长期以来，人们都希望自动驾驶汽车能实现。当你到达写字楼、商场或游乐园等目的地后，你在大门前下车，而你"训练有素"的座驾会自主去停车场找妥车位停泊锁好（图1）。当准备回家时，智能手机上的快速通信就会把爱车开回到前门，让你上车回家。这种自动的代客泊车和它的便利将是真正让人们享受自动驾驶汽车技术的便利和高效。超声波测距系统、倒车影像和电动助力转向控制和模糊控制是其核心技术。
自主泊车系统（The Independent Parking System）是本世纪初与自动驾驶技术同时发展成长的新产品。虽然城市交通主干道以及各路支线空间意识特别强烈，道路边沿停车在国内或是国外都被当做一种合法的解决方案，经常可以遇到，但却是一种有难度的技巧，尤其是 当道路管理人员把停车位规划得紧凑又狭窄时（图2），要保证泊车的高可靠性（reliability）得到实施。
多年以前，法国国家汽车研究所（INRIA）建造了首辆原型车，解决了城市环境里无论是道路边，还是社区内平行泊车的课题。这是自动驾驶汽车研究的重要领域，也为今日自主泊车在车辆上的商业应用奠定了基础。有3种泊车形式。图3是一种垂直泊车，显示的泊车车位是与车辆行径路线相垂直的情况。另一类型是车辆交付传送带，进入立体车库排序就位，如图4所示。
21世纪，开启了汽车智能技术的新时代。以智能制造技术为主导，各行业先后进入工业4.0时代，充分利用信息通信技术、网络空间虚拟系统和信息物理系统相结合的手段，将制造业向智能化转型。作为第3层次的无人驾驶车辆一环的自主泊车系统，其基础源自20世纪80年代开发的自动泊车辅助系统APA（Automatic Parking Assistance System） 不断普及与推广。
APA系统两组主要的硬件是控制单元和位于前后保险杠及车身两侧的超声波雷达探头，按下自动泊车辅助系统激活按钮，雷达探头会在低车速（30km/h）及侧向距离1.5m左右内成功完成扫描。而自动泊车辅助系统，当在车位旁有路灯杆、中小型树木等柱状障碍物时，为防止雷达探测发生误差造成碰撞风险，此时系统将不被激活。前后左右的雷达探头测量车辆自身与周围物体间的距离与角度，驾驶员仅需控制车速，车载电脑计算出操作流程，配合车速调整方向盘转动，自行进入停车位，但挡位及制动还需人为控制，尚未实现全智能化。
无论对于新手还是经验颇丰的老驾驶员把车泊入停车位，都是驾驶过程中相对不容大意、需要特别关注的一个环节，尤其是遇到偏窄的车位。近几年一个智能化更炫酷的配置出现在一些新款的车型上，能自行判断车位，自动泊车入位，即是自动泊车辅助系统APA。其包括倒车雷达、倒车影像、360度全息影像等配置，已成为中高档汽车的标配。如福特的福克斯掀背车（Ford Focus Hatchback），国内的大众途安、帕萨特cc、斯柯达昊锐、丰田皇冠、梅赛德斯-奔驰、宝马、雷克萨斯LS等车型配备，大都采用由INRIA 开发的关键技术阵列所设计的基本系统。因而，INRIA的研究成果已成为汽车工程师协会（SAE）J3016 Standard的通用标准。
有关交通事故数据库和保险公司事故理赔的统计资料表明：泊车事故占各类交通事故30%以上，其中1/2~3/4又是倒车的泊车碰撞造成的。今天，科学家借助深度神经网络已进一步破译人类的思维与想象，人工智能（AI：Artificial Intelligence）正走近人类大脑，自主泊车系统的实现已成为可能。图5展示了一台日产汽车公司的聆风电动汽车在无人驾驶的情况下实现自动泊车。
二、自主泊车系统的基本原理
2.1 APS的构建
自主泊车系统由3个功能块组成：①环境数据采集系统，包括图像采集和车载距离探测系统，将图像与车身和障碍物间距离的数据，由数据线传递至中央处理器；
②CPU对数据分析处理，根据车辆当前位置、目标位置及周围环境参数作出自主泊车策略，并转换成电信号；
③车辆策略控制执行系统在接受电信号后，指令指示车辆行驶的方向、角度及动力支援等诸方面的操控。
自主泊车系统需要应用到能支持自动驾驶、安装在车身各处的众多传感器，包括车载雷达（激光雷达系统）、视觉CCD摄像头和超声波传感器探头，还有全球定位系统。
