特斯拉、小鵬、蔚來的自動泊車產(chǎn)品測評

泊車場景作為一段行駛路徑的起點和終點，一直是駕駛車輛的高頻場景。目前的停車場受限于場地和空間的限制，普遍存在通行空間狹小、障礙物復(fù)雜、行人干擾等問題。這些因素極大地考驗駕駛員的停車技巧，消耗駕駛員的時間和精力，一直被吐槽和詬病。隨著智能駕駛技術(shù)的發(fā)展，許多車企開始配置自動泊車功能（APA），希望能在一定程度上解決泊車難的問題，滿足用戶便捷停車的需求。那么，這些自動泊車產(chǎn)品的具體表現(xiàn)如何？目前的自動泊車能夠?qū)崿F(xiàn)哪些效果？在哪些地方可以改進提升？帶著這些問題，我們選取了目前市場上已經(jīng)量產(chǎn)的幾款主流車型的自動泊車產(chǎn)品，從多個維度、系統(tǒng)地開展測評，給各位同行提供一些參考。

Part 1：自動泊車的基本原理

自動泊車，Automated Parking Assist（APA），是一項駕駛輔助類功能。APA系統(tǒng)可以通過傳感器識別出車輛周圍的可用車位，并在識別到多個車位后，讓用戶選擇自己想要泊入的車位；系統(tǒng)根據(jù)用戶選擇的車位，和當(dāng)前車輛的位姿，計算出泊入車位的軌跡，并控制車輛的橫、縱向運動，實現(xiàn)自動泊入目標(biāo)車位的效果，并且達到一定的位置精度和姿態(tài)要求。同樣的，系統(tǒng)也可以控制車輛自動泊出車位，這是與自動泊入的反向過程。

在整體的泊車過程中，駕駛員無需對車進行操控，全程由APA系統(tǒng)自動完成，駕駛員只需要觀察周圍環(huán)境，在緊急狀態(tài)或系統(tǒng)無法完成泊車時接管車輛即可。

已有的量產(chǎn)自動泊車產(chǎn)品中普遍采用的是攝像頭+超聲波雷達的方案。其中，攝像頭負責(zé)檢測車位線，從而識別出標(biāo)線車位；超聲波雷達負責(zé)探測可以停車的空間，從而確認車位的可用性。

另外，超聲波雷達也可以探測出沒有車位線、由周圍物體形成的可停車區(qū)域（空間車位）。除了識別車位外，攝像頭和超聲波雷達一起，也能實時檢測車輛周圍的障礙物，避免發(fā)生碰撞。

對于帶攝像頭的方案來說，目前大部分是采用環(huán)視攝像頭，形成車輛周圍的全景影像。此時，可以認為自動泊車APA是在全景影像AVM之上的更高一級功能。

從Part 1的基本原理中，不難看出，自動泊車主要分為兩個環(huán)節(jié)：識別車位和泊入車位。因此，我們的評價指標(biāo)也主要圍繞著這兩個環(huán)節(jié)。另外，我們也會考慮泊出車位和APA的人機交互評價。

對于識別車位來說，最重要的是考察系統(tǒng)可以識別出來的車位類型，以及識別的準確程度、可靠程度。

車位的類型有很多，并且涉及到的車位元素也很多，比如場地類型、地面材質(zhì)、車位方向、標(biāo)線特征、參照物特征等等，幾乎無法窮舉。我們整理了車位涉及到的主要元素，并分析歸類，從而形成一套系統(tǒng)化的車位描述方法，進而形成通用化的泊車場景庫。

△表1?泊車場景-車位的元素及類別

注：

①無標(biāo)線車位，即沒有停車線，通過前后或左右的物體，形成的可停車空間，又稱空間車位。

②機動車和非機動車，如果是長時間處于靜止?fàn)顟B(tài)，則歸類于靜態(tài)障礙物，如停放在車位上的其他車輛；如果是移動狀態(tài)，則歸類于動態(tài)障礙物。表1中為了體現(xiàn)行人、動物、非機動車、機動車的可移動特性，所以把這幾類物體作為動態(tài)障礙物來分類。

表1中的各種元素，可以排列組合成多種多樣的停車位，形成系統(tǒng)化、完整化的泊車場景庫。

在真實的泊車場景中，我們通常遇到的停車位，大部分都是標(biāo)準、統(tǒng)一化的常見停車位。這里用圖示的形式，說明常見的幾種停車位，這些停車位可以覆蓋90%以上的泊車場景。本次我們的實車測評，也將針對常見的停車位展開。

