贾浩楠 发自 副驾寺 智能车参考 报道 | 公众号 AI4Auto
2021年的自动驾驶之战，新老厂家不约而同聚焦高速自主领航和自动泊车。
各家争先恐后上马，NOA、NGP、横着泊、侧着泊…很多厂商都宣称没问题，但记忆泊车你听说过吗？
这是小鹏马上推送的OTA 2.6.0中最重要的一项功能，简单说，就是车主“教学”一次，系统记忆路线车位，今后完成自主泊车，官方宣称「地表最强自动泊车功能」。
智能车参考刚刚实际测试了小鹏记忆泊车功能，以及小幅改进的NGP，结果好坏都有，一起来看看。
记忆泊车系统，学一遍就上岗，但你得有固定车位
小鹏汽车这次OTA的2.6.0版本，最核心的功能就是记忆泊车。
记忆泊车属于自动泊车的一种，但针对固定车位，一次学习，终身掌握。
与常见的依赖车联网和停车场V2X基础设施的自主泊车不同，“记忆泊车”针对没有5G信号、没有GPS的离线情况下的泊车场景。
智能车参考这次体验记忆泊车的场地，是北京大兴宜家的地下停车场，场地巨大不拥挤，但环境要素复杂。
行人、立柱、锥桶、手推车、快慢车辆、进出车位的车辆随处可见。
先说结果：
小鹏记忆泊车功能达到实际使用的要求、地库一般情况，比如路障、行人、其他车辆，都能实现较为准确的识别避让。
人工操作一遍即可，系统会通过传感器信息重新构建地下停车场结构，并记忆路线、车位位置，以及路上的关键信息。
第二次，只要驾驶到记忆开始的点，就可以激活记忆泊车，全程交给系统，路上的各种突发情况，算法会自行处理。
首先是学习记忆，系统能通过对颠簸的检测自动记住减速带的位置，之后开启功能后，能在车内实时信息中清楚看到地面上的减速带。
第二点是算法较为灵活，系统在遇到一侧车道被其他车辆挤占时，会在确认安全的情况下借道通过，不会原地傻等。
第三点，在“停车姿势”上，遵循规范原则，系统默认倒车入位。
在体验时，第一遍“教学”故意采用了不规范的方式，向车位斜前方向“借”了空间，直接压到了对向车位。
但在系统学习完毕自己操作时，默认在车道范围内平直倒车入位，而且大部分情况一把即能停正，最多调整不超过一把。
速度掌控方面，停车场内道路上，观察到的最低时速为6km/h，最高时速没有超过13km/h。在停车入位时，速度把握也与人类司机十分接近，进车位和进入以后的微调，速度有明显差别，也是人类乘客熟悉的风格。
这样的速度，在应付停车场内部常见的交叉路口、会车情况比较稳妥，过程中出现的数次社会车辆抢行都能有效减速避让。
在当有行人或车辆离本车较近时，系统会通过屏幕、语音、安全带伸缩震动的方式提醒驾驶员接管。
△提示后并没接管，由系统自行处理
这并不意味着退出自动驾驶，系统仍然会及时采取措施避让，并且大多数情况，系统可以自己解决，并不真的需要人为接管。
但在一个类似“丁”字路口，横向突然出现一辆车，系统识别报警后所剩距离太短，所以为了安全我们选择直接接管，主动刹车：
所以应该可以推测，应用在停车场景的算法，针对低速情况，而且需要一定时间冗余。此前在系统“学习”时，也提示速度不要过快，可以印证这一点。
小鹏目前应用于地下停车场的感知算法不同于NGP等开放道路上的方案，以视觉为主，其他传感器为辅。因为地库环境复杂，立柱、路障、行人众多，雷达回波信息受到干扰较多。
所以小鹏官方也格外强调，记忆泊车和辅助驾驶一样，不意味“无人驾驶”，车主需要保持警觉，随时准备接管。
这次体验，智能车参考还试出了算法的一个corner case，即车位学习只能在有清晰车位划线的情况下进行，而只有一边有划线，另一面是墙壁的情况，系统无法将它识别为车位，学习也无法成功。
此外，现阶段记忆泊车仍有诸多限制，比如无法识别地库路面的箭头，所以官方要求在“教学”时，不能逆行。还有目前只支持地下车库，地面停车场、恶劣天气状况下记忆泊车等功能会逐渐更新。
