一、感知层如何采集环境

　　视觉传感器：摄像头识别车位线、车位编号、立柱和行人轮廓，提供图像特征。

　　测距传感器：超声波雷达负责近距离障碍物和库位边界，数据会与摄像头结果融合。

　　车身姿态：轮速、转向角和惯性测量单元提供车辆实际运动状态，帮助系统判断车身位置。

　　数据融合：系统把多传感器数据对齐到同一坐标系，形成车辆周围可计算的环境模型。

　　二、决策层如何规划泊入

　　车位搜索：车辆低速驶过通道，算法根据车位线完整度、空间宽度和障碍物位置判断是否可泊。

　　路径生成：确认目标车位后，系统按车辆转弯半径和库位角度生成前进、倒车、揉库的轨迹。

　　速度与避让：规划层同时给出速度曲线和刹停点，遇到行人或突发障碍物会暂停或退出泊车。

　　启动校验：部分功能会检查车门关闭、车内无人等条件，并要求使用者在可视范围或合规区域内操作。

　　三、执行层如何控制车辆

　　执行机构：电动助力转向、驱动电机和制动系统接收指令，完成方向盘转角、车速和挡位切换。

　　闭环校正：车辆用轮速、转向角和传感器回传数据不断修正实际位置，直到车身进入车位。

　　L2边界：目前量产离车泊车多属L2级组合辅助驾驶，系统会提示驾驶员保持监控，环境不满足时限制启用。

　　数据记录：系统留存感知画面、决策指令和执行日志，便于复盘泊车过程。