自動泊車（Automatic Parking）通常是指自動泊車系統，是不用人工干預，可實現自動停車入位的系統。
自動泊車最早可追溯到1992年，大眾汽車在概念車IRVW Futura上搭載了APS。自動泊車系統通過安裝在車身上的攝像頭、超聲波傳感器以及紅外傳感器，探測停車位置，繪制停車地圖，并實時動態規劃泊車路徑，將汽車指引或者直接操控轉向盤駛入停車位置。該系統包括環境數據采集系統、控制系統和執行系統，環境數據采集系統包括圖像采集系統和車載距離探測系統。自動泊車系統重要組成部分為車位探測、路徑規劃和跟蹤控制。
自動泊車系統減少了泊車難度，對于促進汽車事業的發展具有重要的現實意義。
開發背景
自動駕駛技術是汽車技術發展的重要方向之一，而自動泊車技術作為其一個重要分支，也在不斷發展。自動駕駛技術旨在提高駕駛員的駕駛舒適性及汽車行駛效率，同時能夠降低交通事故風險，保障行車安全。
發展歷史
APS最早在1992年由大眾汽車在其概念車IＲVWFutura上搭載，該車型在行李箱中安裝了如同個人電腦大小般的計算機來控制整個APS，由于成本較高，后來并沒有將該系統量產。
2003年，豐田汽車開始在普銳斯上提供選裝APS功能。2005年，雪鐵龍開發出CityPark系統，可以完成側方停車、正面停車、倒車停車等幾個動作。2006年，英國版普銳斯加裝APS功能約為700美元。隨著該技術成本的降低和技術水平的進一步提升，現在已經有大眾汽車、寶馬、奔馳等多個企業的車型裝備了該系統。
對于中國國內產品而言，APS從高檔轎車搭載逐漸擴展到了向中檔轎車搭載，10萬～15萬元的緊湊型轎車的高配版已經開始搭載APS，如雪佛蘭科魯茲、福特福克斯等。日系品牌方面，在凱美瑞、銳志、奇駿等產品的高配車型上搭載了APS。從自主品牌來看，東南DX7和吉利博瑞的部分車型也開始搭載APS。
2012年8月上市的速銳車型上配備了遙控駕駛技術，這個功能可以在車輛周圍20米可視范圍內，使用遙控鑰匙，操作車輛啟動、前進后退、左右轉向，控制車輛低速行駛，能夠將車移動一定的距離，真正實現無人駕駛。
2015年6月，捷豹路虎發布了手機遙控駕駛技術，這個功能是通過安裝在智能手機上的App來實現的，可以在車外通過手機來控制車輛的加速、制動和轉向。這項技術主要用于控制車輛進入/離開停車位或者穿越障礙。同年7月，發布發布的新一代E級應用遙控停車功能。全新奔馳E級可以用智能手機的專用APP進行遙控，只需要控制車輛進退就行了，其他則交給了自動泊車系統，相當于“遙控自動泊車”。10月上市的寶馬全新7系配備的遙控鑰匙，車主同樣可以在車外使用配有觸摸屏的車鑰匙實現倒車入庫、出庫和移庫。雖然寶馬的寶馬i3系列電動車和其他很多車型已經具備了自動泊車功能，但首先實現人不在車上就能完成倒車的車型是2016款7系寶馬。
2019年7月3日，2019年百度集團AI開發者大會在北京國家會議中心舉行，百度董事長、CEO董事長李彥宏演示了百度自主泊車解決方案。司機通過手機APP召喚車輛，車子就能遠程啟動，自動開出地庫。行進中，如果發現障礙它會停，就算遇到突發情況，也能及時反應。開到目的地后，如果入庫非常擁堵，司機可直接下車走人，車則自動加入排隊行列，最終開往地下停車場。
2023年11月9日，在華為智慧出行解決方案發布暨智界S7新品預售發布會上，余承東宣布，智界S7首發無人代客泊車，支持主動避障、隨叫隨到。可以在無人駕駛的情況下，自主完成禮讓行人、倒車避讓、極限會車、自動泊車、自動接駕等一系列操作。泊車代駕功能可讓車主一鍵開啟無人泊車。即當車主下車后，一鍵開啟該功能，車輛自己就能去找車位停車。
