相對于記憶行車而言，記憶泊車 MPA（Memory Parking Assist）可以看成是停車場區域內的一個自動駕駛功能，可幫助用戶按記憶的路線自動巡航并泊入車位或自動從車位泊出并巡航至泊出點。如下圖表示了記憶行車和記憶泊車在整個工作環境中的場景示意圖。

通常情況下，考慮到記憶泊車實際是一種低速自動駕駛控制過程，因此需要在記憶泊車過程中設置一定的設計運行范圍才能保證其記憶建圖和行駛控制具備可行性。比如，從控制邏輯上講在記憶泊車控制中如果遇到前方障礙物的情況，對于記憶行車而言，通常是采用剎車避障的方式進行障礙物躲避。而記憶泊車則是通過轉向繞行的方式進行障礙物躲避，從這一點上講也是記憶泊車相對于記憶行車來說十分不一樣的地方。此外，從整個靜態ODD上看，我們的記憶行車通常是不需要考慮太多的極端的要素的。只要不是傳感器本身的限制和遮擋都可以確保記憶行車控制的可行性。哪怕是類似內部道路、施工路段這類場景也可以不必作為ODD范圍外需要考慮的要素，因為系統會根據識別的結果進行適時更新，但匹配上記憶行車的行駛路徑方案相對比較單一。

1 記憶泊車技術設計要素

自動記憶泊車是車輛自動駕駛技術的重要應用。相關技術中，為了實現自動記憶泊車，一般需要先生成泊車地圖，泊車地圖一般包括停車路線和停車位。根據生成的泊車地圖，車輛可以自動按照停車路線行駛并停入對應的停車位，從而實現自動記憶泊車。

記憶泊車的六個主要子功能包含記憶建圖、智能泊入、沿途車位識別、智能泊出、運行過程中故障處理、動靜態障礙物處理、視頻監控等。

其功能核心主要是在使用智能泊入及智能泊出前利用泊車（環視攝像頭）或部分行車傳感器（前視攝像頭）進行記憶泊車的局部地圖繪制，提前學習并建立智能泊入和智能泊出的路線地圖。建圖完成后，用戶需要使用所建立的地圖驅動整個智能泊入、低速巡航及智能泊出控制。且整個過程中，用戶無需手動控制車輛，但不能離開座位，整個泊車過程需要用戶監控系統的運行狀態，必要時可對車輛實施制動或轉向以接管車輛。如下圖表示了整個記憶泊車所涵蓋的功能范圍示意圖。

而對于記憶泊車功能而言，由于考慮到傳感器識別能力、系統控制能力等因素，通常是需要制定比較嚴格的ODD適用范圍，并且整個控制過程中，駕駛員對于整車控制是可以隨時介入的。如下圖列舉了幾個關鍵的ODD要素。

和記憶泊車系統類似，記憶行車實際上是一種針對宿主車輛中預先記錄的軌跡進行智能輔助駕駛的控制過程。整個過程實際是包含低速巡航和輔助泊車的過程場景。智能泊車控制過程在最后一定的時間通常是允許用戶下車，通過手機短程遙控車輛過自動泊入車位的，這一過程需要從遙控泊車模塊調動相應的控制過程。

整個記憶泊車的軟件架構數據流圖表示如下：

以典型的泊車算法處理芯片為例，整個記憶泊車處理流程分為兩條主線：環視攝像頭輸入的數據通過TDA4上的VPAC模塊進行ISP處理后，可以分兩步進行分流，其中一路是通過C66模塊中的兩個DSP核分別進行前處理和后處理，同時C7x/MMA上完成神經網絡的實時處理。

2 泊車建圖與重定位原理

數據采集階段通過對整個停車場進行分層全方位數據采集，并將建圖所需的前視視頻、環視視頻上傳至數據管理中心，通過泊車質檢標注系統進行預處理生成相應的時間戳信息、定位信息、傳感器標定信息，并結合先前預置地圖信息PreMap（該預置地圖信息可以是由其他車型采集生成后由本車通過云端下載）生成兩套不同的感知模型信息。隨即生成的攝像頭模型數據信息和超聲波識別模型信息（分別為泊車軌跡信息和車位識別信息），隨后進行數據后處理（對所有傳感器進行時間同步、不同物體進行物體關聯、泊車軌跡融合修正、車位識別修正等）。最后將生成的數據輸入地圖模型進行有效的數據訓練。

其中，在泊車建圖過程中通常需要云端通過預設的置信度算法對所建立的地圖預設置信度，在泊車激活試用階段，通過將符合預設置信度的泊車地圖直接下發至車端，使車端可以直接根據泊車地圖進行自動記憶泊車。這里需要說明的是，預設泊車地圖置信度的算法實際是通過人工質檢的方式進行篩選和設置（又稱質檢），對置信度的程度進行有效的編號。這類質檢過程實際類似于BEV建圖過程中的真值標注一樣，如果待質檢的泊車地圖的數量較多，由人工對每一份泊車地圖進行質檢將產生大量的人力成本，同時影響質檢效率。因此，考慮自動化的質檢方式也顯得比較重要。如上圖所示表示了整個記憶泊車建圖至圖像質檢的整個過程。