雷达用于自动巡航控制、碰撞预警、泊车和并线辅助，并提供地图信息，便于车辆自动导航及发现行人、自行车及其他障碍物；视觉摄像头主管的是倒车安全、盲区监控、车道保持和防疲劳等；利用超声波探测车辆周围环境，测量与其他车辆及障碍物之间的距离，组成环境数据采集系统。
当车辆在获得合适的停车位信息后，通过CPU软件系统指挥硬件的运作，即可使车辆泊车入位，并以显示器（或蜂鸣器）装备告示。图6绘出了美国Analog Devices公司关于车辆运用雷达超声波技术的装置工作于APS的情况。
1）驻车定位系统（PTS）读取车速挡位状态、点火开关状态等信息，促动车距传感器和警告元件，通过Flax Ray 总线与CAN网络通信。
2）电动助力转向机构和转向柱管控模块控制单元读取方向盘转角和转向角速度，通过Flax Ray 总线与CAN网络通信，链接电子控制单元ECU。
3）APS还需链接车辆稳定系统控制单元，通过分析各传感器传递来的信号向防抱死制动（ABS）、起步加速防滑控制（ASR）发出准确的控制指令、纠错，保证车辆维持良好的动态平衡，在各种状态下有最佳的稳定性。当后轮驱动车辆因转向过度、后轮失控而甩尾时，ESP会轻微制动外侧前轮来稳定车辆（此时因降低轮速而使车轮抱死）；当转向不足时，ESP会迅速轻微制动内后轮，来校正行驶方向。
福特汽车采用英飞凌SAK-XC2336B-40 F8 0L AA型的中央处理器，该项目在已经开发出的原理样机的基础上，结合产品样机的要求，进行系统的可靠性研究、匹配性试验以及生产工艺的优化，以改进系统的稳定性和可靠性，降低成本，满足产品的使用性能。美国的业界认为英飞凌（Infineon） 公司对自主泊车系统关键技术研究较为领先。一台英飞凌的自主泊车系统结构框图见图7，产品图片见图8。
该产品的性能指标：泊车最大行驶速度为10km/h；在目标停车位置上与其他两辆相邻汽车的平行距离为30cm；最小停车位长度为1.5倍车身长度；正常工作温度为-40～85℃，存储温度为-40～125℃；ECU通过相关环境、机械试验，具有过流、过电压、短路等常规保护功能。
所联系的传感器：霍尔传感器（位移信息）；加速度传感器（加速度信息）；超声传感器（障碍物距离信息）；CCD摄像头（车位大小、障碍物情况信息）；角速度传感器（左右转角角速度信息，以提供左右转动角度的指令）。
图9展示了自主泊车系统的运行框图。
2.2 APS的核心技术与运作
2.2.1 超声波测距是时间差测距法
超声波发射器向某一方向发射超声波，发射的同时开始计时。该超声波在遇到障碍物时会即时返回，超声波接收器在接收到反射波时，即时停止计时。由超声波在空气中传播速度及超声波发射接收的时间差即能计算出发射点到障碍物间的实际距离，公式为：
S=1/2（Ct）
式中：C——超声波在空气中传播的速度（与温度相关）；t——超声波发射接收的时间差（不仅与单片机选型有关，而且定时器精度越高，测量结果越精确）。
超声波传播速度与温度有正向线性关系，温度每升高1℃，声速增加0.607m/s。
因而有修正后的实际波速V=（331.5+0.607t）m/s ，t是温度检测电路测得的现场实时温度。
超声波测距原理如图10所示。
图10 超声波测距的原理图
由人机交互系统的人机界面启动并实时显示泊车过程，依据超声波测距、雷达巡航、车辆检测、CCD摄像头和陀螺仪等组成环境采集系统功能模块（测量车位实际位置与宽度，评价车辆是否能容纳入泊车位正中），除有上一节已提及的PTS和ESP外，还需同时启用下述控制单元与CAN总线通信联网实现APS的泊车控制：①防抱死制动系统（ABS）控制单元，实现减速制动，并获取车辆位移信息；②转向柱电子装置控制单元，获取车辆停泊某一车位的信息，为自动转向作准备；③由转向力矩传感器等组成的助力转向控制单元，实现车辆自动转向功能。
图11 一辆福特车的平行泊车
平行泊车常用的是确定公法线加相切圆弧的方案规划设计一条可行的企望路径轨迹，操控车辆沿企望的路径运动进入目标停车位，如图12所示。
图12 共切圆弧的路径规划
但此方案对传感器与执行器的工作精度要求甚高，较难补偿系统运行的动态误差，于是会转向借助于依托熟练驾驶员经验构筑的模糊控制（fuzzy control）技术。