（1）垂直-標(biāo)線車位

△圖4 垂直-標(biāo)線車位示意圖

（2）水平-標(biāo)線車位

△圖5 水平-標(biāo)線車位示意圖

（3）垂直-空間車位

△圖6 垂直-空間車位示意圖

（4）水平-空間車位

△圖7 水平-空間車位示意圖

泊入車位的過程，考察的是系統(tǒng)規(guī)劃泊車軌跡的能力，以及控制車輛按計算出的泊車軌跡準確行駛的能力。我們將從泊車的成功率、用時等客觀層面，以及平穩(wěn)性、舒適性等主觀層面，來綜合評價泊入車位的表現(xiàn)。

表2所示的是泊入車位的主要評價指標(biāo)，其中一些評價指標(biāo)，還可以再細分，我們將在具體的實車測評中介紹。

△表2 泊入車位的評價指標(biāo)

當(dāng)前的量產(chǎn)APA產(chǎn)品中，并非所有產(chǎn)品都具有泊出車位的功能（因為使用場景并不多，這個功能實際上比較雞肋）；并且，泊出車位的軌跡規(guī)劃比較簡單，泊出過程短暫，因此我們將只對泊出后的車輛位姿做出評價，不仔細考察泊出的過程。

在任何場景下，車輛的行駛都是“人-車-環(huán)境”的動態(tài)閉環(huán)過程，因此對于APA來說，除了2.1～2.3中的車與環(huán)境交互的評價維度外，我們同樣要考慮人與車的交互，即人機交互的內(nèi)容。

人機交互的具體評價指標(biāo)，與APA的各個過程緊密相關(guān)，我們在測評識別車位、泊入車位和泊出車位的同時，同步關(guān)注相關(guān)的人機交互表現(xiàn)。

人機交互主要從系統(tǒng)的顯示、對用戶的提示等內(nèi)容，以及用戶對系統(tǒng)的操作方式等內(nèi)容，這兩個層面來評價。

本次測評，我們選取了三款主流車型的APA產(chǎn)品，分別是特斯拉Model 3、小鵬P7和蔚來ET7，其軟件均已升級到最新。

我們按照Part 2中的APA產(chǎn)品評價指標(biāo)，對這三款產(chǎn)品，展開具體的實車測評。

三款車型的具體車型配置，以及智能駕駛相關(guān)的硬件參數(shù)，請看表3?？梢钥闯?，?特斯拉沒有環(huán)視攝像頭，因此其自動泊車功能，依賴12顆超聲波雷達實現(xiàn)；小鵬P7和蔚來ET7則都是通過4顆環(huán)視攝像頭+12顆超聲波雷達融合的方式，實現(xiàn)自動泊車。

△表3?測評車型的配置參數(shù)

在2.1章節(jié)中，我們已經(jīng)整理了系統(tǒng)化的泊車場景，以及常見的車位類型。實車測評時，我們首先針對車位的各類元素，讓APA系統(tǒng)嘗試識別各種各樣的車位，記錄其能夠識別出的車位元素類型；然后針對常見的車位，記錄不同APA產(chǎn)品識別車位的準確率等參數(shù)，考察其識別車位的準確性。

（1）可識別的車位元素。

受限于實際的場地條件，我們無法對2.1章節(jié)中提到的所有車位元素都進行實測。因此，我們測評了這三款產(chǎn)品對大部分車位元素的識別效果，如表4所示。

表4中，打√表示系統(tǒng)可以識別該元素類別，打×表示不可以識別帶有該元素的車位，標(biāo)注—則表示實測中未遇到帶有該元素的車位。

△表4?不同產(chǎn)品對車位元素的識別能力

從表4的實測記錄中，我們可以得出以下結(jié)論：

停車場地的類型，不是車位識別能力的限制條件，在光照充足的環(huán)境下，無論停車場類型是露天停車場、路邊停車位、地下停車庫還是停車樓，參與測試的三款車型的APA系統(tǒng)都可以識別出車位。

停車場地的地面材質(zhì)，也不是車位識別能力的限制條件，對于常規(guī)的水泥地、地坪漆、塑膠、地磚等材質(zhì)的場地，三款產(chǎn)品都可以識別出車位。

基本的垂直車位和水平車位，三款產(chǎn)品都可以識別并區(qū)分。

常規(guī)的單層實線停車位，小鵬P7和蔚來ET7都可以識別出來，但特斯拉Model 3無法識別車位線，因此識別不出對應(yīng)的停車位。

小鵬和蔚來識別車位線時，車位線的顏色對識別能力沒有影響；但是，U型的標(biāo)線車位，即開口的車位，目前不能作出識別。我們初步判斷，這是因為U型車位的前端沒有任何線段，而這部分線段恰好是目前視覺語義識別的重要特征，不可或缺。

