自动驾驶自动泊车场景应用总结

自 parking technology can be regarded as an essential part of the current intelligent driving domain. Its primary objective is to achieve automatic parking by integrating perception systems, decision-making algorithms, and control mechanisms into vehicles. Currently, auto-parking solutions are categorized into four main types: semi-autonomous, fully autonomous, memory-assisted (reminiscent parking), and [intelligent autonomous passenger transportation] (please refer to the provided link for more details). Specifically, fully autonomous parking systems typically fall into three subcategories based on sensor types and operational scenarios: those relying solely on ultrasonic sensors alone; those that combine ultrasonic sensors with环视摄像头（Vision）; and remote-controlled parking systems. With advancements in technology, the practicality and efficiency of auto-parking systems have become increasingly significant.

目前存在的自动泊车的典型方案如下

• 基于超声波的泊车辅助系统 常见于传统的泊车辅助系统 利用超声波传感器实现近距离障碍物检测 并配合简单的路径规划与控制。
• 视觉感知 泊车站式监控 采用多摄像头或鱼眼摄像头获取车辆周围全景图像 并配合图像处理技术识别停车位。
• LIDAR 视觉融合型 泊车站式监控 通过激光雷达获取高精度距离信息 同时利用视觉传感器完成环境感知和车位识别 从而实现精准自动 parking。
• 云端 泊车站式监控 借助云端平台获取停车场实时车位数据 进行远程操作或实现自动化 parking。

下面对自动泊车进行如下总结：

（1）自动泊车技术流程和方案

自动泊车通常包括环境感知、停车位探测及识别、路径规划与执行等五个主要步骤。在算法设计中，自动泊车模块通常被划分为传感器融合技术的应用以及各子系统的协同工作：首先是利用多传感器数据进行融合的环境感知系统；其次是基于智能算法实现的轨迹规划；随后是实现车辆运动控制的关键技术——车辆控制算法；此外还包括实现动态环境适应能力的核心功能——避障系统；最后是保证整个过程安全运行的关键保障——状态监测系统。

1. 感知模块

感知器作为车辆自动泊车技术的基础单元，在获取环境信息方面发挥着关键作用。常用的传感器包括光电式、声波式等。

• 超声波传感器：主要用于检测车辆周围近距离障碍物，在短距离泊车操作中发挥重要作用。
  • 摄像头：利用视觉传感器获取周围环境图像，并结合深度学习或传统视觉算法精确识别车位、障碍物及车道线位置。
  • 雷达（毫米波雷达/LIDAR）：毫米波雷达/LIDAR能够提供远距离障碍物探测功能。
  • 惯性测量单元（IMU）和GPS：IMU与GPS组合能够准确地提供车辆运动状态信息及全球定位信息。

2. 车位检测

车位识别是智能泊车的关键环节，在此过程中车辆需通过传感器系统来分辨可用停车位号。这一过程通常包括：首先利用雷达或摄像头实时捕捉车位信息；其次分析周围环境数据以判断停车位的可用性；最后将有效车位信息反馈至泊车算法进行资源分配等详细操作步骤

• 标记车位识别 采用摄像头对公共停车场内的明显标志进行检测。
  • 无标记车位识别 利用摄像头、雷达等传感器监测周围车辆和物体间的距离，并据此实现对空闲停车位的自动感知。

一般对于标记车位的识别有：

》基于自由空间方法： 通过识别相邻车辆的周围环境并分析车辆周围的空间结构来实现对可用停车位的检测。常用的传感器有超声波传感器、激光传感器、立体相机、深度相机和其他相机。这些传感器可以感知车辆周围的环境，并为停车位检测提供可靠的参考数据。根据停车位识别方法的不同，基于自由空间的方法可进一步分为基于直接测距的方法 、基于概率图的方法 和基于三维重建的方法。但是该方法的检测性能完全取决于停车位相邻位置停放的车辆，当周围没有停放的车辆时，此方法将失败。

》基于停车位标记的方法： 利用计算机视觉技术通过从图像中识别停车位标记来确定停车位的位置。根据检测技术的不同，它可以分为三类：基于直线检测的方法 、基于角点检测的方法和基于学习的检测方法。

3. 路径规划

当识别出一个合适的停车位时

• 遵循几何原理进行路径规划：综合考虑车辆的转弯半径与停车位尺寸的基础上, 计算出一条最优行驶路线.
  • 寻优算法：如混合A*（Hybrid A*）或Dijkstra算法, 能够在复杂环境里有效计算出最佳停车场位置.
  • Bézier/Bernoulli curves（贝塞尔/回旋曲线）：用于实现车辆转向过程中的平滑过渡, 确保停车操作的安全性和舒适性体验.

