行云智能辅助驾驶系统通过与Momenta合作并搭载R7强化学习世界模型，能够像经验丰富的司机一样精准应对狭窄车位、断头路、地库复杂动线、人车混流等多种复杂泊车场景。
一、狭窄极限车位
1. 侧方与垂直窄车位
系统利用多传感器融合，实时构建车位三维模型。
在前后车间距不足半米的极限侧方车位，可自主完成多轮微调泊入。
垂直车位宽度窄于标准时，系统能精确控制转向角度，避免剐蹭。
2. 斜列车位与异形车位
斜列车位角度不规整，行云系统通过强化学习模型预判最佳路径。
异形车位如靠墙或带立柱的角落，系统先绕行探测再一次性泊入。
二、无划线区域与断头路
1. 无标线空地停车
在没有地面标线的开放区域，系统依据周边车辆与障碍物自动规划虚拟车位。
支持用户手动指定停车区域，系统完成自主泊入。
2. 断头路尽头的掉头泊车
面对死胡同末尾的倒车入库，系统提前计算车辆最远可倒行距离。
在有限空间内完成多次前移后倒，避免触碰后墙或侧方障碍。
三、地库复杂场景
1. 多层环形地库与螺旋坡道
系统融合高精地图与实时感知，在进入地库前即可识别目标楼层。
通过螺旋坡道时自动降速并保持居中，避免擦碰墙壁。
2. 地库内人车混流与动态障碍
行人突然窜出、婴儿车移动等动态目标，系统能提前减速并重新规划泊车路线。
遇到对向来车时，可在狭窄通道内主动让行并等待对方通过后再继续。
3. 跨楼层“车位到车位”泊车
支持从小区门口或道路直接导航至地库指定车位，全程无需人工接管。
系统可自主通过道闸、转弯、下坡，最终精准停入预约车位。
四、光线与天气极端条件
1. 黑夜无光环境
依靠激光雷达与红外摄像头，在完全无光照的地库或露天停车场稳定识别车位线。
系统可显示低照度下的全景影像，辅助人机交互。
2. 暴雨或雪地积水场景
雨雪天气下，传感器通过算法滤波排除雨滴干扰，保持车位识别精度。
地面反光或积水反射时，系统仍能根据轮廓判断车位边界。
五、特殊车辆与场地限制
1. 充电桩与升降车位
泊入带有充电桩的车位时，系统自动调整角度以匹配充电口位置。
机械式升降车位要求车轮精准对位，系统通过多次微调确保停入。
2. 货车或长轴距车型特殊需求
针对加长车型，系统动态调整泊车轨迹，避免尾部扫到后方墙壁。
在窄路两侧都有停车时，系统采用“摆头式”策略一次入位。
六、人机协同与安全保障
1. 离车泊入与遥控泊车
用户下车后可通过手机遥控车辆自行泊入，适用于极窄开门空间。
系统实时监控周围环境，若出现突然闯入的行人或动物立即刹停。
2. 泊车全场景安全兜底
多家车企已推出智能泊车安全兜底政策，若因系统原因导致损失由厂家负责。
泊车辅助功能在用户中广泛使用，仅单月使用次数可达数千万次。
七、技术基础：强化学习世界模型
行云系统采用Momenta R7强化学习世界模型，使其具备类似人类司机的博弈与预判能力。
不同于传统规划算法，该模型能通过海量真实泊车数据自我迭代，应对长尾场景。
系统在每次泊车后记录轨迹与反馈，持续优化后续操作的流畅度与成功率。
