編者按：

1、為便于讀者理解，本文沿用了業(yè)界慣用的“L3”概念。但必須要澄清的是，在實際落地的過程中，考慮到法規(guī)和責(zé)任問題，原本按照“L3”的標準設(shè)計的高級別智能駕駛一般都只敢作為L2來使用——嚴格按照SAE及中國工信部的標準看（從責(zé)任主體的角度來看），一些車企口中的“L2.5”或“L2.9”仍然是L2；甚至，只要只要車企不敢說“自動駕駛出了事我來擔(dān)責(zé)”，則哪怕其在市場推廣中命名為“L3.9”,也仍然只是L2。

2、盡管業(yè)界通常認為TJA屬于L2，NOA屬于L3，但嚴格地說，這兩者之間并沒有必然的對應(yīng)關(guān)系，因為TJA、NOA強調(diào)的是“應(yīng)用場景”，說的是“在哪里跑”的問題，自動駕駛等級說的是“出了事誰來擔(dān)責(zé)”的問題。

很多人并沒有注意到，歐美及韓國所說的L3,又稱為“單車道自動駕駛”，這實際上是“車道保持”，從“單車道”這個場景來說，也就只比通常人們理解的L1強一點吧？  但奔馳說他們家某款車的自動駕駛等級是L3，也沒毛病啊，因為他們敢說“出了事我來擔(dān)責(zé)”。

NOA在國內(nèi)被翻譯為“領(lǐng)航輔助駕駛”，這個翻譯是值得商榷的。因為，車企一方面希望消費者認為“NOA就是L3”人輔助系統(tǒng)），引誘車主“解放雙手”，另一方面，為了避免陷入責(zé)任糾紛，又強調(diào)這只是“輔助駕駛”，這又回到了SAE標準下的L2。

實際上，日本此前在制定關(guān)于L3的法規(guī)時也流露出了這樣一種心理：——既希望本國的制造商們能抓住這個機會，又不想讓他們背負太多壓力；既鼓勵消費者“大膽嘗試”，又害怕他“過分大膽”。

對這些問題，九章智駕在2021年4月份的《“L3級”自動駕駛落地指導(dǎo)思想：高速輔助人，低速替代人》（此處插入超鏈接）一文中已有詳細分析了，有興趣的朋友可點此超鏈接進去看。）

——蘇清濤

引言

當前，智能駕駛的開發(fā)，是基于功能來展開的，如大家耳熟能詳?shù)淖赃m應(yīng)巡航ACC、交通擁堵輔助TJA、高速領(lǐng)航駕駛輔助NOA等。通常，開發(fā)者對于自家的智能駕駛產(chǎn)品，都會有清晰的功能開發(fā)規(guī)劃。這里的開發(fā)者，包括造車新勢力、傳統(tǒng)主機廠、傳統(tǒng)Tier 1、科技公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭等等，幾乎無一例外。

與此同時，行業(yè)內(nèi)逐漸達成了共識：智能駕駛的測評和體驗，需要基于用戶場景來展開。用戶作為智駕產(chǎn)品的使用者，不可能像開發(fā)者一樣，去深入而詳細地研究各類功能和指標；用戶更關(guān)心的，是一款產(chǎn)品的使用體驗。

 

圖1 智能駕駛功能與場景圖示

（圖片來源：人工智能在自動駕駛技術(shù)中的應(yīng)用_搜狐汽車_搜狐網(wǎng) (sohu.com)）

我們可以這么理解：功能，屬于開發(fā)側(cè)的研究內(nèi)容，形成自己獨特的功能規(guī)劃和功能體系，是開發(fā)者需要重點關(guān)注的主題；場景，屬于用戶側(cè)的研究內(nèi)容，形成系統(tǒng)化和規(guī)范化的用戶場景體系，是測評機構(gòu)和用戶體驗研究需要關(guān)注的主題。

那么，當前智能駕駛的通用功能體系是什么？應(yīng)該如何構(gòu)建用戶場景體系？如何打通功能與場景體系，實現(xiàn)用戶體驗與功能開發(fā)同步？本文將詳細解讀這些內(nèi)容。

Part 1 功能體系

在開發(fā)過程中，由于高速行駛和低速泊車時研究的對象屬性、應(yīng)用的算法尤其是決策算法都完全不同，因此通常會將智能駕駛的功能，分為行車和泊車兩大類功能。

