自动泊车背后的复杂技术支撑
自动泊车看似简单，实则涉及多项关键技术的协同运作。其中，感知系统是整个流程的基础。
感知系统：构建精准的环境认知
实现自动泊车的第一步是车辆对周围环境的精准感知。这不仅要求系统能够捕捉静态图像，还需识别障碍物的位置、形状、类别及其运动状态。常用的传感器包括超声波雷达、摄像头、毫米波雷达和激光雷达等。
超声波雷达成本低，适用于短距离障碍物检测；摄像头能识别车位线、行人和车牌，信息丰富，但易受光线影响；毫米波雷达具备抗干扰性强和测速能力，适合复杂动态场景；激光雷达则提供高精度三维点云，有助于环境建模，但其数据处理和成本较高。
多传感器融合是实现稳定感知的关键。它不仅涉及数据叠加，还包括时间同步、坐标转换和置信度管理。系统需根据各传感器在特定场景下的可靠性，动态调整数据权重。在停车场景中，通常由超声波探测盲区，摄像头识别车位线，雷达或激光雷达完成障碍物精确定位，各模块协同工作，确保安全与效率。
目标检测与多目标跟踪同样是感知系统的重要组成部分。系统需识别静态车位与停放车辆，同时追踪行人、自行车等动态目标，并在车辆移动过程中持续更新状态信息。这项任务依赖于卷积神经网络进行目标识别，结合卡尔曼滤波或更高级算法实现目标跟踪，并融合点云与图像数据以提高识别精度。感知模块输出的不只是“有障碍物”，还包括其坐标、速度向量与分类置信度，为后续路径规划与控制提供依据。
定位与地图：构建精准的自定位能力
相比常规道路驾驶，自动泊车对定位精度的要求更高，特别是在地下停车场等GPS信号较弱的环境中。为实现高精度定位，系统通常采用多种技术组合。视觉SLAM是一种常见方案，通过摄像头或双目视觉构建局部地图并估算车辆位置。该方法不依赖外部基站，但对光照和纹理有一定要求。
结合二维码、标签或特征点进行辅助定位，可以提升系统鲁棒性。一些厂商在停车场部署定位信标或利用已有摄像头，通过场端辅助提升车辆定位能力。此类方案虽能减轻车端传感器负担，但需停车场配套建设，主要适用于社区、园区或商业中心等封闭场景。
地图在自动泊车中也发挥着关键作用。系统不仅需要道路级导航地图，还依赖包含车位尺寸、车道线位置、出入口、坡度等细节信息的“车位级”地图。高精地图能帮助系统提前掌握目标车位信息，降低路径规划的不确定性。然而，高精地图需持续更新，特别是在车位布局频繁变动的停车场。
为应对地下车库中GPS信号缺失的问题，系统通常将视觉定位、惯性测量单元（IMU）和车轮里程计数据进行紧耦合处理，以实现连续、精确的位姿估计。
规划与控制：实现精准的路径执行
在获取感知与定位信息后，系统需将车辆从当前位置安全、准确地移动至目标车位，这一过程依赖于路径规划与跟踪控制。
路径规划可细分为全局规划和局部规划。全局规划负责生成从起点到目标车位的可行路径，常用算法包括A*、网格搜索等，需考虑通行规则与场景限制。局部规划则根据实时感知数据，如动态障碍物或传感器误差，灵活调整行驶轨迹，以完成倒库、对位等复杂操作。常用方法包括采样法、优化法和带约束的轨迹优化算法，以生成平滑且可执行的轨迹。
实际控制还需考虑车辆的动力学与底盘几何特性。多数乘用车采用阿克曼转向模型，其最小转弯半径、转向延迟和横向动态特性对规划和控制均有影响。常用控制方法包括PID控制、纯追踪算法和模型预测控制（MPC）。MPC在处理复杂约束方面表现优异，但计算需求较高，需具备强大硬件支持。
控制系统还需建模并补偿转向、制动和驱动系统的响应误差，并在运行过程中实时估计偏差，进行闭环修正。无论是单次入库还是多次“揉库”，控制器的鲁棒性与定位精度都会面临不同挑战。
安全性保障：软硬件协同构建安全体系
自动泊车系统需在真实场景中长期稳定运行，离不开强大的硬件平台与软件架构支持。系统通常运行于车载SoC上，依赖实时操作系统或符合车规的中间件进行任务调度与通信。随着车载总线从传统CAN向以太网演进，摄像头视频、雷达点云等高带宽数据传输需求得以满足。
自动泊车软件需遵循AUTOSAR等车规标准，或基于ROS等框架进行轻量化开发，以确保实时性与安全性。此外，系统必须符合ISO 26262等道路车辆功能安全标准，具备故障检测、冗余策略和安全降级机制。例如，当视觉传感器失效时，系统应能切换至超声波与雷达数据，或提示用户接管。
网络安全同样不可忽视，特别是在远程唤车与控制接口方面，必须实施身份验证与数据加密，防止未经授权的访问与攻击。
测试与验证：构建闭环的系统能力评估
自动泊车功能若要真正落地，必须经过充分测试。仿真平台可以模拟大量边界场景，加速算法开发，但无法完全替代实车测试。为验证真实停车场中因标线磨损、泥沙覆盖、光线变化等因素带来的复杂情况，还需结合封闭场地和开放路测。
定位精度、泊入成功率、平均作业时间与异常处置耗时等性能指标应清晰定义，作为系统是否具备上线条件的重要依据。
人机交互：提升用户信任与使用体验
用户通常通过中控屏或手机APP发起泊车或唤车指令，系统应提供直观的状态反馈和必要的接管提示。可视化界面可实时展示车辆定位与规划路径，帮助用户理解系统行为。
良好的人机交互设计不仅能提升用户体验，还能有效增强用户对系统的信任，减少不必要的干预，为自动泊车功能的广泛应用奠定基础。