2025年7月9日，比亞迪官微宣布為智能泊車兜底，在全球率先實現媲美L4級的智能泊車，并承諾：在中國市場，比亞迪對所有天神之眼車輛用戶在智能泊車場景下的安全及損失全面兜底。這意味著用戶在天神之眼智能泊車輔助場景下的安全及依法由本車承擔的損失，不用走保險流程，直接聯系比亞迪售后處理即可。此外，據比亞迪L3披露，天神之眼智駕車型保有量已經超過100萬。
原理
自動泊車系統的原理是：遍布車輛周圍的雷達探頭測量自身與周圍物體之間的距離和角度，然后通過車載電腦計算出操作流程配合車速調整方向盤的轉動，駕駛者只需要控制車速即可。自動泊車系統可采集圖像數據及周圍物體距車身的距離數據，并通過數據線傳輸給中央處理器；中央處理器可將采集到的數據分析處理后，得出汽車的當前位置、目標位置以及周圍的環境參數，依據上述參數做出自動泊車策略，并將其轉換成電信號；所述的車輛策略控制系統接受電信號后，依據指令作出汽車的行駛如角度、方向及動力支援等方面的操控。
基本構造
自動泊車系統（Automatic Parking System)，是不用人工干預，自動停車入位的系統。自動泊車系統通過安裝在車身上的攝像頭、超聲波傳感器以及毫米波雷達系統，探測停車位置，繪制停車地圖，并實時動態規劃泊車路徑，將汽車指引或者直接操控轉向盤駛入停車位置。該系統包括環境數據采集系統、控制系統和執行系統，環境數據采集系統包括圖像采集系統和車載距離探測系統。
環境感知
自動泊車技術需要對車輛進行精確感知，以便有效、安全地進行泊車操作。超聲波雷達、激光雷達、視覺傳感器等被廣泛應用于自動泊車系統中的環境感知。為了彌補不同傳感器的缺點，并提高自動泊車技術感知精度和可靠性，在實際應用中常采用多傳感器融合的方式來進行感知。
傳感器系統
該系統主要任務是探測環境信息，如尋找可用車位，在泊車過程中實時探測車輛的位置信息和車身狀態信息。在車位探測階段，采集車位的長度和寬度。在泊車階段，監測汽車相對于目標停車位的位置坐標，進而用于計算車身的角度和轉角等信息，確保泊車過程的安全可靠。
自動泊車車位探測
車位探測是環境感知的一部分，主要利用安裝在車身周圍的傳感器收集周邊環境，進而分析識別車位。車位探測的方法主要有基于攝像頭的車位探測方法、基于雷達的車位探測方法和基于多傳感器融合的車位探測方法。
基于攝像頭的車位探測方法
基于攝像頭的車位探測方法主要依靠攝像頭獲取車輛周圍環境的圖像，通過識別圖像中的車位線或車位角來確認車位。
隨著數字圖像處理設備性價比的提高和圖像處理技術的快速發展，視覺傳感器在車位識別中越來越受到研究者的重視，許多學者對基于攝像頭的車位探測方法進行了研究。YAMAMOTO等為了控制成本僅使用單目相機獲得的圖像來識別用于停車控制的周圍環境，但從單目相機獲得的圖像僅能粗略地預測到物體的距離。JUNG等提出了一種基于單目視覺的停車位標記識別算法，通過改進的點與線段之間的距離來區分識別線段，該算法在停車位標線被嚴重遮擋的情況下仍可以成功識別停車位，但距離僅能粗略估計。基于單目攝像頭的檢測方法雖然成本低，但只能用于檢測劃線停車位，且能獲取的圖像范圍小，距離檢測精度低。
基于攝像頭的車位探測方法，雖然檢測的正確率不低，但攝像頭在獲取車輛周圍的環境信息時，容易受到光照條件和障礙物形成視野盲區的影響，所獲取的圖像質量會影響檢測正確率。
基于雷達的車位探測方法
