泊车功能和需求发展
在泊车功能之前还有辅助泊车，通过摄像头视觉或者超声波雷达进行泊车距离和环境情况视觉提醒。当前这项功能基本硬件和软件结构比较完善，12个超声波传感器和4个鱼眼摄像头是标配作为传感器，超声波传感器负责泊车，环视摄像头负责视觉呈现。到目前大家内卷的是环视的显示精细以及3D全方位环境模拟。
其实这个时候，视觉算法已经开始产生作用，一般环视摄像头采用广角的鱼眼摄像头，鱼眼要拼接成360度适合人类看的屏幕图像，这个时候需要图像算法和芯片算力进行矫正拼接，所以从这个时候开始国内涌现不少基于德州仪器TI的TDA2等低算力芯片处理环视的方案，也就有了我们常说的“泊车盒子”泊车控制器雏形，12个超声波以及处理芯片加上4个环视也就组成了典型的泊车硬件，我暂且称他为泊车硬件1．0，这个时候超声波信号处理输入给整车控制，而环视可能是一个视觉处理硬件盒子或者融入座舱处理作为视觉呈现。
当然去掉12个超声波传感器的特斯拉，显然从《视觉为王－小鹏以及特斯拉的自动驾驶方案》文中了解其摄像头的多少和布置方案可以映射欧美系就不太在乎泊车辅助以及环视这种“伪”需求。
有了辅助泊车的技术之后，接下来到了泊车实施，泊车的功能需求分解，可以得到以下5步：
1进入停车场
2识别停车位
3泊入车位
4泊出车位
5驶出停车场
那么所有的功能就基于以上五个场景需求的出发，按照人和车的距离分为：
人在车上泊车。
人在车可视范围内泊车。
人远离汽车自主泊车。
这样的组合可以演化出各种泊车功能组合。但显然如果人远离汽车自主泊车，按照SAE的自动驾驶等级肯定是L4以及以上。
所以目前基本上所有关于泊车的功能都集中在人在车上或者人在旁边监控，泊车和行车一样，当前很少愿意跨过L2这个坎，但是大家都在积蓄等法规完善或许都是直接跳跃进去L4以上。
3
