新手的福音？3款新能源车自动泊车体验

1自动泊车堪称女/新司机福音？

辅助驾驶功能现在成为了一个“时髦”的配置，越来越多地出现在各种车型上，谈智能化必谈辅助驾驶。而且由于新能源车的电子构架给以电子元件为基础的辅助驾驶功能实现提供了便利，让现下不少新能源车都搭载了各种辅助驾驶功能，有的还推出了选装包，那这动辄几万元的选装包香不香？究竟这些辅助驾驶功能是能拯救新手司机还是培养了马路杀手？我们找来三辆新能源车，理想ONE/特斯拉Model 3/小鹏汽车G3，价位从有十几万到四十几万，车型级别有SUV也有轿车，看看它们的辅助驾驶功能的体验究竟如何？

自动泊车功能可能是不少人最早接触所谓的辅助驾驶中的一项功能，无论是传统燃油车还是电动车，这项功能也越来越多地出现在量产车型上。实际上辅助驾驶功能在经过了这些年的发展，能实现的功能越来越多，可以释放我们驾驶员压力的场景也越来越多。

L2级别辅助驾驶功能也应用到上至百万级，下至十几万的车型当中，那这些辅助驾驶功能究竟能帮我们解决实际开车、用车的难题吗？还是和情景剧模拟的场景一样“一顿操作猛如虎，仔细一看原地杵”，沦为鸡肋？

为了还原真实车主的用车场景，我们对车主（拥有L2级别辅助驾驶功能车辆）进行了调查，在“您最经常使用车上哪项辅助驾驶功能？“和”希望辅助驾驶帮您解决哪些问题？“这两个问题中，我们发现辅助驾驶最高频的场景集中在自动泊车、低速跟随、高续巡航这三大类当中。

我们将在这三大类场景当中分别对理想ONE/特斯拉Model 3/小鹏汽车G3三款车进行体验。在此需要说明的是此次并非是三车对比，重点在于还原用车场景，看看不同类型的辅助驾驶功能体验如何？由于涉及的场景较多，所以此次体验将分为上下篇，今天的上篇将先对自动泊车功能进行体验，下篇我们将对低速跟随、高续巡航这两大场景进行体验。

无论是今天我们要体验的自动泊车还是未来更高阶的自动驾驶功能，它的实现都离不开“感知”、“决策”、“执行”这个逻辑。如果我们将自动驾驶比做人走路，那“感知”类的硬件就像人类的眼睛一样，车辆上摄像头、毫米波雷达或超声波雷达的都可以看作是“眼睛”。今天我们体验的三款车型，虽然价位有所不同，但从搭载的“感知”类硬件产品上看，基本都属于主流水平。好了，说了这么多，究竟他们的体验有何不同？我们接着看。

2 垂直车位三车表现是否堪比老司机？

郑重提醒：以下的测试在封闭的测试场地中完成，并做好了安全防备措施，请勿模仿。

●自动泊车场景一：带车位线的垂直车位

首先体验的是带车位线的垂直车位，这也是我们日常生活中经常遇到的情况，测试车位的宽度为标准宽度（2.5m），对于车宽1.82m的理想ONE来说，它能否顺利完成停车入位？在此先说明一下我们判断成功停车入位的标准是：车辆停泊姿态端正不能压停车线、车身处在车位正中，与左右、前后两侧车辆（障碍物）的距离基本一致。

这里需要说明的是理想ONE辅助驾驶系统必须在驾驶员系上安全带的时才可使用，如果驾驶员在辅助驾驶功能启动的时解开安全带，辅助驾驶系统会立即退出工作，实际上辅助驾驶功能依然是帮助驾驶员正确驾驶的辅助工具。

理想ONE在实现自动泊车功能时主要依靠的是超声波雷达，通过接收车位上车辆（障碍物）返回的波长，探测适合的停车位置，所以它对车位线的识别能力不强，在寻找车位时并不支持车位选择。倒车过程中是通过摄像头和雷达探测自身和障碍物的距离完成停车，由于停车线是平的，雷达无法识别到它，因此才会出现停车压线的行为。理想ONE在8次测试过程中，有4次未能识别到目标车位，3次泊车成功，1次泊车失败。