1.1 行車功能

我們匯總了當前主流的行車功能，以及其對應(yīng)的智能化等級、功能實現(xiàn)效果等內(nèi)容，如表1所示。其中功能分級參考SAE最新的標準，詳見圖2。

表1 智能行車功能匯總

序號

功能簡寫

功能全稱

效果

等級

1

ACC

自適應(yīng)巡航

縱向自動控制，實現(xiàn)加減速

L1

2

LCC

車道居中控制

橫向自動控制，保持居中行駛

L1

3

ALC

自動變道輔助

橫縱向自動控制，實現(xiàn)自動變道

L1

4

TJA

交通擁堵輔助

橫縱向自動控制，交通擁堵時輔助駕駛

L2

5

NOA Highway

高速領(lǐng)航駕駛輔助

高速公路按導(dǎo)航自動駕駛，點到點行駛

L3

6

NOA

City

城區(qū)領(lǐng)航駕駛輔助

城區(qū)按導(dǎo)航自動駕駛，點到點行駛

L3

 

圖2 SAE的智能駕駛分級標準

ACC，全稱Adaptive Cruise Control，即自適應(yīng)巡航控制。作為智能駕駛的基本功能，ACC是大家都耳熟能詳?shù)囊豁椆δ埽惨呀?jīng)發(fā)展地比較成熟。通過對道路環(huán)境和障礙物的感知，自動控制油門和制動系統(tǒng)，實現(xiàn)車輛在本車道內(nèi)的自動加減速，以及起步、停車等動作，ACC可以幫助駕駛員解放雙腳，緩解直線行駛的疲勞。

LCC，全稱Lane Centering Control，即車道居中控制。LCC是一項純橫向控制功能，通過對車道線的識別和對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的自動控制，解放駕駛員的雙手，讓車輛自動保持在本車道內(nèi)居中行駛。

ALC，全稱Auto Lane Change，即自動變道輔助。雖然字面名稱叫做“自動變道”，但其實目前主流做法是“指令式變道”，一般是通過轉(zhuǎn)向撥桿，控制車輛的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，實現(xiàn)自動變道。ALC可以有效輔助駕駛員實現(xiàn)變道，解放雙手。

TJA，全稱Traffic Jam Assistant，即交通擁堵輔助。TJA可以理解為ACC和LCC功能的疊加，屬于L2級功能。該功能在堵車時，通過自動控制車輛的啟停和加減速，以及微調(diào)行駛方向，實現(xiàn)車輛自動保持在本車道居中跟車，或巡航行駛的功能。

NOA，全稱Navigate On Autopilot，即領(lǐng)航輔助駕駛?；趯?dǎo)航地圖，NOA可以讓車輛自動按導(dǎo)航的路徑實現(xiàn)點到點行駛，長時間解放駕駛員的手和腳。NOA屬于L3級的智能駕駛功能，是低級別智能駕駛功能如ACC、LCC、ALC等的疊加。

按可用區(qū)域的不同，NOA主要分為高速領(lǐng)航駕駛輔助和城區(qū)領(lǐng)航駕駛輔助。受技術(shù)條件的限制，當前已量產(chǎn)的NOA都是高速領(lǐng)航輔助駕駛；造車新勢力如特斯拉和蔚小理等，已經(jīng)在探索城區(qū)道路的領(lǐng)航輔助駕駛功能，并且即將量產(chǎn)。

目前，ACC、LCC、TJA等不涉及變道的智能駕駛功能，基本上已經(jīng)普及，各家?guī)缀醵纪瞥隽讼嚓P(guān)的功能。ALC功能由于涉及到變道，對硬件和算法有更高的要求，目前只有部分玩家實現(xiàn)了量產(chǎn)。NOA功能是目前已經(jīng)量產(chǎn)的最高級別的別智能駕駛行車功能，目前僅有頭部造車新勢力和頭部科技公司實現(xiàn)了高速區(qū)域的領(lǐng)航駕駛輔助，城區(qū)領(lǐng)航輔助駕駛是下一步的趨勢。