對于沒有標(biāo)線的車位，APA通過超聲波來探測可停車空間，三款產(chǎn)品對于車-車形成的車位和車-障礙物形成的車位，都可以識別出。我們推測，應(yīng)該也可以識別出障礙物-障礙物形成的車位。

三款產(chǎn)品都不能識別車位上的任何字符，說明三款產(chǎn)品都沒有做字符檢測的算法。因此，系統(tǒng)不會對某些特殊車位做出特別處理。

對立柱、標(biāo)志牌、雪糕筒、地鎖、墻體、綠化帶等停車場常見的靜態(tài)障礙物，以及機動車、非機動車、行人等動態(tài)障礙物，三款產(chǎn)品都可以識別；但對部分靜態(tài)障礙物，三款產(chǎn)品會以其他元素替代顯示，如小鵬P7就是用車輛模型來代替地鎖，在中控屏上顯示車位的不可用性。

以上，是對三款產(chǎn)品可以識別出的泊車場景元素的測評結(jié)果，結(jié)果顯示：小鵬P7和蔚來ET7可以識別出的場景元素基本一致，特斯拉不能識別標(biāo)線車位，但是可以通過超聲波雷達，探測出無標(biāo)線的停車空間。

下面，我們選取常見的車位類型，考察這三款產(chǎn)品識別車位的準確性。

（2）識別車位的準確性。

識別車位的準確性，反映了APA功能識別車位的精準度和可靠程度，以及受環(huán)境影響的程度，對量產(chǎn)的APA產(chǎn)品具有十分重要的意義。

在日常的泊車場景中，垂直-標(biāo)線車位和水平-標(biāo)線車位是最常見的車位類型，因此，我們針對這2種車位，測試Model 3、P7和ET7這三款車的自動泊車產(chǎn)品識別車位的準確性。（空間車位也是常見的車位類型，但由于空間車位是由周邊物體形成的區(qū)域，其尺寸、方位等都不可控，隨機性較大，因此難以統(tǒng)計空間車位識別的準確性，我們本次就不做測評了。）

其中，垂直-標(biāo)線車位的測評在地下停車庫進行，我們對全封閉、半封閉和角點標(biāo)線的車位都進行了測試；水平-標(biāo)線車位的測評在某園區(qū)內(nèi)的路邊停車位進行，只測試了全封閉的標(biāo)線車位。

具體的測試方法與步驟如下：

識別車位的準確性的測評結(jié)果如表5所示?？梢钥闯觯?/p>

對車速的要求：特斯拉Model 3和小鵬P7可以使用自動泊車尋找車位的車速上限均為24kph，即當(dāng)車速達到25kph時，會退出識別車位的狀態(tài)；蔚來ET7可以使用自動泊車尋找車位的車速上限則為21kph，即當(dāng)車速達到22kph時，退出車位識別。按照通常的工程開發(fā)習(xí)慣，我們猜測：特斯拉和小鵬是按車速25kph作為閾值來開發(fā)的；蔚來是按車速20kph作為閾值來開發(fā)的，但為了規(guī)避車速的超調(diào)引起的狀態(tài)跳變，因此顯示給用戶的車速上限是24kph和21kph。

垂直-標(biāo)線車位的識別準確性：特斯拉Model 3無法檢測車位線，因此不能識別標(biāo)線車位；小鵬P7共識別出196個車位，漏識別4個，沒有誤識別（把非車位識別成車位）的現(xiàn)象；蔚來ET7識別出全部的200個車位，沒有漏識別和誤識別。

水平-標(biāo)線車位的識別方面：特斯拉Model 3依然無法識別；小鵬P7和蔚來ET7都識別出了全部的50個車位，沒有漏識別和誤識別。但由于水平-標(biāo)線車位的樣本量小，所以結(jié)果的統(tǒng)計意義不是很高，結(jié)果僅供參考。

另外，小鵬P7和蔚來ET7都可以準確地識別出車位被占用的情況，即車位上有其他車輛，或地鎖、錐桶等常見障礙物的情況，準確率達100%。

△表5?不同產(chǎn)品識別車位的準確性

可見，小鵬P7和蔚來ET7識別車位的準確率高，甚至可以達到100%，說明其APA識別車位的性能穩(wěn)定可靠，效果較好。而特斯拉無法依據(jù)車位線識別車位，只能識別出空間車位，此項無法作出評價。

