实现自动泊车功能背后的技术支撑
自动泊车功能看似简单，但其背后涉及多项复杂的技术协同。其中，环境感知是最基础的环节。车辆需要具备识别周围障碍物的能力，不仅要判断其位置、形状和类别，还要评估其运动状态。为了完成这一任务，系统通常集成多种传感器，包括超声波雷达、摄像头、毫米波雷达和激光雷达。
超声波雷达因成本较低且在近距离检测中表现稳定，常用于侧方和近距离障碍物感知；摄像头则能识别车位线、行人、车牌等信息，但受光照条件影响较大；毫米波雷达具备较强的抗干扰能力，还能测量目标速度，适合在动态环境中辅助判断；激光雷达则能生成高精度三维点云，有助于环境建模，但其成本和数据处理复杂度较高。
在自动泊车场景中，传感器融合技术至关重要。系统需要通过时间同步、坐标转换和置信度管理，动态整合不同传感器的数据。在停车场环境中，超声波用于盲区探测，摄像头识别车位线，雷达或激光雷达负责障碍物精确定位与跟踪，多种传感器协同工作，才能实现安全、高效的泊车。
此外，目标检测与多目标跟踪也是关键环节。系统需要识别静态车位、停放车辆以及行人、自行车等动态目标，并在车辆移动过程中持续追踪。特别是在复杂场景下，系统必须快速判断目标的运动趋势并实时调整路径。这通常依赖于卷积神经网络、卡尔曼滤波算法，以及融合点云与图像特征的识别方法。感知模块不仅要判断是否存在障碍物，还需提供其物理坐标、速度向量和分类置信度，为后续路径规划提供可靠数据。
高精度定位与地图构建
相比普通城市驾驶，自动泊车对定位精度的要求更为严苛，尤其是在地下停车场等GPS信号较弱的环境中。为此，系统通常采用多技术融合的方式，如视觉SLAM通过摄像头或双目视觉构建局部地图并估计车辆位置，该方法无需依赖外部基站，但对环境光照和纹理有较高要求。
一些厂商还会结合二维码、信标或已知特征点辅助定位，提升系统的鲁棒性。此外，部分系统通过部署场端定位设备或利用场内既有摄像头，将部分感知与定位任务从车端转移至场端，以减轻车载传感器负担。然而，这类场端方案通常需要停车场基础设施的支持，仅适用于封闭式社区、园区或商业中心。
在地图构建方面，系统不仅需要全局导航用的地图，还需包含车位尺寸、车道线位置、出入口、坡度和盲区等细节的“车位级”地图。高精地图能够降低规划阶段的不确定性，提高泊车效率。但考虑到部分停车场车位布局频繁变动，系统还需具备地图同步与更新能力。为解决GPS信号不可用问题，视觉定位、惯性测量单元（IMU）与车轮里程计的数据通常会被融合，以实现连续且高精度的位姿估计。
路径规划与运动控制
在完成环境感知和高精度定位后，系统进入路径规划与运动控制阶段。路径规划通常分为全局规划和局部规划。全局规划负责生成从起点至目标车位的初步路径，常用算法包括A*搜索、网格搜索等，需考虑道路规则与场景限制。
局部规划则更关注细节，需根据实时感知信息及时调整轨迹，以应对障碍物或传感器误差，在避障的同时完成倒车、对位等复杂操作。采样法、轨迹优化算法等被广泛应用于生成平滑、可行的行驶路径。
车辆的实际运动受限于底盘几何与动力学特性，如阿克曼转向模型决定了最小转弯半径与转向延迟。控制系统需将规划轨迹转化为具体的转向角和加减速指令。常用的控制方法包括PID控制、纯追踪算法和模型预测控制（MPC）。MPC在处理复杂约束时表现优异，但计算开销较大，对硬件算力要求较高。系统还需对转向、制动和动力系统进行建模与补偿，并在运行过程中实时估计控制误差，实现闭环修正。
无论是单次泊入还是多次“揉库”操作，控制器都需要具备高精度路径执行能力和强大的鲁棒性。单次入库对路径计算依赖较高，而多次调整则更需要系统的持续反馈与纠偏能力。
系统安全与可靠性设计
为了构建一套能够在实际场景中稳定运行的自动泊车系统，需从硬件和软件层面协同保障其可靠性。系统通常运行于车载SoC上，并依赖实时操作系统或车规级中间件进行任务调度与通信。车载总线从传统的CAN逐步向以太网演进，以适应摄像头视频、雷达点云等高带宽数据的传输。
在软件架构方面，系统设计需遵循AUTOSAR或ROS等标准化框架，以满足实时性与安全性要求。同时，自动泊车功能必须符合ISO 26262等车规级功能安全标准，系统应具备故障检测、冗余机制与安全降级能力。例如，当视觉传感器失效时，系统应能切换至超声波或雷达感知，或提示用户进行接管。
此外，网络安全同样不可忽视。远程唤车、控制接口等关键功能需具备身份验证与数据加密机制，以防范未授权访问和恶意攻击，降低潜在安全风险。
在系统测试方面，仿真平台可以覆盖大量边界场景，加速算法迭代，但无法完全替代实车测试。为了评估真实停车场中的标线磨损、泥沙覆盖和光照变化等复杂因素，仍需通过封闭场地与开放路测进行验证。定位精度、泊入成功率、平均作业时间与异常处理效率等关键性能指标，是判断系统是否具备上线条件的重要依据。
用户通常通过中控屏或手机App发起泊车或唤车请求，系统应提供直观的状态反馈与必要的接管提示。良好的可视化界面能够将车辆定位与规划路径实时展示，帮助用户理解系统行为，增强其对自动泊车技术的信任。