作者段跃初

今天，有件事让我这个新手和女司机们开了眼界。在单位办公楼停车场，我正为停车发愁时，看到旁边一辆车，车主停好车下来后，车子居然自己缓缓倒进了车位，整个过程流畅精准，就像有个隐形的老司机在操作。这全自动停车功能，对停车困难户来说，简直是“救星”。但当时我也犯起了嘀咕，能自动停车的车，是不是就算自动驾驶车了？这停车功能，真能比人还厉害？带着这些疑问，我决定好好研究一番。

自动泊车，可不是完全意义上的自动驾驶，它本质上是车辆在靠近停车位时，借助先进控制系统自动完成入库的辅助功能 。当车辆靠近车位，感应器（比如雷达、摄像头）就开始工作，监测周围环境，计算出最佳停车位置，随后系统自动控制车辆泊入车位。就拿我看到的那辆车来说，大概率是通过车身周围的传感器感知车位空间、周边障碍物等信息，再由车内电脑精准计算，控制方向盘转动角度、车速，实现自动倒车入库。

目前，自动泊车技术按自动化程度，大致分为这几类：基础的自动泊车辅助，需要驾驶员在关键节点（如换挡、控制车速）介入，系统主要辅助方向盘转向；进阶一些的，驾驶员只需发出指令，车辆就能自主完成从搜索车位到泊车入库的全套动作；更高级的遥控泊车，驾驶员甚至能在车外，通过手机或钥匙遥控车辆进出车位，像一些狭窄车位，人先下车再遥控泊车，就能避免停车后车门打不开的尴尬。

那自动泊车技术靠什么“大显身手”呢？主要靠传感器、算法和执行机构。传感器相当于车的“眼睛”，常见的有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和摄像头。超声波雷达成本低，能检测近距离物体，但精度欠佳；毫米波雷达分辨率高，适合长距离检测，不过受天气影响较大；激光雷达精度高、能识别物体形状，可价格昂贵；摄像头能获取丰富视觉信息，却易受光线、天气干扰 。为了取长补短，现在不少车辆采用多传感器融合方案，比如特斯拉，就结合摄像头和雷达，提升环境感知能力。

算法则是自动泊车的“大脑”，负责处理传感器收集的数据，规划泊车路径。像基于搜索算法、模型预测控制、深度强化学习的路径规划方法，各有优劣。基于搜索算法依赖图论等处理复杂状态空间，但实时性欠佳；模型预测控制将路径规划转化为优化问题，预测车辆运动轨迹，准确性和鲁棒性较好；深度强化学习利用算法不断试错学习，找到最佳泊车策略。

执行机构如同车的“手脚”，根据算法指令控制车辆转向、加减速、换挡。电动助力转向系统依据指令转动方向盘，发动机电控系统控制油门、刹车，实现车辆平稳泊车。

至于自动泊车和自动驾驶的关系，简单来说，自动泊车是自动驾驶技术的一个分支，是自动驾驶在特定场景（停车场景）的应用。自动驾驶追求的是车辆在复杂道路环境下，无需人类干预就能安全行驶；而自动泊车聚焦于解决停车难题 。不过，自动泊车技术的发展，为自动驾驶积累了技术经验，二者在传感器、算法等方面存在共通之处。

自动泊车真的比人停车更厉害吗？从某些方面看，确实如此。自动泊车不受情绪、疲劳影响，每次都能按精准算法操作，停车一致性高；而且传感器感知范围广、精度高，能及时发现肉眼易忽略的障碍物，安全性更有保障。像在狭窄车位，自动泊车能凭借精准计算，完成高难度停车动作，对很多驾驶员来说，这可不容易做到。

但自动泊车也不是十全十美的。它对环境要求较高，恶劣天气（暴雨、大雪、浓雾）下，传感器性能会受影响，导致识别错误或失效；停车场标识不清、杂物堆积，也可能干扰自动泊车。而且，目前自动泊车技术还在发展完善中，偶尔也会出现意外状况，所以驾驶员不能完全依赖，还是要随时做好接管准备。

如今，自动泊车技术发展迅猛，越来越多车型配备这一功能，从高端豪华车到普通家用车，都在引入自动泊车。未来，随着传感器成本降低、性能提升，算法不断优化，自动泊车有望更智能、更可靠。也许在不久的将来，停车将不再是让人头疼的事，车辆能在复杂停车场自主找车位、停车，甚至实现跨楼层、跨区域的自主泊车。

经过一番深入了解，我这个停车困难户对自动泊车充满期待。相信随着技术进步，自动泊车会成为车辆的标配，让停车变得轻松又有趣。

来源: 科普文讯