自动泊车作为自动驾驶技术的一种延伸，越来越多的主机厂将其视为一种技术升级，借此提升用户体验;另一方面，对不少自动驾驶初创公司而言，这也一条较为现实的自动驾驶商业化道路。
雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾获悉，近日国内的嵌入式人工智能自动驾驶企业魔视智能，正式推出了基于赛灵思汽车级异构计算平台 Zynq® UltraScale+™ MPSoC的全新自适应前装量产自动泊车系统。
总地来说，就是得益于赛灵思异构多核的 Zynq MPSoC 系列平台，魔视智能通过该平台软硬件可编程的自适应能力和硬件强大算力，能够大幅提升其全新自动泊车系统在复杂场景下的自动泊车鲁棒性。
从2015年就开始投入自主泊车研发储备的魔视智能，现在已经走到产品化和测试量产阶段。
那么在自动泊车的战场上，魔视智能的前装量产方案能够实现什么样的效果?以及推出前装量产自动泊车系统之后，魔视智能的泊车智能化道路将走向何方?
自动泊车之外还有L2功能
将成本相对较低的FPGA、深度学习技术作为基调，是魔视智能成立之初就许下的诺言。
不依赖高成本激光雷达，利用摄像头为主的V-SLAM(基于视觉的定位与建图)技术完成定位，以此应对成本及量产难题。
此次推出的自动泊车系统，正是集魔视智能新一代深度学习神经网络和 Zynq MPSoC 异构硬件计算平台的强大算力于一体。
一方面，该系统拥有适应不断变化的行业标准和用户需求的能力;另一方面可以通过多目视觉和超声雷达的多传感器融合，有效识别车辆、行人、包括低矮障碍物在内各种目标、地面线车位或者空间车位、车道线、路沿等各种信息，实现在各种复杂场景下的自动泊车功能。
每种传感器各有其特性，比如超声波雷达的探测距离很近，成本也相对较低;而摄像头的目标探测准确率比较高。因此，如何将多个传感器的优点组合起来，实现1+1>2的效果，也是检验一套传感器融合系统好坏的一个标准。
“这也我们这套系统的关键点。我们要解决的核心问题就是，如何通过统计模型来建立多传感器之间的相互关系，最终实现一个联合决策，以准确有效地实现目标。”魔视智能创始人兼CEO虞正华说道。
与传统泊车系统相比，魔视智能全新自动泊车系统可以大幅提升泊车入位的成功率和准确度，以各种复杂场景下超过95%的泊车成功率大幅提升用户体验。
在视觉车位检测方面，系统可有效识别车位内之地锁、轮档、锥桶等静止低矮障碍物，解决传统泊车系统车位检测的痛点。此外，系统还可用于识别车位内特殊标识，如残疾人专用、女士专用、禁停等。
