小鹏 MONA M03 MAX 的自定义泊车功能通过多传感器融合感知、端到端大模型决策、动态路径规划三大核心技术实现，其核心突破在于脱离传统车位划线依赖，自主识别无标线车位并完成精准泊车。以下是技术实现的具体解析：
一、硬件架构：27 个高精度感知元件构建立体感知网络
- 传感器配置
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- 视觉系统：11 颗摄像头（含环视鱼眼摄像头、前视摄像头），覆盖车辆 360° 环境，用于检测障碍物、识别车位边界特征（如地面纹理、周边车辆轮廓）。
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- 雷达系统：3 颗毫米波雷达（探测远距离障碍物）+12 颗超声波雷达（精准感知近距离物体），形成 “远距探测 - 近距避障” 的双重保障。
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- 算力支持：双英伟达 Orin-X 芯片（508TOPS 算力），实时处理传感器数据并运行端到端大模型。
- 感知融合机制
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- 多模态数据校准：通过时空同步算法融合摄像头图像、毫米波雷达点云、超声波距离数据，消除单一传感器的误差（如摄像头在低光照下的噪点、雷达对低矮障碍物的漏检）。
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- 动态环境建模：构建包含障碍物位置、车位语义（如 “空位”“已占车位”）的实时三维地图，为路径规划提供基础数据。
二、算法核心：端到端大模型实现无标线车位识别与路径规划
- 车位识别技术
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- 语义分割与目标检测：基于深度学习模型（如改进版 DeepLab）对摄像头图像进行像素级分类，识别无标线车位的边界、地面纹理特征，同时检测周边车辆、限位杆等参照物。
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- 动态特征匹配：通过对比历史数据（如其他车辆停放姿态、常见车位形状），推断无标线车位的可能范围，解决传统算法依赖固定车位线的局限性。
- 路径规划策略
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- 多目标优化算法：综合考虑泊车效率（最短路径）、安全性（与障碍物距离）、舒适性（避免急刹），生成平滑的泊车轨迹。例如，在侧方位泊车时，系统会优先调整车头方向对准限位杆，并保持后轮与限位杆约 20 厘米的安全距离。
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- 实时动态调整：通过超声波雷达实时监测障碍物变化，若泊车路径中突然出现行人或车辆，系统会暂停动作并等待环境恢复安全后继续。
- 控制执行逻辑
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- 线控底盘协同：与车辆转向、制动、驱动系统深度集成，实现厘米级转向精度和毫秒级制动响应。例如，在狭窄车位中，系统可通过多次微调方向盘完成泊车，避免传统算法 “一把入位” 的局限性。
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- 人机共驾模式：允许驾驶员通过方向盘或踏板干预泊车过程，系统会自动切换至人工控制，且后续恢复时能无缝衔接原规划路径。
三、数据闭环：云端训练与车端迭代提升场景泛化能力
- 数据采集与标注
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- 众包数据积累：通过已交付车辆的传感器采集真实泊车场景数据，标注无标线车位的边界、障碍物类型等信息，构建千万级规模的训练数据集。
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- 仿真环境增强：在虚拟环境中模拟极端场景（如雨雪天气、车位被部分遮挡），生成补充数据以提升算法鲁棒性。
- 云端大模型训练
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- 端到端模型优化：利用云端 10EFLOPS 算力集群训练大模型，直接学习 “传感器输入 - 控制指令输出” 的映射关系，避免传统分步式算法（感知→定位→规划→控制）的误差累积。
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- 个性化策略生成：根据用户驾驶习惯（如泊车速度偏好、车位选择倾向），生成定制化的泊车策略，实现 “千人千面” 的体验。
- OTA 持续升级
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- 功能迭代：通过 OTA 推送新算法，例如新增 “跨层记忆泊车” 功能（在多层停车场中自动寻找车位），或优化狭窄车位的通过能力。
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- 安全冗余增强：定期更新障碍物检测模型，提升对低反射率物体（如黑色轮胎、地锁）的识别准确率。
四、用户体验：简化交互与安全冗余设计
- 交互流程优化
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- 一键启动：用户只需在中控屏点击 “开始泊车”，系统自动完成环境扫描、路径规划和泊车执行，无需手动选择车位或调整参数。
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- 可视化反馈：通过超高清车感 SR 系统，在中控屏实时显示泊车路径、障碍物位置及车辆姿态，增强用户信任感。
- 安全冗余机制
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- 多重传感器校验：当视觉系统检测到车位但超声波雷达未探测到对应边界时，系统会触发 “二次确认” 流程，避免误判。
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- 紧急制动策略：若泊车过程中出现突发障碍物（如行人闯入），系统会在 200 毫秒内触发紧急制动，制动距离比人工干预缩短 30%。
五、行业意义：推动泊车技术向 “低依赖、高泛化” 发展
小鹏 MONA M03 MAX 的自定义泊车功能突破了传统泊车系统对车位划线的依赖，其技术路径为行业提供了新思路：
- 硬件成本控制：通过纯视觉方案（无激光雷达）实现高阶泊车功能，硬件成本较同类产品降低 30%，为技术下探至 15 万级市场奠定基础。
- 场景适应性提升：支持全国无图覆盖，在老旧小区、临时停车场等无标线场景中表现稳定，填补了行业空白。
- 数据驱动进化：通过云端 - 车端数据闭环，系统可快速学习新场景（如乡村道路路边泊车），推动智能泊车从 “特定场景可用” 向 “全场景通用” 演进。
这一技术的成熟，标志着智能泊车进入自主决策时代，未来有望进一步与 V2X（车路协同）、高精度地图结合，实现更复杂场景下的全自动泊车。