圖3 智能行車功能的關(guān)系圖

1.2 泊車功能

表2匯總了當前主流的泊車功能，以及其對應(yīng)的智能化等級、功能實現(xiàn)效果等。

表2 智能泊車功能匯總

序號

功能簡寫

功能全稱

效果

等級

1

APA

自動泊車

自動泊入、泊出選定的車位

L2

2

RPA

遙控泊車

通過遙控裝置，控制車輛自動泊車

L2

3

SS

智能召喚

通過遙控裝置，讓車輛自動到達指定位置

L3

4

HPA

記憶泊車

自動尋找到固定的車位，并自動泊入

L3

5

AVP

自主代客泊車

自動尋找到可用的任意車位，并自動泊入；通過遙控裝置，控制車輛到達指定位置；

駕駛員可以離開車輛

L4

APA，全稱Auto Parking Assist，即自動泊車輔助功能。功能開啟后，APA識別出車輛周圍可用的車位，并且在駕駛員選定車位后，控制車輛的橫縱向運動，實現(xiàn)自動泊入和泊出車位。APA功能需要保持駕駛員在車上，隨時接管。目前APA功能已經(jīng)發(fā)展成熟，日漸成為車輛的標準化配置。

RPA，全稱Remote Parking Assist，即遙控泊車輔助。駕駛員下車后，通過手機APP等遙控方式，控制車輛自動泊入和泊出車位。

SS，全稱Smart Summon，即智能召喚功能。智能召喚功能最早由特斯拉推出，可以讓車主在車外通過手機APP的方式，發(fā)出召喚指令，從而控制車輛自動行駛，到達指定的位置。

HPA，全稱Home-zone Parking Assist，即記憶泊車功能。通過系統(tǒng)自學(xué)習(xí)，記住車輛在特定區(qū)域（家庭或公司停車場）的特定車位，以及行駛軌跡，HPA可以控制車輛從停車場入口開始，自動完成尋找車位和泊車的所有動作。目前小鵬已經(jīng)實現(xiàn)了量產(chǎn)的HPA功能，由于可用區(qū)域限定在停車場內(nèi)，且需要駕駛員在車上隨時接管，因此HPA屬于L3級的智能駕駛。

AVP，全稱Automated Valet Parking，即自主代客泊車。AVP是真正意義上的全自動駕駛，車輛可以自行進入完全陌生的停車場，不需要先行學(xué)習(xí)，就能完成所有的泊車動作，并且不需要駕駛員在車上。作為L4級別的智能駕駛，目前對軟硬件，尤其是算法和安全性要求很高，目前還沒有量產(chǎn)的產(chǎn)品。

圖4 智能泊車功能關(guān)系圖

1.3 安全功能

除了智能行車和泊車兩大類功能外，智能駕駛還包含基本的主動安全功能，如表3所示。

表3 主動安全功能匯總

序號

功能簡寫

功能全稱

效果

等級

1

FCW

前向碰撞預(yù)警

前方有碰撞風(fēng)險時，發(fā)出預(yù)警

L0

2

AEB

自動緊急制動

前方有碰撞風(fēng)險時，自動制動

L1

3

FCTA

前方交叉區(qū)域預(yù)警

前方交叉區(qū)域有碰撞風(fēng)險，發(fā)出預(yù)警

L0

4

FCTB

前方交叉區(qū)域輔助

前方交叉區(qū)域有碰撞風(fēng)險，自動制動

L1

5

LDW

車道偏離預(yù)警

車輛偏離車道時，發(fā)出預(yù)警

L0

6

LKA

車道保持輔助

車輛偏離車道時，自動橫向控制保持

L1

7

DOW

開車門預(yù)警

打開車門有碰撞風(fēng)險時，發(fā)出預(yù)警

L0

8

BSD

盲點監(jiān)測

實時對駕駛員的盲區(qū)監(jiān)測，避免風(fēng)險

L0

9

RCTA

后方交叉區(qū)域預(yù)警

后方交叉區(qū)域有碰撞風(fēng)險，發(fā)出預(yù)警

L0

10

RCTB

后方交叉區(qū)域輔助

后方交叉區(qū)域有碰撞風(fēng)險，自動制動

L1

11

RCW

后向碰撞預(yù)警

后方有碰撞風(fēng)險時，發(fā)出預(yù)警

L0

從表3可以看出，各類主動安全功能與危險源相對自車的位置強相關(guān)，而與場景沒有直接依賴關(guān)系，因此不作為本文的研究重點。另外，安全類功能也已經(jīng)發(fā)展地比較成熟，逐漸成為法規(guī)要求的必須項，本文也不再一一展開。

