自动驾驶泊车算法是自动驾驶技术中的重要组成部分，主要用于实现车辆在复杂场景下的自动泊车功能（如垂直泊车、侧方位泊车、斜列泊车等）。其核心目标是通过感知、规划和控制技术，使车辆在无人工干预的情况下安全、高效地完成泊车动作。以下是泊车算法的关键模块和技术细节：
1. 泊车算法的分类
传统泊车：基于规则和几何模型的算法（如平行泊车轨迹生成）。
自主泊车（Automated Valet Parking, AVP）：结合高精度地图、车联网（V2X）和云端调度的全自动泊车。
记忆泊车：车辆通过学习用户驾驶路径，在固定场景下复现泊车过程。
2. 核心算法模块
(1) 环境感知
传感器融合：
利用摄像头、超声波雷达、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等多模态传感器，实时检测停车位、障碍物、行人等目标。超声波雷达：低成本、短距离探测（<5米），用于车位边界识别。
环视摄像头：通过鱼眼镜头拼接鸟瞰图，检测车位线和可泊区域。
激光雷达：高精度3D环境建模（适用于复杂场景）。
车位检测算法：
基于图像处理（如边缘检测、语义分割）或点云聚类，识别车位类型（空/占、垂直/平行）和几何参数。
(2) 路径规划
几何模型法：
基于车辆运动学模型（如阿克曼转向几何），生成满足最小转弯半径的参考路径（如回旋曲线、多项式曲线）。优化算法：
将泊车问题转化为约束优化问题（如最小化路径长度或转向次数），使用A*、RRT（快速随机树）、MPC（模型预测控制）等算法。深度学习：
端到端神经网络（如CNN+RNN）直接从感知数据输出控制指令，但需大量训练数据。
(3) 运动控制
横向控制：通过PID、LQR（线性二次调节器）或模糊控制实现方向盘转角跟踪。
纵向控制：调节车速（如Bang-Bang控制），确保平滑启停。
避障策略：动态调整路径，结合安全距离模型（如势场法）避免碰撞。
(4) 定位与地图
SLAM（同步定位与建图）：在无先验地图的场景下实时构建环境模型。
高精度地图：预存停车场三维结构，结合GPS/IMU/轮速计实现厘米级定位。
3. 典型泊车场景的算法实现
(a) 平行泊车（侧方位泊车）
车位检测：超声波雷达识别前后车距，判断车位长度是否满足最小要求。
路径生成：采用“三段式”轨迹（前进-倒车-调整），通过几何模型计算初始路径。
实时修正：根据车身姿态（如偏航角）动态调整方向盘转角。
(b) 垂直泊车
难点：转向空间狭窄，需精确控制车辆切入角度。
解决方案：基于MPC的多步预测优化，结合障碍物运动预测。
(c) 自主代客泊车（AVP）
云端调度：停车场管理系统分配空闲车位并规划全局路径。
车端执行：车辆自主行驶至目标车位，支持多层停车场、坡道等复杂场景。
4. 技术挑战与解决方案
复杂环境：光照变化、遮挡、低纹理车位线
→ 多传感器融合 + 深度学习（如Transformer网络）。动态障碍物：突然出现的行人或车辆
→ 实时重规划 + 安全紧急制动（如ISO 26262功能安全标准）。计算资源限制：车载算力有限
→ 轻量化模型（如MobileNet） + 边缘计算（部分任务卸载至路侧单元）。
5. 应用与趋势
量产方案：特斯拉Autopark、小鹏VPA停车场记忆泊车、博世自动泊车系统。
未来方向：
车路协同（5G+V2X提升感知范围）
无地图泊车（仅依赖实时感知）
跨楼层自主泊车（结合电梯控制交互）。
总结
自动驾驶泊车算法的核心是通过多传感器感知环境、生成安全路径并精准执行控制，其技术难点在于复杂场景的鲁棒性和实时性。随着AI算法和车路协同技术的发展，未来泊车场景的自动化程度和覆盖率将进一步提升，最终实现“下车即走”的全无人泊车体验。
