7月11日，自動駕駛技術公司Momenta正式公布了自主泊車方案 Mpilot Parking。這是繼3月對外展示面向高速場景的可量產(chǎn)自動駕駛解決方案 Mpilot Highway 后，Mpilot 系列方案的第二次亮相。Mpilot Parking 目標服務于前裝乘用車，在保證系統(tǒng)安全的前提下，解放駕駛員每天30分鐘的取泊車時間，讓車主好停車、好找車。該方案利用量產(chǎn)傳感器，在停車場復雜的車流人流環(huán)境下，實現(xiàn)單車智能，包括跨層泊車、智能繞行、避讓車輛行人、在線尋位、智能召喚等多項功能。

Momenta Mpilot Parking Demo

　　| 每天解放30分鐘，讓車主好停車、好找車

　　Momenta Mpilot 是 Momenta 于今年3月發(fā)布的可量產(chǎn)自動駕駛解決方案，場景包括高速(Mpilot Highway)、泊車(Mpilot Parking)以及城市道路(Mpilot Urban)。本次對外發(fā)布的 Mpilot Parking，可實現(xiàn)從停車場入口到指定或任意車位的自主泊車，以及從車位到指定地點的遠程召喚功能。Mpilot Parking 的適用場景包括住宅、辦公樓、商超、酒店以及共享出行等。

　　據(jù)統(tǒng)計在中國一線城市，有車族平均耗費15分鐘進行一次停車行為，如果按照一天兩次操作，那么每天就可以節(jié)省30分鐘，一年將節(jié)省至少150個小時，相當于18個工作日。對于在城市中工作生活的人，可以節(jié)省大部分停車難、找車難的窘境，解放大量的時間。

　　| 一鏡到底揭秘三大亮點

　　Momenta 此次公布的自主泊車技術 Demo，采集于蘇州辦公室地下約500平米的停車場。用戶在手機端點選指定車位后，車輛可自行從地上停車場入口下坡，完成泊車期間的一系列功能;當用戶取車時，可以在遠程召喚車輛來到指定地點，駕駛員上車后自主行駛出停車場。

　　亮點一：應對復雜車流人流，更智能

　　在停車的真實場景中，往往會出現(xiàn)各種復雜情況，如行人穿行、車輛占道、路口錯車、突然出車等。Mpilot Parking 具備智能的規(guī)劃策略，除了常規(guī)的停車讓行功能以外，對于車輛等障礙物，我們通過對周圍動態(tài)環(huán)境的感知，實時的規(guī)劃出繞行軌跡，避免因自動駕駛車輛無法處理會車、逆行、占道等情況而引起交通擁堵。

　　亮點二：實時車位識別，支持選定車位或在線尋找車位

　　住宅和寫字樓，是車主每天通勤的高頻泊車場景，往往會有固定的停車位或經(jīng)驗軌跡;在商超、酒店、機場這類對泊車有高需求的公共場所，停車位不固定，需要系統(tǒng)能夠實時探測車位，并判斷車位占用信息。

　　Momenta 通過預先建好的停車場高精度地圖，可獲取該停車場所有的車位信息，車輛在行駛過程中，融合環(huán)視感知以及超聲波雷達感知的結果，可對車位空閑狀態(tài)作出識別，自動判斷所經(jīng)過的車位是否可泊入。

　　亮點三：視覺自動建圖，精度高，可眾包

　　相比昂貴的激光雷達建圖，Momenta采用視覺為主的方案實現(xiàn)自動化建圖。建圖采集系統(tǒng)使用四路環(huán)視魚眼相機、消費級IMU及輪速等傳感器。在建圖過程中，通過深度學習算法提取視覺語義特征，使用SLAM技術自動生成基于語義的高精度地圖。整個系統(tǒng)可進行云端和車端自動建圖，精度達到10cm級別。

　　每個搭載 Mpilot Parking 的車輛既是高精度地圖的使用者，又是貢獻者。Momenta 的建圖方案支持量產(chǎn)車輛自主建圖，可通過眾包實現(xiàn)快速規(guī)?；慕▓D和地圖更新。隨著時間的推移，停車場中增加或消失的元素可以通過眾包車輛進行地圖元素的更新。因為地圖采集系統(tǒng)、建圖系統(tǒng)和定位系統(tǒng)是基于同一套平臺，車輛在進行定位時，如果發(fā)現(xiàn)真實環(huán)境和地圖無法匹配時，就可以驗證地圖的準確性并及時進行更新。

