要實現自動泊車，背后需要哪些技術作為支撐？自動泊車作為現在很多車主應用非常多的一項功能，看似只是簡單的入庫操作，但想要完美入庫，其實需要非常多的技術支持。

感知是基礎：看得清、分得明、跟得牢

想實現自動泊車，車輛首先得“感知”周圍環(huán)境，這不只是拍一張照片那么簡單，而是要準確識別出車庫周邊障礙物的位置、形狀、速度及類別。常用的傳感器包括超聲波雷達、攝像頭、毫米波雷達和激光雷達等。超聲波成本低，在短距離測距中表現穩(wěn)定，常用于側向和近距離障礙物檢測；攝像頭能識別車位線、行人、車牌等，信息量豐富，但容易受光線影響；毫米波雷達抗干擾強，還能測速，適合在有移動物體的場景中輔助判斷；激光雷達則能生成高精度三維點云，距離和角度信息準確，利于環(huán)境建模，但成本和數據量較大。

這些傳感器采集的數據需要融合使用，才能在各種環(huán)境下穩(wěn)定工作。傳感器融合不僅僅是數據疊加，還涉及時間同步、坐標轉換和置信度管理，系統(tǒng)需要根據每個傳感器在當前場景下的可靠性，動態(tài)加權使用它們的信息。在停車場這類場景中，通常由超聲波進行車位盲探測，攝像頭識別車位線和類型，雷達或激光雷達則負責障礙物的精確定位與跟蹤，多種傳感器配合，才能兼顧發(fā)現車位與安全避障。

目標檢測與多目標跟蹤也是感知中的重要環(huán)節(jié)。系統(tǒng)需要能識別靜態(tài)的車位、停放的車輛，以及行人、自行車等動態(tài)目標，并在車輛移動過程中持續(xù)追蹤。在泊車過程中，周圍還可能有目標突然出現或移動，系統(tǒng)必須快速判斷其運動意圖并實時調整規(guī)劃。這其中就需要應用到包括基于卷積神經網絡的目標檢測、基于卡爾曼濾波或更復雜濾波算法的目標跟蹤，以及結合點云與圖像特征的識別等方法。感知模塊的輸出不僅是“有障礙物”，還要提供具體的物理坐標、速度向量和分類置信度，這些信息將直接用于后續(xù)的路徑規(guī)劃與控制。

定位與地圖：明確自身與車位的位置

自動泊車對定位精度的要求遠高于一般城市道路駕駛，尤其是在地下停車場這類GPS信號弱的環(huán)境。實現高精度定位通常需要多種技術組合。視覺SLAM是常用方案之一，通過攝像頭或雙目視覺可以構建局部地圖并估計車輛位置，其優(yōu)點是不依賴外部基站，但對環(huán)境光照和紋理有一定要求。結合標簽、二維碼或已知特征點進行輔助定位，能進一步提高系統(tǒng)的魯棒性。還有一些廠商會在停車場部署定位信標或利用場內現有攝像頭，以場端輔助的方式增強車輛定位能力。這類偏場端的方案可以將部分感知與定位任務從車端轉移至場端，減輕車輛自身的傳感器負擔，但這一方案需要停車場進行配套升級，僅適用于社區(qū)、園區(qū)或商業(yè)中心等封閉場景中。

基于車端的自動泊車示意圖，圖片源自網絡

地圖在自動泊車中也扮演著重要角色。系統(tǒng)不僅需要全局導航用的道路級地圖，還需要包含車位尺寸、車道線位置、出入口、坡度、盲區(qū)等詳細信息的“車位級”地圖。高精地圖能幫助系統(tǒng)提前了解目標車位的準確位置與環(huán)境約束，從而降低規(guī)劃階段的不確定性。但是高精地圖需要持續(xù)更新，對于那些車位經常變動的停車場，地圖的同步與維護機制一定要跟上。為解決地下車庫GPS不可用的問題，系統(tǒng)還會將視覺定位、慣性測量單元（IMU）和車輪里程計的數據進行緊耦合處理，從而在復雜環(huán)境中實現連續(xù)且準確的位姿估計。

