汽车自动泊车核心控制算法对比

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汽车自动泊车核心控制算法对比

详 情 说 明

汽车自动泊车的核心控制算法直接决定了泊车效率和安全性。目前主流算法可分为三类：基于几何模型、基于人工智能和混合型算法。

基于几何模型的算法（如纯追踪算法、圆弧路径规划）依赖车辆运动学方程，通过预定义轨迹和PID控制实现泊车。这类算法计算量小且可解释性强，但对复杂场景适应性较差。

基于人工智能的算法（如深度强化学习）通过大量训练数据自主生成控制策略，能应对不规则车位和动态障碍物。但存在模型"黑箱"问题，且需要高性能计算单元支持。

混合型算法（如MPC模型预测控制）结合了前两者的优势，既利用车辆动力学模型进行滚动优化，又引入学习算法处理不确定性。这种方案在特斯拉等量产车型中已有应用，但参数调优难度较大。

未来趋势将聚焦多传感器融合下的实时性优化，以及V2X协同泊车场景下的分布式控制算法研究。