车场还原构建目前只能针对单层，不能跨层学习。也就是说，面对多层地库，你必须把车开到自己车位的那一层，才能开始学习记忆。
另外，车辆自主召唤功能目前还没上线，只能自动停，不能自动开到你面前。
对了，学习路线最长1000m，最多学习100个不同车库线路。足够覆盖大部分地库场景。但学习时路线不能重复兜圈子，这也是为什么现阶段记忆泊车功能主要面向固定车位。
普通车主什么时候能用上？
小鹏官方介绍目前这项功能正在进行400-500人范围的公开测试，很快就会OTA推送。
但目前能升级的车型只有小鹏P7的高配版和鹏翼版，并且需要车主购买XPilot选装包。
NGP边界条件严格，到底堪不堪用？
除了自主泊车，在OTA2.6.0中，NGP也进行了小幅更新。
新内容主要是NGP自恢复、即人为接管后车辆在确认安全的情况下自行恢复NGP功能。
第二点是交通锥优化，除了提醒，还有尽量自主避让。
最后是大货车远离，识别大货车后，系统会通过变道超车、减速等方法尽量与大货车拉开距离。
在记忆泊车之后，智能车参考也测试了最新版本的NGP。
几天前，38号车评横评小鹏、蔚来、特斯拉的领航功能，得出的结论是“全都没法用”。
他的主要论据是，无论哪家的领航，在高速进出匝道时，成功率都很低。
而智能车这次实测路线是京开高速高米店收费站到梨花桥收费站路段，往返共40km。
实测中，确实出现了出匝道失败的情况。
即将离开京开高速时，大约离匝道口200m左右，系统提示NGP即将退出，驾驶员准备接管。
随后每50m提醒一次，可见系统规划中是有下匝道计划的。
但直到马上错过匝道口，也没有丝毫打转向变道的动作，不得已只能人为“掰回来”。
但在之前的由南五环进入京开高速收费站匝道时，NGP却流畅无误的完成了变道。
所以目前来看，对于高速匝道的识别和准确进出，NGP仍然没有十足把握，发挥不稳定。
在高速行驶过程中，NGP表现平稳，没有犯其他错误。
小鹏NGP的风格是，高速优先最左侧快速车道，前期如果条件允许会尽快达成这一目标，所以较短时间内连续变道可能会让初次使用的人不习惯。
一旦开始执行变道，NGP的风格果断、迅速，提速、打方向都在很短的时间内完成，速度也是逼近限速120。
合格的老司机都清楚，“干脆利索”是高速变道的正确方法。迟疑不绝、长时间压线行驶，或变道时减速，其实是高危行为。
但小鹏NGP只在确认安全且空间足够的情况下才会执行变道操作，侧向车道探测范围内有车（前后方都在计算范围内）的情况都会保守处理。
面对突然加塞，NGP会适当减速让行，没有出现争抢或急刹的情况。
此外还有一点体验“不丝滑”。目前小鹏NGP只能覆盖高速路线，但刚过收费站进入高速时，不能快速判定NGP适用条件。
需要在直线上开一段距离，其间需要多次命令开启NGP才能成功，这一点也许跟定位误差有关。
这反映出NGP没法搞定收费站这类复杂场景，实际上在靠近收费站200m左右距离就会提示人工接管。
40km的小鹏NGP体验就是这样。
驶入高速后表现稳定，但需要驾驶员一直专注，尤其是上下匝道。
NGP+自主泊车，以及马上更新的记忆泊车，小鹏率先把这几项辅助驾驶功能推向车主，瞄准的是高速驾驶疲劳、停车困难等等大部分车主的痛点。
刀法毫无疑问十分精准，但corner case多，边界条件严格。
小鹏官方给出的数据是，目前整套自动驾驶系统车主付费率是20%，NGP今年一月上线，截止今年6月1日车主实际使用里程超过500万公里。
所以，有人愿意为这套系统买单也是真。
那么，你认为小鹏的智能辅助驾驶有几分堪用？
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