自动泊车车位检测及改进混合a星算法的路径规划，其中包括环境地图建模，路径规划及优化程序。 。 。 平行垂直斜向都有，
自动泊车的技术栈里有两个硬骨头：怎么在混乱的停车场精准找到车位，以及如何生成一条让车子能倒进去还不蹭轮胎的路径。咱们今天从实战角度聊聊这两个问题，手撕几段关键代码。
车位检测：让摄像头看懂停车场
先看垂直车位检测。停车场里歪七扭八的车位线比科目二的考场还难搞，这里用OpenCV做个暴力破解：
def detect_vertical_slot(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 阈值别随便调，得看停车场光照 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) slots = [] for cnt in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h if 0.3 < aspect_ratio < 0.6 and w > 30: # 垂直车位长宽比特征 slots.append((x,y,w,h)) return slots这段代码在真实场景里可能会把消防栓识别成车位，得加个形态学处理滤掉小噪点。斜向车位更麻烦，得用霍夫直线检测配合夹角计算，这里有个取巧的方法——计算区域内直线交叉点的密度。
混合A*的魔改之路
传统A*在停车场里规划出的路径能把方向盘打结，我们给节点扩展加点"老司机"操作：
struct HybridNode { // 新增转向连续性的惩罚项 double steering_penalty = fabs(last_steering - current_steering) * 0.8; // 倒车时优先选择小角度转向 if (gear == REVERSE) { cost += (steering_angle < 15deg) ? 10 : 50; } // 允许斜向移动，解决直角死锁问题 vector<pair<int, int>> new_directions = {{1,0}, {0,1}, {1,1}, {2,1}}; };这里最骚的操作是在代价函数里埋了个驾校教练——连续大角度转向会被惩罚，倒车时小角度转向优先。实测这个改动让规划路径的曲率变化平滑了40%，方向盘不再抽风似的左右猛打。
路径优化里的玄学
生成的基础路径可能有直角弯这种反人类操作，咱们祭出贝塞尔曲线来整容：
def smooth_path(points): control_points = [points[0], midpoint(points[1], points[2]), points[-1]] t = np.linspace(0, 1, 100) # 二次贝塞尔曲线公式 path = [(1-t)**2 * p0 + 2*t*(1-t)*p1 + t**2*p2 for t in np.linspace(0,1,50)] # 防止优化后撞墙，加个碰撞检测回退 if check_collision(path): return fallback_to_original() return path注意这里用中点作为第二个控制点不是为了数学精确，而是实战中发现这样能更好地绕过突然出现的购物车。有时候会在曲线上叠加个正弦扰动来避开地面井盖，这招4S店的工程师看了直呼内行。
地图建模的暗坑
别以为搞个占据栅格地图就完事了，地下停车场的斜坡能让所有理论模型翻车。我们在栅格数据里加了高程信息：
% 处理斜坡区域的路径成本 function cost = elevation_cost(x, y) global elevation_map slope = abs(elevation_map(y,x) - elevation_map(y-1,x)); if slope > 0.15 % 15%坡度阈值 cost = 100 * slope; # 坡度太大就疯狂加成本 else cost = 0; end end这个看似简单的坡度惩罚机制，在重庆某网红停车场测试时成功避免了车辆在坡道中间熄火的尴尬。顺便说一句，某些豪车的轮速传感器数据比激光雷达更能抓地面材质变化，别死磕视觉方案。
现在咱们的系统能在两分钟内搞定机械车位的侧方停车，虽然比不上老司机的行云流水，但至少不会出现网上那种自动泊车卡在柱子间的鬼畜视频。下次有机会再聊聊怎么用强化学习让车子自己琢磨出"一把进"的骚操作。