模糊控制技术是智能控制的一个重要分支。它是近代控制理论中建立在模糊集合论基础上的一种给予模拟算法语言规则与模糊推理的控制理论。模糊控制有强的鲁棒性（Robustness），干扰与参量变化对控制效果的影响被极大削弱，尤其适合非线性、时变及纯滞后系统的控制。模糊控制无需被控制对象有完备精准的数学模型，故对难以创建模型的控制对象，如APS，不失为一种良好的控制方法。鲁棒性是表征控制系统对特性及参数扰动的不敏感性。鲁棒性强，使系统在异常、危险和误操作情况下稳定性好。APS的动态检测系统和模糊补偿系统可靠运行得以保障。
目前，对资深驾驶员泊车经验知识的运用是转化为模糊控制来实现的。操作流程是：①寻找车位；②朝车位转向；③朝车位反向转向；④车位内姿势调整4个环节。而关键的③、④这两个环节这里只能定性，而转向角度、方 向、起止等定量内容，熟练的驾驶员原是各自得心应手地操作，他人难以复制描述。模糊控制规则的完备性，模糊变量隶属函数的全局最优性也就较难保证。
基于路径规划和经验知识相结合，既具备路径规划的精确性，又兼容了经验知识模糊控制的鲁棒性，是当前业界深入探研的方案。如图13所示，设计一条圆弧加公切线的泊车规划路径。在该路径上选取4个关键点（P1、P2、P3 和P4）作为姿态调整的目标。
图13 兼具路径规划与模糊控制的泊车方案
由泊车过程的形位姿态的信息，提取n（如1 2 或 1 6 ） 种足够多的特征模型作为描述泊车动态行为的特征函数模型，由模糊控制技术将资深驾驶员的泊车策略，构筑成控制模态集。开始进入自主泊车程序后，会先依据特征模型的先验知识和实时的车辆位姿与泊车目标间的偏差，对当前车辆特征状态进行模式比对识别，辨识出优选的特征状态驱动所相应的控制模态，以模仿资深驾驶员在泊车过程中的粗调和微调；并通过控制车速和前轮转向，车辆依次逐个跟踪各“路径关键点”，指令控制电动助力转向系统EPS，进而控制车辆方向盘转动，同时操控车辆行驶速度，进行泊车操作，逐步稳妥地自主泊车入位，实现拟人化的自主泊车智能控制。
APS启用的条件：①车速低于15 km/h；②当道路旁平行泊车时，车辆的纵轴线与路沿间的夹角（图13中的角度θ）应大于20°。
该过程利用各种传感器传输来的数据信息，运用路径规划、行驶距离和行驶速度的融合算法，逐一控制车辆运动到达预定的关键点。可由图14表示出运作的过程，图15绘出了路径规划与模糊控制相结合的控制流程图。
图14 自主泊车运作过程
图15 路径规划与模糊控制结合的控制流程图
图16 自主泊车系统运行的流程图
图16是以蓄电池为电源的自主泊车系统运行的流程图。
模糊控制需先建立汽车前轮转向的运动学模型，设置相应的输入、输出变量，设计各自的隶属函数和模糊控制规则表，构建多维的模糊控制器。
当前在国内可以见到的车型如上海大众途观、奔驰B200、一汽大众CC、斯柯达昊锐、一汽丰田皇冠、雷克萨斯LS等都装有自动泊车辅助系统。如奔驰B200，当探测到合适的停车位后，系统会显示“P”进行提示，挂入倒挡，系统会显示“Park Assist Activate”（泊车辅助激活），按动方向盘左侧的上箭头即为确定，其后的任务就让车辆自己去完成吧。驾驶者只需通过制动来控制车速，并注意车辆与前后两车的距离。B200在完成泊车动作后，车轮自动回正，驾驶者无需作任何的调整。还需要注意的是，B200在进入自动泊车状态后，驾驶者双手不能触碰方向盘，否则系统会自动停止。
这套自动泊车系统主要由两部分组成：控制单元和位于前保险杠两侧的超声波雷达探头。按动半自动泊车辅助系统激活按钮之后，雷达探头可在车辆行驶时对车辆两侧进行扫描，时速30km及侧向距离1.5m之内均能成功完成车位扫描。但当车位旁出现树木、路灯杆等柱状物时，为避免雷达侦测出现误差而发生碰撞风险，此时辅助系统将不被激活。
无需人工干预自主泊车入位，自主泊车控制是无人驾驶全自动汽车的第一步。特斯拉、日产、福特路虎和捷豹近年都展出过可通过遥控控制的APS原型机，即在无驾驶员任何输入下完成自主泊车。2017年1月在美国拉斯维加斯举办的CES（国际消费类电子产品）展览会上，展示过目前一键自主泊车的走在前列的几家产品，如宝马全新一代7系轿车，被命名为Fully Automate Remove Valet（全自动远程代客泊车）的系统 ，完全不需要驾驶员控制而自动停车入位，即使对应的是多层大型停车场，系统亦能完美执行停车指示。
