自动泊车系统现在发展到什么程度了?

自动泊车系统现在发展到什么程度了?

我是Momenta泊车团队的一员,目前负责泊车纵向控制和状态估计。

之前我在日本一家车企工作,那个时候就听国内的同学提起过Momenta的技术水平非常高。23年加入Momenta后,确实感觉到公司的人才密度非常高,牛人同事到处都是。和很多刚加入公司的同事一样,一开始因为Momenta的工作节奏比较快,也遇到过一些挑战。比如我们泊车控制算法模块,一个月可能最多需要去适配 10 款车型,怎么才能在不熟悉不了解的情况下快速融入快节奏工作呢?我自己有最大的经验就是——主动学习,多上车看看,快速熟悉业务流程。 泊车控制算法的性能与实车表现是息息相关的,所以通过实车的表现,我们能够更加透彻地去了解目前算法逻辑中它的设计目的或设计用途。再讲点自己专业相关的吧,我在Momenta目前最有价值感的时刻就是直连方案电液复合控制算法的开发。

这个方案的开发使得我们公司成为国内第一个实现在 10 度坡道场景达到 5 厘米纵向位置精度的企业,也实现了大坡车长+0.6m的三速泊入(极速、舒适、保守三种速度模式)

那我是怎么去实现这个算法的和开发和落地呢?下面是我的三点感受:

主动坐进测试车里,一次次测试上坡、极窄车位这些复杂场景。每次测试结束后详细记录下自己的“感受点”,和同事们分析原因,不断讨论解决办法。

我们的算法开发过程中是需要去经常去迭代和修改逻辑的,如果说我们每迭代一个逻辑都去上车去验证,这无疑是一个非常耗时耗力耗资源的过程。所以说我们会先在仿真平台试错,把算法最小闭环先迭代出来,只剩下性能优化和重要验证时才真正上车。

我们会经常把自己的算法性能和一线友商对标,我们的团队目标绝不仅仅是“可以用”,而是在诸如极窄车位、大坡道场景等行业痛点场景实现“更平顺、更可靠、更智能”的体验。我在今年H1季度取得了不错的绩效,顺利实现了晋升,给大家上三点干货吧~1.敢于突破现状:不满足现状,遇到问题能主动深入挖掘,积极寻找创新与优化方案。2.持续学习:深耕本职岗位技术,积极关注行业前沿,不断拓宽前沿技术广度3.及时总结反思:详细记录问题出现的场景和关键细节,便于后续系统性分析。经常复盘,善于总结经验教训,为团队长期优化提供借鉴。希望我的分享对大家有帮助,欢迎在评论区Ask me anything~