嗯，用户让我介绍一下自动驾驶的泊车算法，我得先理清楚思路。参考内容里有好几篇文章，我需要从中提取关键点。首先，泊车算法的分类，比如传统方法和端到端学习。然后分规划和控制，可能还要提到传感器和仿真工具。
看参考内容，提到自动泊车分为APA、AVP这些，属于L2级别。规划算法有混合A*，控制有前馈加反馈，比如PID或MPC。还有提到PanoSim作为仿真平台，以及端到端的方法如ParkingE2E。另外，感知部分涉及鱼眼摄像头和超声波雷达的融合，还有车位检测算法。
需要把这些内容组织起来。可能的结构是：定义分类、核心技术（感知、规划、控制）、算法类型（传统规则、搜索优化、端到端）、仿真工具、挑战与趋势。还要注意用户可能想知道不同算法的优缺点，比如规则基础简单但适应性差，端到端更智能但需要数据。
还要注意用户可能是技术背景，比如开发者或学生，所以需要详细但不过于晦涩。可能需要提到具体例子，比如混合A*的应用，或者ParkingE2E的成功率。另外，仿真工具如PanoSim和CarSim的区别，这对实际开发可能有帮助。
要确保覆盖所有关键点，比如传感器融合、坐标转换、标定问题，以及不同泊车场景（垂直、平行）。挑战部分可以提到复杂环境和动态障碍物的处理，趋势则包括多传感器融合和仿真测试的重要性。
自动驾驶泊车算法是实现车辆自主完成车位搜索、路径规划及轨迹跟踪的核心技术，主要分为传统规则算法和端到端学习算法两大类，具体实现涵盖以下核心内容：
一、算法分类与核心技术
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传统规则算法
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感知层
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车位检测：通过鱼眼相机拼接BEV（鸟瞰图），结合视觉检测车位角点（平行/垂直/斜列车位）及超声波雷达测距，融合多传感器数据消除误差。
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障碍物检测：利用视觉语义分割识别路沿、动态障碍物，超声雷达实时监测车身周围障碍物距离。
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规划层
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路径规划：常用混合A*算法生成包含坐标、航向角、挡位、曲率等信息的轨迹，支持多阶段泊车（如直行+倒车、转向调整）。
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动态调整：基于实时障碍物信息重新规划路径，避免碰撞。
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控制层
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前馈+反馈控制：根据轨迹曲率计算前轮转角（阿克曼模型），结合PID或模型预测控制（MPC）实现轨迹跟踪。
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执行标定：区分前进/后退时的转向传动比，优化控制精度。
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端到端学习算法
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输入输出：以环视鱼眼图像（去畸变后）和目标车位坐标作为输入，直接输出未来轨迹点。
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网络架构：如ParkingE2E采用EfficientNet提取图像特征，通过Transformer解码器自回归生成航路点，融合BEV特征提升物理可解释性。
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优势：减少人工规则依赖，适应复杂场景（如窄车位），实际测试成功率可达87%以上。
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二、典型应用场景与算法选择
| 场景 | 适用算法 | 特点 |
|---|---|---|
| 垂直泊车 | 混合A* + MPC | 需精确控制转角与挡位切换，支持多段轨迹规划 |
| 平行泊车 | 规则算法（超声融合视觉） | 依赖实时避障，对通道宽度敏感 |
| 斜列泊车 | 端到端网络（如ParkingE2E） | 处理非标车位优势明显，依赖高质量训练数据 |
| 立体车位 | 激光雷达+高精地图 | 需毫米级定位精度，传统规则算法易失效 |
三、关键挑战与解决方案
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感知误差
- 鱼眼相机畸变矫正、多传感器时空同步（标定内外参）、动态障碍物跟踪（如卡尔曼滤波）。
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控制鲁棒性
- 前馈模型补偿动力学延迟，MPC在线优化应对执行误差。
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复杂环境适应
- 端到端算法通过模仿学习泛化到光照变化、低纹理场景（如地下车库）。
四、开发工具与仿真验证
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仿真平台：PanoSim（支持Simulink/C++/Python接口）提供高精度车辆动力学模型，替代CarSim简化开发流程。
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测试流程：MBD（模型驱动开发）实现算法与IO模块解耦，仿真验证后无缝切换至实车。
五、未来趋势
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多模态融合：4D毫米波雷达+视觉解决悬空障碍物检测难题。
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轻量化部署：Transformer模型剪枝与量化，适配车规级芯片算力。
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仿真-实车闭环：利用数字孪生技术加速算法迭代，覆盖长尾场景（如墙头车位、地锁干扰）。