Part 2 場景體系

從完全的用戶體驗角度，常見的出行場景包括高速、城區(qū)和停車場三大區(qū)域，其中高速和城區(qū)都屬于行車場景，而停車場則屬于泊車場景。

圖5 點到點出行全場景示意圖

（圖片來源：阿拉善英雄會自動駕駛“人機大戰(zhàn)” 毫末智行展露冠軍相_搜狐汽車_搜狐網(wǎng) (sohu.com)）

2.1行車場景

在道路上行駛的場景稱為行車場景。從智能駕駛的級別和應(yīng)用場景來看，有如下幾類基本的行車場景：

（1）本車道內(nèi)行駛；

（2）變道；

（3）十字路口；

（4）匝道。

在不同場景下，影響用戶體驗的因素各不相同。如本車道內(nèi)行駛時，車輛的加減速響應(yīng)和舒適度會顯著影響駕駛員的體驗；而變道時，變道成功率和變道時機則更為重要；匝道場景下，進出策略和匝道行駛穩(wěn)定性的影響程度更高。

因此，我們需要基于不同的場景，分析在不同場景下，對用戶體驗影響顯著的各項因素，并在開發(fā)過程中，重點考慮這些因素，并轉(zhuǎn)化成智駕系統(tǒng)的性能指標。

2.1.1 本車道內(nèi)行駛

車輛在本車道內(nèi)行駛，且不涉及變道，是最基本的行車場景。根據(jù)在本車道內(nèi)行駛可能遇到的情況，可以再細分為4個子場景：直道行駛；彎道行駛；跟車行駛；以及前方有車切入和切出，即Cut-In/Out。

下面我們具體分析在不同的子場景下，對用戶體驗影響顯著的因素，以及對應(yīng)的智駕性能指標，匯總后的內(nèi)容見表4。

通常情況下，用戶會在直道上開啟智能駕駛功能，因此直道行駛時的智駕功能開啟條件是影響用戶體驗的一項因素。需要有明確、易記、方便的開啟條件，用戶才會樂于使用。

對應(yīng)的性能指標主要是車速，如ACC功能開啟時，需要有合理的初始車速要求和車速范圍限定，過高或過低的車速限制都會影響使用體驗。當前主流的做法是將開啟車速限定在30kph以上，但隨著算法的進步和對自家技術(shù)的自信，蔚小理等新勢力也在逐漸降低車速要求，10kph甚至更低都可能實現(xiàn)。

在任何場景下，舒適性都是影響用戶體驗的直接因素。在直道行駛時，舒適性主要體現(xiàn)在車速增加時的加速度，以及車速降低時的減速度；過大的加減速度會讓用戶感覺到危險，過小的加減速度則顯得系統(tǒng)反應(yīng)遲鈍，引起抱怨。

此外，直道行駛時，車道保持的效果也很重要，平穩(wěn)地保持在本車道內(nèi)行駛，是駕駛員和乘客的基本需求。車道保持效果可以通過車輛居中度體現(xiàn)，即車輛距離兩側(cè)車道線的距離。

彎道行駛時，智駕系統(tǒng)的自動過彎能力是首先要考察的因素?？梢酝ㄟ^的彎道半徑，直接反映出系統(tǒng)的過彎能力。彎道半徑越小，可以通過的彎道越急，系統(tǒng)的過彎能力越強，那么用戶對系統(tǒng)的信賴度也會更高。

彎道場景與直道場景有著共同的影響因素：舒適性和車道保持效果。

彎道行駛時的舒適性，主要通過車輛的橫向狀態(tài)參數(shù)體現(xiàn)，如橫擺角、側(cè)傾角及側(cè)向加速度等。當然，用戶的主觀感受也是舒適性的重要指標。

跟車場景下，由于涉及到外部車輛，因此安全感非常重要，此時的跟車時距與安全感緊密相關(guān)。適當?shù)母嚂r距，可以讓駕駛員感覺不到碰撞風(fēng)險，沒有壓抑感，同時也能避免被頻繁加塞。

另外，舒適性和響應(yīng)情況也是需要考慮的因素。前車車速發(fā)生變化時，自車的響應(yīng)時間、加減速度等，都會影響功能使用體驗。

Cut-In/Out場景是本車道內(nèi)行駛的一種緊急場景，因此智駕系統(tǒng)的識別能力尤為重要。能夠提前識別的距離越遠、時機越早，就越能避免危險，保證安全。

