自動駕駛泊車算法是自動駕駛技術中的重要組成部分，主要用于實現車輛在復雜場景下的自動泊車功能（如垂直泊車、側方位泊車、斜列泊車等）。其核心目標是通過感知、規劃和控制技術，使車輛在無人工干預的情況下安全、高效地完成泊車動作。以下是泊車算法的關鍵模塊和技術細節：

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1. 泊車算法的分類

• 傳統泊車：基于規則和幾何模型的算法（如平行泊車軌跡生成）。

• 自主泊車（Automated Valet Parking, AVP）：結合高精度地圖、車聯網（V2X）和云端調度的全自動泊車。

• 記憶泊車：車輛通過學習用戶駕駛路徑，在固定場景下復現泊車過程。

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2. 核心算法模塊

(1) 環境感知

• 傳感器融合：
  利用攝像頭、超聲波雷達、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達等多模態傳感器，實時檢測停車位、障礙物、行人等目標。

  • 超聲波雷達：低成本、短距離探測（<5米），用于車位邊界識別。

  • 環視攝像頭：通過魚眼鏡頭拼接鳥瞰圖，檢測車位線和可泊區域。

  • 激光雷達：高精度3D環境建模（適用于復雜場景）。

• 車位檢測算法：
  基于圖像處理（如邊緣檢測、語義分割）或點云聚類，識別車位類型（空/占、垂直/平行）和幾何參數。

(2) 路徑規劃

• 幾何模型法：
  基于車輛運動學模型（如阿克曼轉向幾何），生成滿足最小轉彎半徑的參考路徑（如回旋曲線、多項式曲線）。

• 優化算法：
  將泊車問題轉化為約束優化問題（如最小化路徑長度或轉向次數），使用A*、RRT（快速隨機樹）、MPC（模型預測控制）等算法。

• 深度學習：
  端到端神經網絡（如CNN+RNN）直接從感知數據輸出控制指令，但需大量訓練數據。

(3) 運動控制

• 橫向控制：通過PID、LQR（線性二次調節器）或模糊控制實現方向盤轉角跟蹤。

• 縱向控制：調節車速（如Bang-Bang控制），確保平滑啟停。

• 避障策略：動態調整路徑，結合安全距離模型（如勢場法）避免碰撞。

(4) 定位與地圖

• SLAM（同步定位與建圖）：在無先驗地圖的場景下實時構建環境模型。

• 高精度地圖：預存停車場三維結構，結合GPS/IMU/輪速計實現厘米級定位。

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3. 典型泊車場景的算法實現

(a) 平行泊車（側方位泊車）

1. 車位檢測：超聲波雷達識別前后車距，判斷車位長度是否滿足最小要求。

2. 路徑生成：采用“三段式”軌跡（前進-倒車-調整），通過幾何模型計算初始路徑。

3. 實時修正：根據車身姿態（如偏航角）動態調整方向盤轉角。

(b) 垂直泊車

• 難點：轉向空間狹窄，需精確控制車輛切入角度。

• 解決方案：基于MPC的多步預測優化，結合障礙物運動預測。

(c) 自主代客泊車（AVP）

1. 云端調度：停車場管理系統分配空閑車位并規劃全局路徑。

2. 車端執行：車輛自主行駛至目標車位，支持多層停車場、坡道等復雜場景。

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4. 技術挑戰與解決方案

• 復雜環境：光照變化、遮擋、低紋理車位線
  → 多傳感器融合 + 深度學習（如Transformer網絡）。

• 動態障礙物：突然出現的行人或車輛
  → 實時重規劃 + 安全緊急制動（如ISO 26262功能安全標準）。

• 計算資源限制：車載算力有限
  → 輕量化模型（如MobileNet） + 邊緣計算（部分任務卸載至路側單元）。

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5. 應用與趨勢

• 量產方案：特斯拉Autopark、小鵬VPA停車場記憶泊車、博世自動泊車系統。

• 未來方向：

  • 車路協同（5G+V2X提升感知范圍）

  • 無地圖泊車（僅依賴實時感知）

  • 跨樓層自主泊車（結合電梯控制交互）。

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總結

自動駕駛泊車算法的核心是通過多傳感器感知環境、生成安全路徑并精準執行控制，其技術難點在于復雜場景的魯棒性和實時性。隨著AI算法和車路協同技術的發展，未來泊車場景的自動化程度和覆蓋率將進一步提升，最終實現“下車即走”的全無人泊車體驗。