在连续坐标系中采用Hybrid A算法进行启发式搜索，在离散网格模型中挑选满足车辆3D连续状态点并将代价函数值赋值给该点位置；Hybrid A算法的搜索空间不仅考虑x,y方向扩展策略，在航向角方向上的探索能够保证生成轨迹满足车辆动力学约束条件。其规划轨迹由两部分组成：一部分是通过满足车辆运动学约束条件的路径连接方案实现；另一部分则通过满足车辆运动学约束条件对起始节点与目标节点之间的路径进行最优性计算，并对该轨迹进行碰撞越界检测；若路径无越界，则直接完成搜索任务；其规划轨迹即为当前路径到目标节点的path1+当前节点回溯到起始节点的路径path2；若存在越界情况，则放弃该曲线方案，并从OpenList中重新寻找符合条件的节点位置继续搜索；而基于圆弧直线组合的方法严重受限于人类经验数据的支持体系，在实际应用中的性能表现一般。

4. 决策与控制

在路径规划完成后的情况下，在自动泊车系统中将基于实时采集的数据以及规划得到的结果来进行决策与控制工作。决策模块将通过持续监控并分析这些信息来优化车辆运行中的具体情况，并依据获取的信息调整其运动轨迹与操作策略。控制模块的具体构成包括：

• 纵向控制：通过精确调节加速与刹车功能，在合理速度下确保车辆顺利完成倒车入库动作。
  • 横向控制：通过优化转向系统的响应特性，在设计路线范围内实现平稳连续的行驶过程。

常见的汽车采用阿克曼转向系统设计，在实际应用中往往可被视为两轮自行车模型的延伸形式。其仿真结构简述如下

通过构建对应的运动方程实现横纵向运动控制。

5. 泊车入位与调整和显示

自动泊车系统在车辆接近目标车位时会精准地操作车辆完成最后的泊车动作。在此阶段通常需要通过微调来实现停车位的精确落位以及与周围环境的安全隔离。该过程以确保车辆最终停放在正确的位置并以足够的安全距离对待周围的障碍物。该过程通常依赖于高精度传感器（如超声波传感器或摄像头）提供实时反馈数据以辅助完成精准的操作步骤。

对于整个自动泊车过程，涉及的关键技术如下

• 精准车位感知系统：该系统通过精确识别停车位并完成车辆位置追踪来实现自动泊车功能。其核心技术在于多源数据融合处理能力——结合视觉传感器、雷达测距仪、GPS定位模块以及惯性测量单元（IMU）等多维度信息进行实时采集与分析。
• 智能道路通路规划系统：旨在规划出最短且安全的道路通行路线。该系统特别关注于在狭小空间内实现有效路径规划，并具备高度灵活性以应对复杂地形环境（包括狭窄停车位或坡道区域）。
• 高级自动控制系统：基于反馈机制设计的自动化控制系统能够实时监测车辆运行状态并做出相应调整以应对动态变化。其核心优势在于能够保证泊车过程中的平滑性和安全性。
• 深度学习技术与计算机视觉算法：这些技术被广泛应用于复杂场景中的停车位识别任务中。

其中定位模块的关键技术主要包括两大核心环节：一是车辆自身定位与运动状态反馈；二是实现对周围环境数据的采集与建模。这些技术所支撑的地图与位置信息体系构成了自动泊车路径规划与控制决策的基础理论基础，并直接决定了整个自动泊车系统的性能表现。基于不同车型的技术配置需求，在自动泊车领域广泛使用的定位技术已逐步形成了较为完善的分类体系

• 航迹推算定位技术：航迹推算定位技术主要由惯性导航系统和里程计组成。
• IMU+轮速融合定位：这一方法基于将IMU数据与车辆动力学模型相结合的方式实现高精度位姿估计。通过位置估算算法，在短行程范围内可获得高精度的位姿信息；然后利用定位融合算法计算出最终的车辆位姿值。该方法通常应用于短行程车辆位姿定位场景；但由于存在一定的误差限制；因此在实际应用中需结合其他辅助手段协同工作。
• 环境特征匹配定位技术：通过摄像头或LIDAR等传感器装置采集周边环境特征点；并将这些特征点与预先的地图数据或模板图谱进行匹配配准；从而实现高精度的动态环境感知与定位。

（2）目前现状

近年来各大主要汽车制造商加大了对自动驾驶停车技术的研发和投资，并纷纷推出了配备有自动驾驶泊车功能的新车型。我国新车型中具备自动驾驶停车功能的比例不断攀升。以下将对多家知名汽车制造商的自动驾驶停车配置情况进行对比分析：

主流供应商方案包括：**恒润集团**及其旗下子公司、航海智控等主要企业