APS中用于車位探測的雷達傳感器多為超聲波雷達，雖然性價比較高，但對車位的識別率較低，而激光雷達作為車位探測傳感器的方案多在概念階段，而且激光雷達的價格較高。基于超聲波雷達的車位探測方法是利用超聲波測距的特性來分析車位情況，當A車經過B車、空車位和C車時，超聲波雷達測到的距離會發生變化，根據這些變化可以分析判斷出車位尺寸。基于激光雷達的車位探測方法是通過分析處理點云數據來確定障礙物，并根據障礙物分布情況來確定車位信息。
基于多傳感器融合的車位探測方法
多傳感器融合技術是將攝像頭、超聲波雷達、激光雷達和毫米波雷達等傳感器綜合利用，根據不同傳感器的性能特征，將不同傳感器獲取的信息進行互補和優化，達到更好的檢測效果。多傳感器融合技術的基本原理類似于人類大腦處理環境信息的過程，人類通過眼睛、鼻子、耳朵和皮膚等多種感官將獲取的周圍環境信息傳送給大腦，然后大腦對這些信息進行分析處理來準確評估周圍環境。基于多傳感器融合的車位探測方法是通過各種傳感器獲取周圍環境信息，然后對這些信息進行分析處理來確認車位信息。
基于多傳感器融合技術的車位探測方法可利用不同傳感器的特征進行信息互補優化，解決了單一傳感器只能檢測停車位的車位線或只能檢測由兩邊車輛形成的空車位的問題。該方法不僅能檢測車位線還能準確檢測障礙物的位置距離，可實現多工況下準確檢測車位的目標，為自動泊車提供更準確的車位信息，是未來停車位檢測的發展趨勢。
中央控制系統
該系統為APS的核心部分，主要任務包括以下方面：首先，接收車位監測傳感器采集到的信息，計算車位的有效長度和寬度，判斷該車位是否可用；其次，規劃泊車路徑，根據停車位和汽車的相對位置，計算出最優泊車路徑。再次，在泊車過程中，實時監測。
路徑規劃
自動泊車路徑規劃是自動泊車技術的重要組成部分，主要功能是結合感知單元傳遞的車位所在位置、可用車位及障礙物位置信息，規劃出一條連續平滑的路徑曲線，避免車輛在自動泊車的過程中發生碰撞。自動泊車路徑規劃的核心問題是確定車輛的運動軌跡和轉向角度。
自動泊車路徑規劃方法主要包括基于搜索算法、基于模型預測控制和基于深度強化學習等的方法。基于搜索算法的自動泊車路徑規劃方法依賴一筆畫問題和動態規劃等算法處理復雜的狀態空間，但難以滿足實時需求。相比之下，基于模型預測控制的自動泊車路徑規劃方法能夠將路徑規劃轉化為路徑優化問題。該方法通過預測未來車輛的運動軌跡，并使用優化算法求出最優解，以提高路徑規劃的準確性和魯棒性[5]。此外，基于深度強化學習的自動泊車路徑規劃方法利用Q-Learning 等算法，能夠通過不斷試錯和學習找到一種最合適的策略，使得自動泊車系統的泊車效果得到進一步提升。
控制算法
自動泊車控制算法是指通過控制車輛的轉向和制動系統，將車輛安全、高效地駛入停車位的算法。自動泊車控制算法可分為橫向控制和縱向控制。橫向控制是指通過控制車輛方向盤轉角使車輛跟蹤期望路徑的方向，而縱向控制是指通過控制車輛的油門和制動來控制車輛跟蹤期望路徑的泊車速度。
常見的自動泊車控制算法有PID控制、模型預測控制等。其中，PID 控制算法是一種基于傳統控制理論的算法，具有調節快速、易實現等特點。該算法通過比較實際輸出值和期望輸出值之間的差異，來調整控制器的輸出，以使誤差最小化。但PID 控制算法對于環境變化較為敏感，在實際應用中，需要根據具體情況進行調整和優化，以提高控制算法的穩定性和精度。而模型預測控制算法是一種基于模型的預測算法，可以通過對車輛運動軌跡的建模和求解優化，實現多維度、復雜泊車環境下的自動泊車。
執行系統
