停车位识别是自动驾驶系统中用于检测和定位可用停车位的关键技术，它通过融合摄像头、雷达或激光雷达等传感器的数据，实时分析车辆周围环境中的停车位标记、障碍物分布及空间尺寸等信息。这一技术不仅需要准确识别标准划线车位，还要适应斜列式、垂直式等不同布局，并能应对光线变化、遮挡物干扰等复杂场景。现代算法通常结合计算机视觉与深度学习，在识别静态车位的同时，还能动态判断车位是否被占用，为路径规划模块提供决策依据。
在实际产品开发中，停车位识别的可靠性直接影响自动泊车功能的用户体验。例如特斯拉的Smart Summon功能依赖高精度的车位识别实现车辆自主寻位，而Mobileye的REM众包地图则通过海量数据训练提升对异形车位的泛化能力。当前技术难点在于低照度环境下的识别稳定性，以及如何平衡算法精度与计算资源消耗。部分厂商已开始探索用语义分割替代传统边界检测，或引入时序信息判断车位占用状态，这些创新正推动着L4级自主泊车系统的商业化落地。