自动泊车工作原理是什么？

自动泊车作为智能驾驶辅助功能，其核心在于通过多传感器协同感知环境，并由算法生成最优泊车路径。这里将从系统构成、工作流程及关键技术三方面，为您解析自动泊车的工作原理。

1️⃣ 环境感知阶段

自动泊车系统首先通过传感器获取车辆周边环境信息。常见的传感器组合包括超声波雷达、摄像头、毫米波雷达及激光雷达。超声波雷达主要用于近距离障碍物检测，探测距离通常为0.1-5米，精度较高；摄像头负责识别车位线、车辆轮廓等视觉信息；毫米波雷达可穿透恶劣天气，探测远距离障碍物；激光雷达则能生成高精度三维点云地图，提升复杂场景下的感知能力。例如极氪007搭载的双激光雷达+12摄像头+12超声波雷达融合方案，可实现对细小障碍物（如地锁、儿童玩具车）的精准识别。

2️⃣ 车位识别与路径规划

在获取环境数据后，系统会对车位进行识别与筛选。通过算法分析传感器数据，判断车位类型（垂直、侧方、斜向等）及尺寸是否符合车辆停放要求。随后，系统基于车辆动力学模型和环境约束，自动生成多条泊车路径，并选择最优方案。宝马3系的自动泊车系统可生成多套路径方案，供驾驶员选择。路径规划需考虑车辆最小转弯半径、障碍物位置等因素，确保泊车过程安全高效。

3️⃣ 车辆控制与执行

路径确定后，系统通过电子控制单元（ECU）向车辆的转向、油门、刹车系统发送指令，实现自主泊车。在此过程中，传感器会持续监测车辆位置及周边环境变化，实时调整控制指令，以应对突发情况。例如，当泊车过程中突然出现行人或其他车辆时，系统会自动暂停并发出警示。部分高端车型还支持“记忆泊车”功能，可根据之前的学习记录，在固定场景下实现更复杂的泊车操作。

4️⃣ 系统反馈与人工干预

自动泊车过程中，系统会通过仪表盘、中控屏或语音向驾驶员反馈泊车状态。若遇到传感器盲区或极端复杂场景，系统可能无法完成泊车，此时需驾驶员接管车辆。建议驾驶员在使用自动泊车功能时，保持对车辆状态的关注，随时准备人工干预，以确保安全。

自动泊车系统通过“感知-决策-执行”的闭环流程，实现了车辆的自主停放。随着传感器技术和算法的不断进步，自动泊车的适用场景将更加广泛，为用户带来更便捷的用车体验。在选择搭载自动泊车功能的车型时，建议优先考虑传感器配置丰富、算法成熟的产品，以获得更可靠的使用效果。