理想one自動泊車在狹窄車位表現如何？

理想ONE的自動泊車功能在狹窄車位中表現頗為出色，能夠較好地應對這類場景需求。這款車型的自動泊車系統融合了視覺與感知雷達技術，不僅可識別有線、無線車位，還能精準感知地面的樁和鎖，對垂直及平行停車線的識別能力也較為成熟。經過持續優化，其在實際狹窄車位場景中，能憑借多傳感器的協同工作規劃合理路徑，即便空間余量有限，也能完成穩定泊車；不過需注意，若車位線模糊、周圍雜物遮擋或環境干擾過多，可能會對功能發揮產生一定影響。

理想ONE的自動泊車系統在硬件層面的協同優勢，是其應對狹窄車位的核心支撐。視覺傳感器負責捕捉車位線、障礙物的視覺特征，感知雷達則精準測量與周邊物體的距離，兩者數據實時融合后，系統能快速構建三維空間模型，清晰判斷車位邊界與車輛可活動范圍。在狹窄車位場景中，這種多傳感器的配合尤為關鍵——比如面對兩側僅余30厘米左右余量的垂直車位，雷達可實時監測與鄰車的橫向距離，視覺系統則引導車輛沿車位線精準對齊，避免了人工泊車時易出現的剮蹭風險。

除了硬件基礎，系統的算法優化也為狹窄車位泊車提供了保障。理想汽車針對實際使用場景持續迭代泊車路徑規劃邏輯，在空間受限的情況下，能計算出更緊湊的轉向與進退軌跡。例如平行窄車位中，系統會根據車位長度與車輛尺寸，自動調整倒車切入角度，減少不必要的調整次數，以更高效的路徑完成泊車。同時，系統對地面樁、鎖等小型障礙物的識別能力，進一步提升了狹窄場景下的安全性，避免因忽視這類低矮物體導致的磕碰。

不過，功能的穩定發揮仍需依賴一定的環境條件。若停車場光線昏暗導致車位線反光模糊，或周邊堆放紙箱、自行車等不規則雜物，可能會干擾視覺傳感器的識別精度；而密集的人流、移動的障礙物等動態干擾，也可能讓系統暫時暫停操作以確保安全。因此，在使用自動泊車功能時，建議選擇車位線清晰、周邊環境相對整潔的場景，以獲得更順暢的體驗。

綜合來看，理想ONE的自動泊車功能通過軟硬件的協同設計，在狹窄車位場景中展現出了較強的實用性，能有效降低用戶的泊車難度。雖然受環境因素影響存在一定局限性，但結合其對多車位類型的兼容能力與持續優化的技術迭代，仍能為用戶在多數日常場景中提供可靠的泊車輔助，是提升用車便利性的重要配置之一。