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泊车轨迹生成是自动驾驶系统中用于规划车辆从起始位置到目标停车位最优路径的计算过程，它综合考量车辆运动学约束、环境障碍物避让以及乘客舒适度等多种因素。该技术通过将复杂的泊车场景抽象为数学优化问题，利用多项式曲线、样条曲线或最优控制理论等方法，生成一条满足车辆最小转弯半径、无碰撞且平顺的可执行轨迹。高质量的轨迹生成算法能显著提升自动泊车的成功率和自然度，是垂直泊车、平行泊车等场景的核心技术模块。 在实际产品开发中，泊车轨迹生成需与感知模块实时交互以适应动态环境，同时要兼顾嵌入式系统的算力限制。当前主流方案采用分层设计：上层基于采样的全局粗规划结合下层基于优化的局部微调，既保证实时性又确保轨迹质量。值得注意的是，在狭窄车位或极端场景下，单次轨迹生成可能无法满足需求，这时往往需要引入多次进退的轨迹拼接策略。随着端到端强化学习技术的发展，部分企业已开始探索数据驱动的轨迹生成范式，这类方法在复杂不规则场景中展现出独特优势。

车位占用检测是自动驾驶系统中用于识别停车位是否已被车辆占用的关键技术，通过传感器数据实时判断泊车空间可用性的过程。这项技术通常依靠摄像头、超声波雷达或激光雷达等传感器采集环境信息，结合计算机视觉和深度学习算法分析车位特征，如地锁状态、车辆轮廓或车位线遮挡情况，最终输出二进制占位状态（空闲/占用）。其核心难点在于复杂场景下的鲁棒性判断，比如阴影变化、部分遮挡或恶劣天气条件下的准确识别。 在实际产品开发中，车位占用检测直接影响自动泊车系统的决策效率与用户体验。当前主流方案采用多传感器融合策略，例如特斯拉的纯视觉方案通过8个摄像头实现360度车位检测，而传统车企更倾向超声波与视觉的混合感知。值得注意的是，随着BEV(Bird’s Eye View)感知技术的发展，基于环视鱼眼相机的3D车位检测准确率已突破95%，这为代客泊车等L4级应用提供了关键技术支撑。工程师需特别注意数据闭环的构建，通过持续收集corner case（如斜列车位、异形车辆）迭代优化模型。

泊车传感器是安装在车辆周围用于检测障碍物的电子设备，通过超声波、雷达或摄像头等技术实时感知车辆与周边物体的距离。这类传感器通常布置在前后保险杠和车身侧面，能在低速泊车场景下精确测量0.2-5米范围内的障碍物，并将距离信息转化为声光警报或可视化提示，为驾驶员或自动泊车系统（APS）提供决策依据。 在自动驾驶产品开发中，泊车传感器的性能直接影响APA（自动泊车辅助）和AVP（自主代客泊车）系统的可靠性。当前技术趋势正朝着多传感器融合方向发展，例如将超声波雷达与环视摄像头数据融合，以提高复杂场景下的检测精度。值得注意的是，恶劣天气和特殊材质障碍物仍是行业亟需突破的技术难点，这要求产品经理在系统设计时充分考虑传感器冗余和算法鲁棒性。