Momenta 車端自動建圖

　　| 深度學習技術落地的挑戰(zhàn)

　　Mpilot Parking 的功能，離不開背后強大的深度學習能力。Momenta 的環(huán)境感知和高精度地圖技術均以深度學習為基礎，在量產(chǎn)落地的過程中，如何將深度學習運行在車端的嵌入式芯片上，Momenta 也積累了大量實踐。

　　相比于服務器的運算能力，車規(guī)量產(chǎn)的芯片往往提供的算力資源有限。例如，一般在深度學習訓練服務器上用的算力往往有上百 TFLOPS，而目前較前沿的車規(guī)級芯片的性能最多僅為 30 TOPS 左右。如何將多個深度學習模型壓縮到一塊有限算力的芯片上同時又保證精度，這非?？简灩こ虄?yōu)化能力。

　　Momenta 從多個維度對深度學習進行深度優(yōu)化。首先，芯片上往往會有不同的計算單元，需要在這些計算單元上，將深度學習的網(wǎng)絡層進行計算優(yōu)化，如卷積等操作;其次，針對不同的任務類型，可以對模型結構進行自動搜索，產(chǎn)生高效率、高精度的模型;再次，對模型進行低比特量化操作，在保證模型精度不損失的同時，使得模型在芯片上發(fā)揮出極致性能;最后，根據(jù)特定芯片的特點，從算法角度可以研發(fā)更加芯片友好的網(wǎng)絡和算法框架。

　　| 基于千元級可量產(chǎn)硬件方案

　　Mpilot Parking 系統(tǒng)搭載4路環(huán)視魚眼相機、1個前視相機、12個超聲波雷達、消費級IMU和GPS，整個系統(tǒng)全部采用可量產(chǎn)的傳感器。

Mpilot Parking 搭載傳感器展示

　　雖然 Mpilot Parking 對外展示的是單車智能無需場端改造的技術能力，但是可以靈活根據(jù)客戶的需求，接入其他場端信息。Mpilot Parking 希望能通過以視覺為主的傳感器方案，將系統(tǒng)在車端量產(chǎn)方案下的潛力做到極致，同時加入客戶定制化需求，在保證安全性和魯棒性的前提下實現(xiàn)更多復雜功能。

　　| Mpilot —— 最大化連續(xù)自動駕駛時長

　　Momenta 打造 Mpilot 可量產(chǎn)自動駕駛解決方案的初心，是希望能夠最大化連續(xù)自動駕駛時長，提供給用戶最好的自動駕駛體驗。在個人乘用車上，用戶最高頻的使用場景是上下班的通勤，往返于家和公司，也就是從停車場到停車場。Momenta希望能夠在用戶最高頻的使用場景上，提供從停車場取車——上高速環(huán)路——城市道路——停車場泊車的連貫的自動駕駛體驗。此次發(fā)布的 Mpilot Parking，正是連續(xù)自動駕駛體驗中重要的首尾一環(huán)。

Momenta 自動駕駛解決方案路線圖

　　Mpilot 的整套方案，是基于一套標準的硬件計算平臺：10個相機、12個超聲波雷達、5個毫米波雷達，輔以其他傳感器。這樣的一套硬件方案，可以同時支持不同場景的自動駕駛，如 Mpilot Highway 和 Mpilot Parking。通過在不同場景下傳感器和計算單元的分時復用，可以讓終端用戶獲得「雙份體驗」，讓主機廠客戶實現(xiàn)「二合一」成本優(yōu)化。

　　| 關于Momenta

　　Momenta 成立于2016年，公司致力于打造自動駕駛大腦，核心技術包括基于深度學習的環(huán)境感知、高精度地圖與定位、駕駛決策算法。

　　Momenta 的戰(zhàn)略方向是量產(chǎn)自動駕駛與完全無人駕駛協(xié)同，應用場景覆蓋高快速道路、停車場環(huán)境以及城市道路。圍繞量產(chǎn)自動駕駛與完全無人駕駛兩條腿走路，Momenta 通過數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅動算法和兩者之間的迭代閉環(huán)，推動自動駕駛技術落地量產(chǎn)，并最終實現(xiàn)無人駕駛。

　　2019年，公司已先后推出面向高快速道路的 Mpilot Highway 和面向泊車場景 Mpilot Parking。