另外，與跟車場景一樣，Cut-In/Out場景下的舒適性和響應(yīng)度也直接影響用戶體驗。

表4 本車道行駛場景的用戶體驗影響因素

序號

影響因素

性能指標

子場景1

直道行駛

1.1

智駕功能開啟條件

功能開啟時的車速要求

可以設(shè)定的車速范圍

1.2

舒適性

車速變化時的加減速度

1.3

車道保持效果

居中性—車輛與兩側(cè)車道線的距離

子場景2

彎道行駛

2.1

通過能力

彎道半徑

2.2

舒適性

過彎時的橫擺角、側(cè)傾角及其對應(yīng)的角速度，

側(cè)向加速度

2.3

車道保持效果

居中性—車輛與兩側(cè)車道線的距離

子場景3

跟車行駛

3.1

安全感

跟車時距

3.2

舒適性

跟車的加減速度

3.3

響應(yīng)度

前車車速變化時，自車的響應(yīng)時間

子場景4

Cut-In/Cut-out

4.1

識別能力

可識別的前車Cut-In/Out的距離和時機

4.2

舒適性

前車Cut-In/Out時，自車的加減速度

4.3

響應(yīng)度

前車Cut-In/Out時，自車的響應(yīng)時間

除了直道、彎道、跟車、Cut-In/Out這4種基本和典型的子場景外，還有其他場景也屬于本車道內(nèi)行駛的情況，包括一些特殊場景。如車道線合并、分叉、消失，車道內(nèi)有障礙物，施工引導(dǎo)變道等等，也是我們需要考慮的。

另外，系統(tǒng)對交通標志和周圍障礙物如行人等的識別能力，也影響智駕系統(tǒng)的性能，從而影響到用戶體驗。

2.1.2 變道

變道是出行場景中，出現(xiàn)頻率極高的場景。在超車、地形變化、車道封閉等狀況時，都會發(fā)生變道動作。

變道能力體現(xiàn)了智駕系統(tǒng)在變道場景下的邊界能力。變道成功率、變道的車速范圍要求、道路曲率范圍、車道寬度范圍以及極限的變道距離等，都是系統(tǒng)變道能力的指標。其中變道成功率是一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)，需要基于大量的測試結(jié)果，才能得出相對準確的結(jié)論。

目前量產(chǎn)的智駕功能，對于變道時的車速范圍，都有一定要求，常見如最低45kph、最低60kph等。隨著算法能力的提升，對于車速和道路曲率、寬度等條件的要求，正在逐漸放寬。

危險預(yù)判能力是用戶安全感和信賴感的保證，只有系統(tǒng)能夠及時預(yù)判出風(fēng)險并提示用戶，用戶才會對系統(tǒng)逐漸產(chǎn)生信任和安全感。試想，如果用戶自己能夠發(fā)現(xiàn)相鄰車道有車輛快速接近，不能變道，但系統(tǒng)卻沒有識別出來，用戶怎么可能信任這套智駕系統(tǒng)呢？

變道時的危險預(yù)判能力主要體現(xiàn)在系統(tǒng)對危險源的識別率，以及危險源的判定條件如距離、相對速度等方面。識別率越高，提前識別的距離越遠，則危險預(yù)判能力越強。

合規(guī)、合法也是不可或缺的因素，尤其在變道場景時，更容易出現(xiàn)違規(guī)操作。因此，能否準確識別虛、實線，能否正確地按車道線變道，是考量變道合規(guī)性的

重要因素。

舒適性是永恒的主題。在變道場景中，系統(tǒng)的決策時間和完成時間會影響用戶對系統(tǒng)能力的評價，而變道時的車速變化策略、加減速度、橫擺角速度、側(cè)向加速度等車輛狀態(tài)參數(shù)，則直接影響用戶的舒適體驗。

可控感是人機共駕的重要因素，無論任何功能，只要不是完全的自動駕駛，就要保證駕駛員對車輛的可控感。在變道場景中，駕駛員如轉(zhuǎn)動方向盤或反向撥轉(zhuǎn)向燈，車輛對駕駛員操作的響應(yīng)情況，是評估可控感的主要指標。