计算机将车身安装的雷达扫描仪扫描得到的环境数据信息、停车场自身结构和实时停车状况的数据信息作综合判断，车辆即可智能地找到泊车位，执行泊车任务，并将车辆上锁。在停车过程中，停车场内出现突发情况，如行人、孩童闯入，违规乱停等皆能安全从容应对。不仅能侦察测量到车主与车辆间的距离，告知车主；当车主需要取车时，能确切地按车主预定的时间，准时开到车主下车地点，让车主登车开走。
特斯拉Summon自主泊车在Model S的升级版得以实施，不仅解决平行泊车、垂直泊车等任务，还能应对装备了经过设置的HomeLink的车库门，让私家车库门进出时能自动打开关闭。
在该领域，奥迪、沃尔沃、福特也都有不俗的表现，如奥迪声称其自主泊车技术若得以全面推广，每辆汽车停车所需空间将可节省25%（2m2），这样车库能停放的车辆将是当下的1.5倍。经济和社会效益将十分显著。
这些著名汽车厂商常会直接利用或借助于声誉卓著的汽车电子器件跨国公司的相关功能模块（包括共同开发）。如英飞凌 （Infineon）、亚德诺（Analog Devices，Inc.简称ADI） 、德州仪器（T I） 、意法半导体（S T Microelectronics）等开发的APS的成熟产品，这些汽车电子器件供应商的APS专用装置或模块有良好的性价比。
智能化的APS可成为整个汽车智能化系统可以独立调用的模块，能根据实时现场的情况，自动选择相应的泊车方案，可以从任意起始点开始泊车，具有相当的复杂性和创新性。
模糊控制、神经网络、遗传算法和粒子群优化算法等建立的软件系统被公认为当前针对APS最有前途的软件，能充分考虑各种环境及自身因素的参数，规划计算出有效可行的路径，产生控制命令，控制方向盘转动，指示引导车辆按该路径行驶，完成自主泊车操作。
早在2012年日产就应用4G网络和云计算技术，将NSC-2015车辆联网（图5），实现智能化自主泊车，在当时是最领先的水平。自主泊车系统是自动驾驶车辆中的一个子课题。今天数据通信已把视角投向5G和毫米波通信，定会给APS的发展商业化实用带来美好的前景。自动驾驶程度较低的汽车，只会在危险瞬间提醒驾驶员潜在碰撞将要发生，而自动驾驶程度较高的汽车，则会自动制动或作出规避。但即使自动驾驶程度很高，汽车也不能脱离通信系统而存在，因为欲实现完全自动驾驶，若无高精度地图，就无法实现。这意味着汽车要随时实时从地图服务器获取最新的信息数据。车载通信系统一直是汽车基本的安全通信和交通管理方式，汽车用上无线通信技术后，应用开始支撑基本安全、交通效率和互联网接入等功能，车辆在V2V（车到车） 模式和 V2I（车到路边的基础设施）模式下实现了直接通信。
雷达主要用在自动巡航控制、碰撞预警、并线辅助和泊车等功能上；视觉摄像头则负责倒车安全、盲区监控、防疲劳和车道保持等功能；激光雷达的主要任务则是提供高精地图信息，以便汽车完成自动导航并及时发现行人和自行车。
这些技术的作用范围要看硬件配置和部署的环境。若在郊区行驶，雷达的作用范围可达200m，激光雷达也有35m，视觉摄像头则为30m。如果换到城市环境，由于交通拥堵、障碍物众多，这些硬件的探测范围就会缩到仅有几米，不超过10m。
外部传感器会受制于它们的“视力”，但若加上超高速的通信，车辆的传感范围则会大幅提升，因为四面八方的车辆都能给它提供重要信息。
一部车辆上的传感器如果探测到一辆自行车，会将其位置和速度传给了其他车辆。如果传输速率高，它发送的可能就是处理较少的原始信息，其他车辆则需要根据自己传感器搜集到的数据进行整合处理。所以，拥有高速率和低延迟的通信系统就能让处理和未处理的信息进行快速交换。
人工智能技术的自主泊车控制大大降低泊车的难度，节省了时间，避免了泊车过程发生碰撞的风险，使车辆快速、准确、安全地完成泊车操作。
随着人类社会的进步，自主泊车系统商品化推广市场、普及应用是必然的方向，也将产生极佳的经济效益和社会效益。低成本、高性能的自主泊车系统拥有十分广阔的市场前景。
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