Nullmax推出新一代智能泊车方案Max Parking

生活中存在很多新老司机都犯难的泊车场景，困扰着不少车主的日常出行。

老旧商场或小区地下车库光线不足且车位旁立柱装有消防栓，倒车时需兼顾后视镜，还要防止车身发生剐蹭，往往得反复下车确认，十分不便。

遇到断头路车位或狭窄通道等高难度场景时，常常需要多次反复揉库才能勉强停入，耗时又耗力。

侧方停车时若后方车辆不断鸣笛催促，容易令人心慌手乱，即便本可顺利停入，也难免失误。

成功停进极窄车位后，也常因车辆姿态不整或靠墙过近，导致乘客无法开门下车，尴尬不已。

目前市面上的智能泊车产品，在面对上述复杂场景时往往也表现不佳，普遍存在车位漏识别、停车精度差、揉库慢，以及极限车位无法成功泊入等问题。

为了彻底解锁各类极限泊车场景，满足用户全方位的泊车需求，Nullmax 推出了新一代智能泊车方案——Max Parking。

前不久，在严谨的测试后，多位行业头部客户均给予一致的高度评价：“Nullmax 的泊车能力，尤其在极窄车位泊入、复杂场景通过性和泊车效率上，达到行业顶尖水准。”无论是面对极窄车位，还是复杂地库与多障碍物交互的场景，Nullmax 都已具备精准、流畅、可靠的一键泊入能力，并将该关键技术环节实现成熟的应用落地。

Max Parking：

效率高、姿态正、全场景表现稳

Max Parking 是 Nullmax 自主研发的智能泊车解决方案，致力于让每一次泊车都轻松无忧。

Max Parking 通过精准的场景识别和空间利用，在复杂场景中快速规划最优路径，大幅缩短泊入时间，整体泊车效率较部分头部友商水平提升10-15%。同时，还实现了行业领先的泊车精度，位姿控制可达±2cm/±1°级别，让车辆泊入一步到位，姿态恰到好处。该方案不仅能轻松应对日常常见车位，更在面对极窄车位、断头路车位、机械车位等复杂场景时，依然表现稳定。

Max Parking 具备卓越的平台兼容性与工程敏捷性。其架构支持灵活的传感器配置（如1-3M环视摄像头，AK1/AK2超声波雷达）、不同算力的芯片平台及车辆执行器的不同接口（加速度、扭矩、速度与距离），确保高性能表现与快速移植能力，为车企合作伙伴提供快速量产、性能出色的泊车方案新选择。

七大黑科技，成就泊车“老司机”

01先进的BEV感知及融合方案

Max Parking 采用高度可扩展的多模态感知融合方案，可灵活接入视觉、超声波雷达等多源异构传感器数据，并具备快速适配不同分辨率与视角摄像头的能力。通过前处理模块统一处理多分辨率图像数据，并借助 Fast-Ray 变换器将多视角特征投影至统一 BEV 空间，实现了视角与分辨率的自适应融合。该方案显著增强了对车位边界、低矮障碍物等关键目标的感知检测稳定性，尤其在环氧地坪反光、夜间低照度等极端场景下表现优异。

02强大场景识别和路径搜索规划能力

Max Parking 深度融合智能场景感知与自研自适应混合A*算法，能够精确识别并应对多种极端泊车场景，包括断头路车位、窄通道车位及极窄车位等高难度工况。系统依据实时环境特征，动态调整搜索策略与约束条件，高效生成兼具安全性、合理性与可行性的最优轨迹，显著提升在复杂场景下的泊车成功率和停靠准确率。

03分层协同规划算法

采用分层协同的规划架构，全局规划与动态规划紧密配合，既从宏观层面确保泊车整体轨迹合理、效率最优，又能根据实时感知到的车位、障碍物等环境变化，动态调整局部路径与泊车目标，显著提升系统的泊车准确性、成功率和场景适应性。

04自适应终点偏移策略

面对旁车突然侵入、车位紧贴墙壁或存在障碍物干扰等复杂场景，系统能够实时感知环境变化，并动态自适应调节泊车终止位置，在确保安全避障的同时，优化车辆最终停靠姿态，提升复杂场景下的泊车成功率和合理性。该系统还可响应驾驶员指令，实现自定义偏置停靠，有效提升便捷性与上下车舒适度，充分体现智能泊车功能的实用性与灵活性。

05多维时空搜索规划算法

Nullmax自主研发的多维时空联合搜索规划算法，可同步优化距离、时间与速度等多维度目标，实现高效、平滑的轨迹规划。该算法大幅提升了车辆在动态场景中的交互智能性与拟人化水平，使车辆在面对复杂交通环境时决策更合理、行为更流畅，无限接近人类驾驶员的判断与操作习惯。