在2.2章節(jié)中，我們已經(jīng)初步整理了泊入車位能力的評價指標(biāo)。在實車測評中，我們可以把一部分評價指標(biāo)進一步細化，然后根據(jù)這些評價指標(biāo)，逐一測評三款A(yù)PA產(chǎn)品的泊入車位能力。

考慮到車位尺寸的標(biāo)準化，我們需要在常規(guī)的標(biāo)線車位中測評，又考慮到特斯拉只能識別空間車位而無法識別車位線，因此我們選取左右兩邊都有車的垂直-標(biāo)線車位，和前后都有車的水平-標(biāo)線車位，分別測評。其中垂直車位的測評在地下停車庫進行，水平車位的測評在園區(qū)內(nèi)地面停車場進行。

具體的測試方法與步驟如下：

圖8是我們選定的測試車位示意圖。

△圖8 泊入能力測評車位示意圖

表6是泊入車位能力的測評結(jié)果。可以看出：

在泊入車位的成功率方面，三款產(chǎn)品并無太大差別，特斯拉Model 3比小鵬P7和蔚來ET7略低，但也超過90%；也就是說，在50次泊入車位的測試中，至少成功45次，僅有少數(shù)幾次提示無法完成，需要用戶接管。

另外，對于垂直車位和水平車位來說，三款產(chǎn)品泊入的成功率基本沒有差別。但是，考慮到蔚來ET7的車輛尺寸（長、寬、軸距）比特斯拉Model 3和小鵬P7大一個級別以上，我們認為蔚來ET7能取得超過90%的泊入成功率非常難得。

泊入車位過程中的車速方面，三款產(chǎn)品是一樣的，?都保持2kph的車速行駛，這也是車上的駕乘人員感覺比較舒適的車速。

在50次的垂直車位泊入測試中，三款產(chǎn)品的平均用時都在40～50秒之間，這與正常的人工泊入用時相差不大，說明APA系統(tǒng)應(yīng)對垂直車位時，已經(jīng)基本達到了人工泊車的水平。其中小鵬P7平均用時最短，蔚來ET7平均用時最長，兩者相差8.8秒，但考慮到ET7的尺寸，我們認為這個差距是可以接受的。特斯拉Model 3的尺寸小于小鵬P7，但泊車用時卻比P7多了6.8秒，其表現(xiàn)是不如小鵬P7的。

在50次的水平車位泊入測試中，三款產(chǎn)品的平均用時都在40秒左右，比通常的人工側(cè)方位停車用時要短，可見APA在水平車位的泊入表現(xiàn)，要優(yōu)于人工泊車。三款產(chǎn)品的平均用時長短順序，與垂直車位的測試結(jié)果一樣，但相差不太大。

前面2.2章節(jié)中提到，揉庫次數(shù)與泊車用時正相關(guān)，實際的測試結(jié)果也驗證了這一點：三款產(chǎn)品的平均揉庫次數(shù)，其排序與平均用時的排序一致。實車測試中，最少的揉庫次數(shù)是1次，最多揉庫4次。

在泊入過程的流暢度方面，這三款產(chǎn)品的總體體驗都很一般，最大的問題是原地轉(zhuǎn)方向盤，以及泊車過程中存在多次停車調(diào)整方向的情況。這給我們的感覺是“過于機械化，不夠聰明，對車輛的橫縱向綜合控制不協(xié)調(diào)，像是一位科目二的學(xué)員，而不像老司機”。并且，原地轉(zhuǎn)方向盤對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)部件也有一定的損害。

在用戶的舒適度方面，三款產(chǎn)品的體驗也一般。雖然縱向的加速和減速都很平穩(wěn)，但橫向的平穩(wěn)性較差——具體表現(xiàn)為方向盤轉(zhuǎn)動速度過快，幅度過大，非?！懊汀保粔颉敖z滑”。

泊入車位完成后，三款A(yù)PA產(chǎn)品都能達到比較好的車身位置與姿態(tài)，居中度高，與左右或前后車輛的距離適中，并且車身與車位朝向的角度一致，無明顯夾角和偏差。

△表6?不同產(chǎn)品泊入車位的能力

綜合表6中各項指標(biāo)的測評結(jié)果，我們可以得出以下結(jié)論：蔚來ET7泊入車位的能力最強，小鵬P7次之，特斯拉Model 3最弱，但三者的差距不太大，基本都能達到人工泊入車位的水平。

泊出車位的功能，目前并不是所有APA產(chǎn)品都具備，本次測評的三款車型，只有小鵬P7有泊出車位的功能，因此我們不作對比，只考察小鵬P7泊出車位的表現(xiàn)：