表5 變道場景的用戶體驗的影響因素

序號

影響因素

性能指標

1

變道能力

變道成功率，車速范圍，道路曲率，車道寬度，極限變道距離

2

危險預(yù)判能力

提示相鄰車道危險車輛和障礙物的準確率，

相鄰車道危險源的距離和速度

3

合規(guī)性

能否按虛實線正確變道，是否影響相鄰車道通行

4

舒適性

變道決策時間和完成時間，

變道時的車速變化、加減速度、橫擺角速度、側(cè)向加速度

5

可控感

變道時駕駛員轉(zhuǎn)動方向盤或撥轉(zhuǎn)向燈的影響

2.1.3 十字路口

十字路口是城區(qū)行駛的常見場景，也是較為復(fù)雜的場景。車道線、斑馬線、箭頭、引導(dǎo)線等多種交通靜態(tài)要素，以及車輛、行人、兩輪車、動物等多種交通動態(tài)參與者，再加上實時變化的紅綠燈，共同組成了十字路口這一經(jīng)典的城區(qū)場景。

車輛在十字路口的行為主要有停車、直行、轉(zhuǎn)彎、掉頭等，因此我們需要考慮的用戶體驗影響因素，可以部分借鑒前文提到的直行、彎道和跟車行駛場景的各項因素。此外，車輛識別紅綠燈，以及自動按紅綠燈行駛的能力，是在十字路口場景需要重點考慮的因素。

圖6 典型十字路口

（圖片來源：關(guān)于荊州十字路口交通的建議 - e線民生 - 荊州新聞網(wǎng) (jznews.com.cn)）

2.1.4 匝道

匝道是高速公路和城市立交所特有的場景。作為不同主干道之間的連接部分，在匝道場景下的體驗，是評估智駕系統(tǒng)的重要內(nèi)容。

匝道場景具體可以細分為匝道內(nèi)行駛、進入匝道和駛出匝道等3個子場景。

由于目前匝道基本上都是彎道，因此在匝道行駛的用戶體驗影響因素和指標，可以參考前文彎道場景的內(nèi)容。

而在進入匝道和駛出匝道的場景中，重點需要考慮進、出匝道的策略和車速變化。例如，進入匝道時，需要提前向右側(cè)車道變道，并提前減速，那么提前變道和減速的時機就很重要；駛出匝道時，車速如何變化，是否能否自動加速到道路限速等，都是影響使用體驗的因素。

此外，進入匝道和駛出匝道進入主路的成功率，也是評價系統(tǒng)性能和用戶體驗的重要指標。

2.2 泊車場景

泊車場景主要發(fā)生在停車場，因此與行車場景相比，較為簡單。

按泊車的完整流程，泊車場景包括停車場內(nèi)自動行駛、搜索車位、泊入和泊出車位等。

2.2.1 停車場內(nèi)行駛

當前的停車場類型主要可以分為以下4種：地下停車庫、停車樓、露天停車場和路邊臨時停車位。不同類型停車場的基礎(chǔ)設(shè)施、路面狀況、光照條件等都各不相同，因此車輛在不同停車場內(nèi)行駛的表現(xiàn)也會有差異。

總體來說，在停車場內(nèi)行駛，主要考察車輛的軌跡規(guī)劃能力和感知定位能力，以及對障礙物的識別能力。

表6匯總了停車場內(nèi)常見的靜態(tài)特征和動態(tài)障礙物，智駕系統(tǒng)需要準確識別這些特征和障礙，才能做到安全高效地在停車場內(nèi)行駛。

在停車場內(nèi)自動行駛與低速的行車場景類似，用戶體驗的影響因素和指標項可以參考低速的行車場景。

表6 停車場內(nèi)常見的動、靜態(tài)物體

序號

類別

內(nèi)容

1靜態(tài)特征

立柱

2靜態(tài)特征

限位柱

3靜態(tài)特征

輪擋

4靜態(tài)特征

雪糕筒

5靜態(tài)特征

標志牌

6靜態(tài)特征

地鎖

7靜態(tài)特征

路沿石

8靜態(tài)特征

墻體

9靜態(tài)特征

樹木

10靜態(tài)特征

綠化帶

11動態(tài)障礙物

行人

12動態(tài)障礙物

動物

13動態(tài)障礙物

兩輪車

14動態(tài)障礙物

四輪車

2.2.2 搜索車位

搜索車位的用戶體驗，主要考察車輛對車位的識別能力。車位識別的準確率越高，說明車位識別能力越強，用戶的體驗也會越好。

停車位的類型多種多樣，按車位線情況可分為標線車位與非標線車位，按車位方向可分為垂直車位、水平車位與斜列車位等。表7匯總了常見的車位分類依據(jù)和具體類型。

需要說明的是，車位搜索能力也應(yīng)該基于多次測試的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來評價，樣本量太小，沒有普遍意義。