广泛应用场景覆盖包括：路口会车、车辆抢行、自适应跟车、主动绕行、礼貌让行、倒车脱困等一系列典型与长尾场景，全面保障系统在不同环境下的可靠性、安全性与体验感。

06领先的SLAM技术

Max Parking 的记忆泊车功能具备卓越的环境感知与定位能力，可在多层地下停车场、地面车位等复杂场景中实现稳定、可靠的“无人巡航”与自主泊入。

依托深度学习环境纹理特征提取技术，在低 CPU 占用条件下高效获取更丰富、稳定且准确的环境特征信息。结合几何特征跟踪与环境语义匹配的双重定位策略，系统无论在动态行驶还是静态泊车状态下，均可实现全场景＞99%的高精度重定位，定位性能卓越可靠。

在全程＞2km的建图范围内,记忆泊车功能支持任意位置实现中途启动与无缝重定位，用户无需返回固定起点，真正实现“随时随地、随心启用”。系统同时兼容室内外多层停车场场景下的建图与巡航，最高巡航速度可达20km/h，在确保安全的前提下显著提升通行效率。

07巡航泊入无感切换技术

基于统一的坐标系统架构，当记忆泊车（HPA）行驶至巡航终点附近时，自动泊车（APA）功能已在后台静默启动、提前计算。凭借轨迹规划与控制执行的无感切换技术，系统可自主、平滑地由巡航状态切换至泊入状态，全程无需停车等待或人为介入，从巡航到泊入，真正实现全程连贯、一气呵成的智能化体验。

硬核基座支撑，数据引擎加速泊车进化

01数据驱动的场景泛化能力

依托全局建图与自研的AutoGT自动预标注系统，构建高效闭环数据生产体系，显著降低真值标注成本与周期，极大提升数据产出效率。系统基于海量真实泊车场景数据训练感知模型，持续增强其在多场景、多工况下的泛化能力与感知精度，全面提升泊车系统的环境理解与决策可靠性。

02Max Parking 虚拟引擎

我们打通了不同车型的测试数据，实现全域数据统一管理与应用，构建出高效可靠的虚拟仿真平台。它不仅极大提升了研发效率，更全面赋能智能泊车系统的快速迭代与可靠验证。比如，

一键将真实路采数据转化为丰富仿真场景，自动生成多样化车位与障碍物布局，并且可以从一个场景中泛化出成百上千的衍生场景，大幅提升算法的鲁棒性，加速适应各类复杂环境。

支持对泊车核心算法开展静态搜索规划验证与动态全局规划测试，可在仿真环境中系统性检验算法精度、效率与可靠性。

可在仿真或实车测试中随时加入虚拟车辆、行人等动态智能体，轻松模拟真实交互场景，高效训练和验证车辆的决策与交互能力。

Max Parking 虚拟引擎，真正实现“数据驱动迭代，仿真加速落地”，帮助车企大幅缩短开发周期，更快交付用户体验卓越的泊车功能。

结语

Nullmax 的 Max Parking 智能泊车解决方案凭借“感知-规划-执行”全链路智能驱动，彻底将用户从复杂的空间判断与操作控制中解放出来。该系统既可帮助新手驾驶员从容化解泊车焦虑，也能为经验丰富的老司机节省更多时间与精力。

它不仅能够高效应对常规停车场景，更可精准处理窄位、断头路等现实中的复杂泊车挑战，真正实现了全场景的能用及好用。每一次流畅、轻松的自动泊入，都体现了智能驾驶为现代出行带来的实实在在的便捷与幸福感。

作为行业领先的人工智能科技公司，Nullmax 2016年创立于美国硅谷，致力于打造全场景无人驾驶应用，引领移动出行智变。

Nullmax 通过先进的计算机视觉和深度学习技术，打造了涵盖上层应用、中间件及云端数据系统的辅助驾驶全栈技术体系 MAX，并构建了由数据平台、算法平台组成的基石架构。

基于 MAX 平台架构及新一代 Nullmax Intelligence (NI) 端到端智驾技术，Nullmax 推出了以视觉为主、多传感融合感知的 MaxDrive 平台化辅助驾驶方案，面向不同车型、不同场景功能需求，可全面覆盖高中低算力的不同芯片平台，支持任意传感器配置，具有可扩展、可移植、低成本、覆盖全球的优势。目前，Nullmax 已与全球多家汽车厂商、一级供应商、芯片厂商建立了深入的量产合作，量产进程持续向前。