精度地图结合实时定位，需动态更新车位占用状态。
   • 多传感器融合：摄像头（识别标线、车位号）、毫米波雷达（避障）、超声波雷达（近距离探测）协同工作。
   • 低速控制算法：针对5-15km/h场景优化，确保平稳启停和精准泊车。

3. 通信与协同

   • V2I（车与基础设施）：与停车场管理系统交互，获取车位信息、预约导航。
   • 车端协同：多车路径规划避让，防止拥堵。

---

二、应用场景

1. 自动泊车（AVP, Automated Valet Parking）

   • 用户流程：车辆在停车场入口交车，自主寻找车位泊入；用户通过手机召唤取车。
   • 商业案例：特斯拉Smart Summon、博世与奔驰合作的AVP系统。

2. 无人配送与物流

   • 在大型商场或仓储式停车场内，无人车完成货物运输或快递配送。

3. 共享汽车调度

   • 自动驾驶共享汽车在停车场内自动调度、充电或清洁。

---

三、核心挑战

1. 极端场景应对

   • 低光照、反光地面、积水等影响传感器性能。
   • 突发情况处理（如儿童突然冲出、车辆逆行）。

2. 成本与规模化

   • 车端传感器成本需降低，或依赖停车场部署辅助设施（如定位信标）。
   • 跨品牌车辆的标准化协议缺失，制约协同调度。

3. 法规与责任界定

   • 事故责任归属（车主/停车场/系统提供商）尚未明确。
   • 数据隐私与网络安全风险（如远程劫持车辆）。

---

四、未来发展趋势

1. 车路云一体化

   • 停车场部署边缘计算节点，实时处理数据并下发指令。
   • 5G或C-V2X支持低延迟通信。

2. 跨场景扩展

   • 从停车场到最后一公里接驳的连续自动驾驶服务。
   • 与城市交通管理系统联动（如预约车位减少绕行）。

3. 商业化模式

   • B端收费：向停车场运营商收取技术服务费。
   • C端订阅：用户为自动泊车功能付费。

---

五、总结
停车场无人驾驶是自动驾驶落地的前哨站，技术成熟度较高但需突破成本、法规和协同生态的瓶颈。随着高精定位、AI算法和通信技术的进步，未来或成为智慧城市出行的标准配置。