表7 常見車位分類依據(jù)和具體類型

序號

分類依據(jù)

具體類型

1車位相對自車位置

左、右

2車位標線

有標線、無標線

2.1標線層數(shù)

單、雙、多

2.2標線類型

全封閉、半封閉、開口、角點

2.3標線虛實

虛、實、混合

2.4標線顏色

白、黃、藍

2.5空間車位（無標線）的參照物

車-車、車-立柱、車-墻體、車-隔離帶、立柱-立柱、單車

3車位標識

有標識、無標識

3.1標識類型

數(shù)字、文字、字母、圖案

3.2標識內(nèi)容

車位號、定向車位、充電車位、VIP車位、女士車位、出租車位、專用車位

4車位方向

垂直、水平、斜列

圖7 車位標線示意圖

圖8 部分空間車位示意圖

2.2.3 泊入和泊出車位

泊入車位是泊車過程的最后一步，也是智能泊車的最初應(yīng)用場景。

當搜索到適合的車位時，智駕系統(tǒng)便控制車輛自動泊入車位，期間的橫縱向控制和擋位切換等操作，都由系統(tǒng)自動完成。

泊入能力是影響泊入體驗的首要因素，體現(xiàn)了系統(tǒng)的泊車能力。泊入能力的指標包括成功率、可泊入的車位尺寸范圍、車速范圍等，需要綜合考慮車輛狀態(tài)參數(shù)和車位參數(shù)等。

舒適性同樣是重要的影響因素。對于駕駛員在車上的智能泊車系統(tǒng)，舒適性直接影響了用戶的體驗。車輛在泊車過程中的加減速度和系統(tǒng)完成泊車的時間等指標，可以體現(xiàn)舒適性。

泊車的規(guī)范性是另一項影響因素，停放規(guī)范整齊的車輛，會增加用戶的好感和信任。是否停放端正、位置是否居中、與車位線或相鄰車輛的距離如何，都反映了系統(tǒng)泊車的規(guī)范性。

表8 泊入車位的用戶體驗影響因素

序號

影響因素

性能指標

1泊入能力

泊入成功率，車位尺寸，場地空間，車輛初始姿態(tài)

車速，擋位調(diào)整次數(shù)

2舒適性

加減速度，完成時間

3規(guī)范性

泊車完成后，車輛相對車位的位置和姿態(tài)，如與車位線的距離、角度等

泊出車位是泊入車位的相反過程，其影響因素與泊入場景基本一致。

Part 3 功能與場景的關(guān)聯(lián)

前文我們詳細解讀了智能駕駛的功能體系和場景體系，而這兩種體系也分別代表了開發(fā)側(cè)和用戶側(cè)。因此，分析不同功能與場景之間的關(guān)聯(lián)，找出其內(nèi)在聯(lián)系，是打通開發(fā)側(cè)與用戶側(cè)的重要途徑。

3.1行車功能與場景

根據(jù)前文對智能駕駛功能體系的解讀，行車功能主要有L1級別的ACC、LCC、ALC，L2級別的TJA,L3級別的NOA，其中NOA又分為高速公路區(qū)域的NOA和城區(qū)的NOA。

從功能描述中不難看出，ACC的主要作用是自動控制車輛縱向行駛，LCC主要用于保持車輛在車道內(nèi)居中，因此ACC和LCC主要應(yīng)用于本車道內(nèi)行駛的場景。在這2項功能開發(fā)過程中，需要重點考察在前文提到的在本車道內(nèi)行駛場景中，涉及的性能指標項。其中ACC需要考慮所有的指標，而LCC則重點考慮車道保持效果和舒適性。

ALC的作用就是變道，因此應(yīng)用于變道場景。在開發(fā)ALC的過程中，開發(fā)者要重點關(guān)注的是變道場景下的用戶體驗影響因素，如變道能力、舒適性、合規(guī)性等，及其對應(yīng)的性能指標。