規(guī)劃與控制：規(guī)劃路徑并精準執(zhí)行

在獲取感知與定位信息后，下一步是將車輛從當前位置安全、準確地移動至目標車位，其核心技術涉及到路徑規(guī)劃與跟蹤控制。路徑規(guī)劃可以分為全局規(guī)劃和局部規(guī)劃兩個層面。全局規(guī)劃負責生成從起點到目標車位附近的可行駛路徑，常用算法包括網格搜索、A*等，需考慮通行規(guī)則與場景約束。局部規(guī)劃會更為細節(jié)，它要根據實時感知到的動態(tài)障礙或傳感器誤差，及時調整行駛軌跡，在避障的同時完成倒庫、對位等復雜操作。對此常用的方法有采樣法、優(yōu)化法，或帶約束的軌跡優(yōu)化算法，以生成平滑且可執(zhí)行的軌跡。

車輛的實際運動還受到底盤幾何與動力學約束。大多數乘用車采用阿克曼轉向模型，具有最小轉彎半徑、轉向延遲和與速度相關的橫向動態(tài)特性�？刂茖迂撠煂⒁�(guī)劃好的軌跡轉化為轉向角與加減速指令，常用的控制方法包括PID控制、橫向的純追蹤算法以及模型預測控制（MPC）。MPC在處理復雜約束時表現優(yōu)異，因其能在生成控制指令時綜合考慮車輛動力學和輸入飽和等問題，但計算量較大，對硬件算力要求較高。為保證控制精度，系統(tǒng)還需對轉向、制動和驅動系統(tǒng)的響應進行建模與補償，并在運行過程中實時估計執(zhí)行誤差，實現閉環(huán)修正。

泊車過程中，無論是單次入庫還是多次“揉庫”，都對控制器的魯棒性與定位精度提出不同要求,單次入庫更依賴高精度的路徑計算與執(zhí)行，多次調整入庫則更需要系統(tǒng)具備持續(xù)的閉環(huán)反饋與糾偏能力。

確保安全：軟硬結合，嚴控風險

將上述模塊整合為一套能夠在真實場景中長期穩(wěn)定運行的自動泊車系統(tǒng)，離不開大量的前期工作。自動泊車系統(tǒng)通常運行在車載SoC上，依賴實時操作系統(tǒng)或符合車規(guī)的中間件進行任務調度與通信。車載總線從傳統(tǒng)CAN向以太網延伸，以支持攝像頭視頻、雷達點云等高帶寬數據的傳輸。自動泊車的軟件設計也需遵循AUTOSAR等車規(guī)標準，或基于ROS等框架進行輕量化實現，并滿足實時性與安全性要求。因此算力平臺和軟件架構是實現自動泊車必不可少的一部分。

雖然自動泊車屬于低速場景，但如果操作失誤仍可能引發(fā)碰撞或人身傷害，因此自動泊車設計必須遵循《道路車輛功能安全》ISO 26262等功能安全標準，應具備故障檢測、冗余策略與安全降級機制。比如當視覺傳感器失效時，系統(tǒng)應能切換至超聲波與雷達的感知結果，或提示用戶盡快接管。當然，網絡安全對于自動泊車也不容忽視，遠程喚車與控制接口需實施嚴格的身份驗證與數據加密，防范未授權訪問與惡意攻擊，從而避免未知風險。

自動泊車想真正應用到實際場景，一定需要經過充足的測試。仿真平臺能覆蓋大量邊界場景，加速算法迭代，但無法完全替代實車測試。想測試真實停車場中的標線磨損、泥沙覆蓋、光線變化等復雜因素，仍需通過封閉場地與開放路測進行驗證。因此可以將仿真、封閉場地測試和公開道路試駕結合起來，形成閉環(huán)驗證流程。像是定位精度、泊入成功率、平均作業(yè)時間、異常處置耗時等系統(tǒng)的性能指標也應明確，這些量化結果是判斷系統(tǒng)是否具備上線條件的重要依據。

用戶想使用自動泊車功能，一般會通過中控屏或手機APP發(fā)起泊車或喚車指令，此時系統(tǒng)應提供直觀的狀態(tài)反饋與必要的接管提示�？梢暬�界面能夠將車輛的定位與規(guī)劃路徑實時展示給用戶，幫助理解系統(tǒng)決策與行為。良好的人機交互能有效增強用戶信任，減少不必要的干預。

最后的話

自動泊車這一簡單的操作，并非依賴某一項傳感器或算法就能實現，而是需要感知、定位、地圖、規(guī)劃、控制、系統(tǒng)工程、功能安全、網絡安全、場端支持、測試驗證以及法規(guī)合規(guī)等多方面的支持，每一環(huán)節(jié)都至關重要。作為現階段用戶體驗非常多的一個功能，自動泊車的大規(guī)模應用也反應出自動駕駛技術的提升。

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       原文標題 : 看似簡單的自動泊車需要哪些技術支撐？