主要包括電動助力轉向系統和汽車發動機電控系統。根據中央控制系統的決策信息，電動助力轉向系統將數字控制量轉化為方向盤的角度，控制汽車的轉向。汽車發動機電控系統控制汽車油門開度等，從而控制汽車泊車速度。電動助力轉向系統與汽車發動機電控系統協調配合，控制汽車按照指定命令完成泊車過程。
自動泊車跟蹤控制
跟蹤控制是自動泊車系統的關鍵技術之一，是自動泊車性能的關鍵因素。自動泊車跟蹤控制方法主要有兩種：一種是基于人工智能的跟蹤控制方法；另一種是基于泊車路徑的跟蹤控制方法。根據車輛運動學和避障要求設計好泊車路徑后，采用合適的控制算法來控制車輛的轉角和車速，實現車輛軌跡跟蹤控制。
基于人工智能的跟蹤控制
基于人工智能的跟蹤控制方法需要收集大量優質駕駛員的泊車數據，采用合適的控制算法對控制器進行訓練后得到泊車控制器，泊車控制器可根據車輛自身狀態信息和障礙物信息來選擇控制決策，以便安全地完成泊車操作。基于人工智能的自動泊車跟蹤控制常用的算法有：模糊控制、神經網絡和遺傳算法等。
基于泊車路徑的跟蹤控制
基于泊車路徑的跟蹤控制方法是根據車輛周圍的環境信息和車輛自身的位姿信息等進行泊車路徑規劃，然后選擇合適的跟蹤控制算法來控制車輛的油門、方向盤轉角和擋位等，使車輛能按照規劃好的泊車路徑行駛，安全地完成泊車操作。目前，常用的路徑跟蹤控制算法有：純跟蹤控制、PID控制和模型預測控制等。
技術特點
面臨問題
隨著自動泊車技術的不斷發展，其能夠提高泊車的便利性，但是仍然存在一些問題需要解決。
自動泊車技術應用成本過高。這是造成目前該技術應用受限的主要原因之一。該技術涉及眾多高成本的計算機和傳感器設備，因此一些汽車品牌只在中高端等部分車型中配備了自動泊車功能，普及率相對較低。隨著技術的不斷發展，自動泊車技術成本將會有所下降，從而推動自動泊車技術的廣泛應用。
自動泊車技術的穩定性還需增強。由于自動泊車技術識別環境變化所需處理的數據量巨大，而且實時性要求較高，因此技術的穩定性一直是一個難題。特別是在極端天氣和路況較差的條件下，自動泊車技術的穩定性會受到影響，進而容易導致意外事故的發生[10]。因此，為提高該技術的穩定性，需要進行更多的試驗和研究，提高技術水平。
第三，自動泊車技術對硬件設備要求高。自動泊車技術涉及計算機、傳感器設備、通信系統等，因此該技術對硬件設備要求較高。如果車輛硬件設備不足以支持自動泊車技術的運作，就必須進行大量配套設備的調整和升級，從而導致成本增加。第四，自動泊車技術需與交通規則相協調。如何與停車場地面標記、限高、限寬等信息相結合，提高駕駛員對自動泊車的認識和接納程度，適應停車場上下坡度變化將是未來自動泊車技術需要重點關注的內容。
自動泊車技術在理論和實踐方面仍存在一些問題需要解決。需要從技術成本、技術穩定性、硬件設備支持、交通規則等多方面入手，為自動泊車技術的突破創新和發展提供有力保障。隨著自動泊車技術的不斷提高，其必將被更加廣泛地應用于汽車行業，為人們的生活提供便利并優化駕駛體驗。
價值意義
隨著城市人口不斷增多，車輛數目也隨之增加，導致泊車位面積不斷減小，而自動泊車技術則發揮了重要作用，能夠有效減少泊車風險，通過該系統能夠使汽車自動尋找合適車位，極大的減少了泊車難度，對于促進汽車事業的發展具有重要的現實意義。
參考資料 >
奔馳、寶馬、路虎也學比亞迪出遙控駕駛鑰匙？醉了.搜狐汽車.2024-01-17
“科技為更好”，李彥宏說的這句話正在發生.m.toutiao.com.2022-06-10
華為無人代客泊車視頻曝光：智界 S7 首發，自己找車位，還能會車倒車 - IT之家.IT之家.2024-01-17
比亞迪宣布實現媲美L4級智能泊車 承諾為安全兜底.今日頭條.2025-07-09