TJA功能是ACC+LCC+ALC的疊加效果，因此需要包括這3種功能所包含的場景，即本車道內(nèi)行駛+變道場景。相應(yīng)的，需要考慮的用戶體驗影響因素和性能指標，也應(yīng)該是這些場景的內(nèi)容。

NOA功能分為高速NOA和城區(qū)NOA。高速NOA對應(yīng)的場景除了TJA功能涉及的場景外，還需要加入匝道場景；城區(qū)NOA場景則是TJA場景加上十字路口。可以看出，NOA涉及了最多、最全面的場景，開發(fā)過程種需要考慮大量的用戶體驗和性能指標項，因此想要做好NOA功能，是具有一定難度的。

當然，NOA功能涉及的場景很復(fù)雜，我們在此只列舉了典型的基本場景，還有其他一些場景也是開發(fā)者需要不斷發(fā)掘和補充的，如橋梁、隧道、非結(jié)構(gòu)化道路、學(xué)校等等，都有其獨有的特點?；诨緢鼍?，不斷擴展，豐富場景庫，是智駕開發(fā)的一項長期而有意義的工作，對于功能開發(fā)和提升用戶體驗，非常有幫助。

圖9 行車功能與場景的關(guān)系圖

3.2泊車功能與場景

泊車功能包括L2級別的APA、RPA，L3級別的SS、HPA，L4級別的AVP。

APA和RPA的作用區(qū)域是在停車位附近，將車自動泊入泊出，不同之處在于APA是駕駛員在車上監(jiān)控并隨時接管，RPA是駕駛員在車外監(jiān)控并通過遙控裝置隨時接管。

因此，APA和RPA的應(yīng)用場景是泊入和泊出車位，在功能開發(fā)的同時，需要全面考慮泊車能力、舒適性和規(guī)范性等影響用戶體驗的因素。

SS和HPA的作用區(qū)域是停車場內(nèi)，包括停車位和停車場內(nèi)的道路。SS負責(zé)將車從停車位召喚到指定位置，HPA則負責(zé)將車從停車場入口停到特定車位上。

可以看出，SS的應(yīng)用場景是泊出車位，加停車場內(nèi)行駛；HPA的應(yīng)用場景是停車場內(nèi)行駛，加搜索車位，再加泊入車位。開發(fā)者需要重點關(guān)注車輛在停車場內(nèi)低速行駛的體驗，以及搜索車位的能力，這對車輛的融合感知和定位能力有很高的要求。

AVP作為智能泊車的終極解決方案，屬于L4功能，是所有智能泊車功能的集大成者，其作用區(qū)域覆蓋了從車主下車，到車輛泊入的全過程，以及相反的召喚全過程。AVP的應(yīng)用場景是前文提到的所有泊車場景的疊加，包括停車場內(nèi)行駛、搜索車位、泊入和泊出車位。

此處我們忽略了車輛從車主下車點到停車場的這段距離，由于這段場景在停車場外，并且存在不確定性，在本文中就不展開了。

AVP功能需要全面關(guān)注泊車全部場景下的用戶體驗和性能指標。另外，由于AVP功能開啟時，用戶已經(jīng)離開車輛，因此高安全性和魯棒性，也是至關(guān)重要的，需要有足夠的安全冗余設(shè)計。

圖10 泊車功能與場景的關(guān)系圖

結(jié)語

本文我們詳細解讀了當前智能駕駛的功能體系和場景體系，并分析了兩者之間的聯(lián)系，建立了功能體系與場景體系的關(guān)聯(lián)架構(gòu)。

通過全面考慮功能與場景的關(guān)聯(lián)，基于功能規(guī)劃和應(yīng)用場景，綜合制定智能駕駛的性能指標，有利于在開發(fā)早期就打通開發(fā)側(cè)和用戶側(cè)的壁壘，將用戶體驗全程納入開發(fā)過程，實現(xiàn)同步開發(fā)。

當然，功能是不斷迭代的，場景是不斷完善的，我們在智駕開發(fā)過程中，需要基于這些基本功能和基本場景，持續(xù)升級拓展，真正地做到產(chǎn)品需求源于用戶，智駕功能服務(wù)于用戶，打造出高滿意度的智能駕駛解決方案。