自动泊车辅助系统的核心原理是通过传感器感知车位与障碍物、由芯片算法规划路径、再控制车辆执行泊入泊出，它本质上是封闭低速场景下的自动驾驶。
一、三大核心环节
感知环节：车辆通过超声波雷达和摄像头探测停车位及周围障碍物。超声波雷达负责判断车身与障碍物的距离，摄像头则用于识别车位线，两种方案可独立或融合使用。
决策环节：芯片作为“大脑”汇总传感器数据，判断何时打方向、挂挡、加减速，并规划泊车路径。部分系统还能识别多个车位，在车机上清晰显示供用户选择。
执行环节：控制系统将决策指令转化为电信号，由方向盘、档位、油门和刹车协同完成停车动作，整个过程无需驾驶员干预。
二、技术路线持续进化
传统方案以超声波雷达为主：特斯拉Model 3早期依靠超声波雷达探测车位，但无法识别车位线。若车位两侧无参照车辆，系统便难以判断车位位置，实用性受限。
视觉融合成主流趋势：小鹏P7、蔚来EC6、MARVEL R等车型采用“摄像头+超声波雷达”融合方案，不仅能识别车位线，还能同时探测多个车位，识别速度与准确性显著提升。
强化学习优化体验：蔚来智驾专利将泊车过程拆分为两个阶段，通过奖励函数约束车辆在泊出初期保持较小曲率和航向角，避免大幅摆动，使系统像老司机一样平稳、高效地完成泊车。
三、场景价值与法规定位
高频刚需场景：自动泊车是使用频率最高的智驾辅助功能之一，尤其对新手司机和狭窄车位场景帮助显著。窄位泊车时系统还会自动收起后视镜以避免剐蹭。
法规边界明确：2026年7月发布的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》（GB44721-2026）强制性国家标准，明确适用于L3级、L4级自动驾驶系统，不适用于自动泊车系统，其属性定位为辅助驾驶功能。