停车规划是自动驾驶系统为实现安全、舒适和高效的泊车操作而进行的路径与动作序列决策过程。它综合考量车辆动力学约束、环境障碍物分布、停车位几何特征等因素，通过算法生成从当前位置到目标停车位的最优运动轨迹，并协调转向、油门和制动等执行机构的控制指令。在技术实现上，停车规划通常采用分层架构，上层负责基于搜索或优化的全局路径生成，下层处理局部避障和轨迹平滑。
对于AI产品经理而言，理解停车规划的特殊性至关重要——相比开放道路行驶，泊车场景具有更狭小的操作空间和更复杂的非结构化环境。当前主流方案融合了基于规则的A*算法与基于学习的强化学习方法，其中特斯拉的Occupancy Networks和Waymo的Path Integral Policy分别代表了两种技术路线。实际产品开发中，需特别注意规划算法对超声波雷达和环视摄像头感知误差的鲁棒性处理，以及用户对泊车效率与舒适度的主观体验平衡。