如下圖表示的是一種典型的泊車建圖與重定位的示意圖。其中輸入端包含4枚環視感知的攝像頭，在建圖階段，考慮了多個環視攝像頭之間可能產生深度點云可以對其進行距離估計，并將對應的建圖和位置進行優化。其生成的軌跡進行存儲，并把相應的接口暴露出來供其他模塊調用。此外，該四個環視視頻將作為整個建圖的特征提取輸入，通過云端接口下載已生成的地圖數據，匹配到被訓練過的建圖軌跡，并進行有效的重定位、且查詢到當前位置并調整整個車身姿態。最后，通過車輛軌跡規劃和控制單元進行整車控制響應。

注意，對于這里所建立的地圖并非高精地圖，也非導航地圖。當然泊車建圖的距離相對于行車來說是小很多，因為這類路徑需要包含的信息量還是比較大的，且不同車位、泊入泊出過程都需要同步建立不同的地圖。地圖信息需要重點包括如下一些信息：

①車道標志信息：車輛運行軌跡信息（如x、y、z坐標），車位信息（四個角點x，y，z坐標）這里的Z軸信息主要是指跨層之間的信息。此外還有一些停車場的路標信息：如路口、柱子、減速帶、坡道；

②車輛定位特征信息：建圖起始點和終點GPS信息；

③停車位確認和新增停車位的植入信息：即目標車位以及行駛到目標車位中間可能檢測到的對應車位。

3 泊車地圖存儲和管理

與記憶行車存儲方式類似，記憶泊車的存儲單元也是位于智能駕駛域控制器中，可以在劃定的EMMC中，且整個地圖存儲過程是在用戶完成建圖后自動觸發存儲。地圖可以同步選擇存儲在云端，如果考慮車車互聯，該地圖也可以作為聯網其他車輛的的泊車地圖。當網絡信號良好的情況下，且自車通過定位到自身處于對應的停車場時，便可以啟動后臺下載程序控制車輛優先從云端下載地圖，生產和存儲。

之前提到，地圖建立過程中是需要對地圖的張數限制最大值的。那么超過最大值的情況就需要向前進行地圖覆蓋。

建圖過程不能均保證建圖成功，當建圖失敗時，該地圖路線將不能用于泊車控制，這是需要從后臺啟動日志記錄功能，將建圖失敗的原因進行詳細記錄。同時，系統前臺需要通過HMI提示用戶建圖失敗。

4 記憶泊車工作流程原理

為實現智能泊入和智能泊出功能，用戶需先在停車場內駕駛車輛進行智能泊入和智能泊出路線學習，智駕車后臺系統存儲對應記憶的地圖路線。

整個建圖過程中通常需要對泊入路線、泊出路線、最大允許的倒車距離提出相應的建圖要求。比如泊入過程建圖時，需要考慮整個停車場支持從不同的停車入口進入，且均可以建立不同泊車路線的地圖。而泊出過程則需要支持統一停車場的不同車位建圖。這個過程需要考慮統一停車場內對不同停車位作為起點均可建立一張泊車路線圖。

整個泊車流程說明如下：

Step1：智駕車輛駛入停車場內，通過車機系統激活泊車類型（按鍵/語音）為泊入；

Step2：車機系統需要顯示記憶泊車功能界面，用戶需要根據提示手動駕駛車輛前往目標車位；

Step3：到達目標車位附近后，用戶可以直接撥入車位，并掛入P檔。也可以在車機系統上點擊確認識別到車位；

Step4：控制車輛泊入后，系統通過后臺自動驗圖并保存對應所建立的地圖數據；

Step5：建圖成功后，如果駕駛員繼續選擇泊車召喚建圖，則進入Step7泊出建圖流程。否則，此次建圖結束；

Step6：接收到駕駛員輸入的建圖類型為泊出請求時，駕駛員可以手動駕駛汽車前往泊出點；此時系統確認完駕駛員此次泊出過程結束時，系統后臺生產并檢驗此地圖數據。

這里需要注意的是，智能泊入和泊出需要分開建立不同的兩張圖，泊入和泊出地圖會由一個屬性相互關聯。建圖過程需滿足建圖距離、車速、以及建圖算法匹配的要求。通常單程（泊入或泊出）建圖距離不超過一定值（比如2km），建圖過程中車機系統可以實時的顯示建圖距離，并適時的提醒駕駛員。此外，如果考慮建圖的有效性和性能，通常也對駕駛速度有一定要求（一般小于20kph），如果長期超速超過一定的時間閾值，則提示駕駛員超速退出。并且，根據不同的車位信息可以觸發建立不同的地圖，這樣的地圖數量實際上是有一定的要求的。比如最多可以存儲10張地圖用于標識10個車位信息。