泊车控制是自动驾驶系统中实现车辆精准停入目标车位的核心技术模块，它通过融合环境感知、路径规划和运动控制算法，在有限空间内完成侧方位、垂直或斜列式泊车操作。其核心在于实时计算最优轨迹并控制方向盘转角、车速及挡位，使车辆在满足动力学约束的同时避开障碍物。典型的泊车控制系统包含环境建模、轨迹优化、跟踪控制三个层次，其中基于多项式曲线的路径规划与模型预测控制（MPC）的结合已成为工业界主流方案。
对于AI产品经理而言，泊车控制的技术选型需权衡计算资源消耗与停车精度。当前L2级自动泊车辅助（APA）多采用超声波雷达与视觉融合感知，而L4代客泊车（AVP）则依赖高精地图与车场协同定位。值得注意的是，城区复杂场景下的动态避障泊车仍是技术难点，特斯拉「智能召唤」与奔驰「遥控泊车」等功能的差异化实现路径，折射出不同厂商在传感器配置与算法鲁棒性上的取舍。