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01
自動泊車系統
自動泊車系統（Automated Parking Assist，APA）通過車載傳感器感知車輛周圍環境，掃描可滿足當前車輛停放需求的障礙物空間車位或地面標線車位。系統通過人機交互界面（Human Machine Interface，HMI）獲取駕駛員對目標車位的選擇，或自動確定目標車位，隨后規劃泊車路徑，并通過控制器向車輛執行機構發送橫向與縱向運動控制指令，最終實現車輛安全、準確、高效地泊入目標車位，如圖1所示。
為實現上述功能，APA系統通常分為車位掃描、路徑規劃和決策控制三個模塊，各模塊功能如下：
（1）車位掃描模塊
利用車輛搭載的傳感器識別和掃描由障礙物邊界（如車輛、路沿）形成的車位以及帶有車位線標記的車位，輸出車位地圖信息與車輛定位信息。同時，根據車位類型將其劃分為平行車位、垂直車位和傾斜車位三種。
目前主流APA系統主要依靠超聲波雷達和攝像頭傳感器完成車位掃描，兩類系統的對比如表1所示。由表1可知，超聲波雷達只能測量障礙物邊界距離，無法識別車位線；而360°全景攝像頭彌補了識別線車位的不足，通過圖像分析處理還可提供更豐富的障礙物信息。因此，在超聲波雷達與攝像頭融合的APA系統中，線車位的識別率顯著提高，即車位檢出率提升。此外，將360°全景影像系統（Around View Monitor，AVM）與APA在人機交互方面融合設計，可在泊車過程中為用戶提供全景視角，用戶能直接在全景影像界面上選擇目標車位（如空曠區域自選車位、系統掃描出的多個可泊車位等），提升了用戶體驗與參與感。
（2）路徑規劃模塊
根據車位掃描模塊輸出的地圖信息，結合車輛運動學模型，規劃車輛泊入目標車位的路徑。
（3）決策控制模塊
依據車位掃描模塊提供的地圖信息和路徑規劃模塊輸出的路徑信息，對車輛進行運動控制，使其按規劃軌跡行駛，實現安全、準確的泊入。該模塊需同時控制車輛的橫向運動和縱向運動。
02
APA硬件架構
當前市場上典型的APA硬件架構如圖2所示，主要包括傳感器、集成控制器、人機交互界面（HMI）及執行機構。
APA系統通常配置12個超聲波雷達，其中包括4個長距離超聲波雷達（用于探測車身兩側障礙物距離）和8個短距離超聲波雷達（用于探測車前和車后障礙物距離），如圖3所示。
同時，APA系統與AVM系統共用4個高清魚眼攝像頭，用于采集車輛前后左右四個方向的圖像并生成360°全景影像，如圖4所示。
03
APA泊車控制算法設計
3.1 APA算法功能需求分析
APA系統啟動后，利用超聲波雷達和360°環視攝像頭自動搜索周邊可停車位。駕駛員確認目標車位后，系統自動規劃路徑，并通過決策控制模塊控制車輛橫向與縱向運動（包括方向盤轉角、擋位、車速等），完成自動泊入。結合使用場景與功能控制過程，對APA算法的功能需求分析如下：
（1）系統適用于較低車速（通常在5km/h以下）的工況。
（2）車輛能夠實現平行車位、垂直車位和傾斜車位三種類型車位的泊入。
（3）泊車過程中，APA系統通過對EPS、ESP、EMS、TCU、EPB、VCU的控制，實現對車輛橫縱向運動的控制。
（4）駕駛員可通過HMI控制APA功能的開啟與關閉。
（5）整個泊車過程中，涉及用戶操作的部分由HMI給出明確提示，形成良好的人機交互。
3.2 APA控制系統接口確定
根據APA算法功能需求與硬件架構，確定APA控制系統的輸入/輸出接口及信號，如圖5所示。
3.3 APA平行泊車控制算法設計
3.3.1 掃描車位校驗模塊
該模塊對環境感知模塊識別并輸出的車位進行校驗。結合傳感器輸出的車位信息（B點坐標）和車身參數，以泊入過程安全無碰撞為約束條件，實時計算車輛能夠成功泊入的最短泊車空間距離（L）。將該值與實際可泊入車位尺寸進行比較：若滿足可泊入條件，則輸出當前識別出的車位；否則繼續尋找可泊車位。以平行泊車為例，泊車過程如圖6所示。
車輛無碰撞且軌跡連續的最短泊車空間計算公式為：
式中：
經校驗后的可泊車位信息經坐標轉換傳輸給控制決策模塊，一方面用于AVM顯示，通過HMI提示駕駛員選擇可泊車位；另一方面用于路徑規劃，為后續算法處理和車輛運動控制提供依據。
3.3.2 泊車初始位置校驗模塊
該模塊對掃描車位校驗模塊輸出的車位進行二次校驗。基于車輛當前位置與目標車位位置，以兩圓相切理論為規劃約束，校驗當前車位是否可泊入，如圖7所示。
R2 圓弧通常設置為車輛最小轉彎半徑，以兩圓相切及車輛參數為約束，計算出允許泊車的初始位置范圍 (Px,PyPx,Py)。將當前車輛位置與該范圍比較：若在范圍內，則當前車位滿足可泊入條件；否則繼續尋找可泊車位。
3.3.3 泊車路徑規劃模塊
通過HMI接口選定最終泊車車位后，車輛在控制決策系統控制下逐漸停穩。基于兩圓相切原理，該模塊完成從車輛當前位置（預備倒車起始位置）到泊車終點目標位置的局部路徑規劃，生成圓弧-圓弧組合形式的泊車路徑，如圖8所示。
3.3.4 軌跡跟蹤控制模塊
基于路徑規劃模塊輸出的擬合泊車路徑，該模塊生成車輛橫向與縱向控制的目標值（如方向盤轉角、擋位、車速、加速度等輸出信號），并根據車輛實時反饋的狀態信號進行修正控制，確保車輛準確跟蹤規劃軌跡。
3.3.5 泊車狀態控制模塊
該模塊主要控制泊車狀態的邏輯，需根據HMI、車輛與車位的相對位置、駕駛員操作等信息動態調整與反饋。
泊車主要狀態包括：
（1）OFF：泊車功能關閉
（2）Standby：泊車功能開啟準備
（3）ParkingSpaceSearch：尋找車位
（4）ParkingSpaceAppear：車位有效
（5）AssistParking：輔助泊車
（6）ParkingFinish：泊車完成
（7）Fail：泊車失敗
3.3.6 HMI交互顯示模塊
該模塊根據APA系統的運行狀態與駕駛員進行交互，包括顯示車位掃描結果、供駕駛員選擇目標泊車位等。
04
結語
本文結合主流自動泊車硬件平臺，對自動泊車控制系統進行了設計。根據車輛配置確定控制算法接口，結合實際泊車過程確定控制算法流程。環境感知模塊利用超聲波雷達和攝像頭進行車位掃描，路徑規劃模塊主要采用圓弧-圓弧方式進行局部路徑規劃，控制決策模塊負責軌跡跟蹤與執行器控制。整個控制算法設計合理有效，為自動駕駛研究奠定了初步基礎。
來源：CSDN博主「scott198512」
https://blog.csdn.net/scott198510/article/details/132567892
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