这三款车的自动泊车系统都会在判断无法进行泊车动作的时候出现暂停泊车或者中止泊车的画面，此时若车辆未能停入正确的位置，我们则视其为泊车失败。

小结：从上述体验可以看出来，三款车型的自动泊车系统大体有两种分类，一种是主要依靠超声波雷达，探测车位和障碍物，例如理想ONE和特斯拉Model 3，另一种是在超声波雷达基础上加入了基于摄像头的视觉识别，相当于多了一个“眼睛”。而采用后者的小鹏汽车G3可以识别车位线，不仅可以识别空的车位，还能给驾驶员多种选择，在带车位线的垂直车位上泊车入位的动作也更加干脆。

3 难度增大的斜车位三车表现如何？

●自动泊车场景二：不带车位线的侧方车位

在实际生活中，我们经常还会遇到在路边停车的情况，而且这些车位还没有清晰的车位线，新手们面对这样的停车位也会比较头疼，侧方停车就将模拟这一情况。测试车位在两车之间，长度为6.5m(标准车位长度为7m)。

小结：可以看到侧方车位对于这三款车来说都不是难事，无论是雷达识别系还是视觉识别系的自动泊车只要是能够识别到车位，三款车都能很好地完成泊车入位的工作，失败率比较低。且车辆停泊姿态也比较端正，处在前后两车的中间，车身和道路边线平行。

●自动泊车场景三：带车位线的斜向车位

在体验了两种常规的车位之后，我们将难度升级。用带车位线的斜向车位考验一下三辆车。斜向车位的宽度依然为2.5m，不过测试车辆和目标车位夹角小于90度，且我们要求测试车辆倒车入位，这样的车位泊车轨迹会比较复杂，无疑给自动泊车增加了难度。

小结：看来对于这种比较复杂的场景，无论是基于雷达的自动泊车系统还是加入视觉图像识别的自动泊车系统，它们对车位的识别率都不高，即便能识别出车位，泊车入位的成功率也不高，特斯拉Model 3和理想ONE都将此斜向车位看作是垂直车位进行执行，反复调整车辆角度之后，只能停止泊车动作。

几点体会：

1、“找车位”能力还需加强。三款车型从车位识别率上来看，做得都不算出色。小鹏汽车G3虽然在雷达识别的基础上加入了图像识别，对于有车位线的垂直车位和无车位线的侧方车位，时识别能比较强，但在斜向停车位上却未能识别到车位。看来在“找车位”这个第一步上，大家都还有进步的空间。

2、泊车动作挺自如。从自动泊车的动作来说，三款车的泊车动作还算流畅，挂挡和转向的速度都比较快。

3、调整动作过多。在泊车过程中，三款车都为了能够将车位停入正位而进行多次调整，出现了“揉库”的现象，这也是目前自动泊车在执行层面不如老司机的地方。

4、泊车过程无剐蹭。虽然我们设置了安全员，确保测试车辆与障碍车的安全距离，实际上所有车辆在监测与障碍车距离时，都没有出现判断失误的情况，这点是值得称赞的。

全文总结：整体效率不如“老司机”

虽然三款车型在自动泊车功能实现上走得是不同的路线，但整体的水平都差不多，泊车操作流畅度方面已经和人类驾驶员有的一拼了，不过在车位识别上还有一定的差距，所以整个泊车过程还是有些“缓慢”，还无法做到像老司机那般自如。对于刚上路的新手司机来说，只要你有耐心等待，它确实能够帮助你规划正确的泊车路径，不过对于老司机来说，它就显得不那么实用了。

以上就是三款车关于自动泊车的体验，关于三款车辅助驾驶系统在低速跟随、自动变道、弯道识别中的表现，我们将在14日晚八点准时更新，欢迎感兴趣的小伙伴持续关注。