摘要智能泊车系统是自动驾驶领域的重要应用场景，它结合了计算机视觉、路径规划和控制理论等多学科技术。本文将详细介绍一个基于深度学习的端到端智能泊车系统的设计与实现，包括车位检测、路径规划和控制决策三个核心模块。我们将提供完整的Python代码实现，并使用公开数据集进行实验验证。本文旨在为自动驾驶爱好者和研究人员提供一个可复现的智能泊车系统原型。关键词：智能泊车；深度学习；计算机视觉；路径规划；自动驾驶1. 引言随着城市化进程的加速，停车难问题日益突出。智能泊车系统能够自动完成车位检测和车辆泊入，显著提升驾驶体验和停车效率。根据自动化程度的不同，智能泊车系统可分为半自动泊车（需驾驶员在车内监控）和全自动泊车（驾驶员可离车）两个等级。传统的泊车系统通常采用超声波传感器或环视摄像头进行环境感知，但存在检测范围有限、易受干扰等问题。近年来，基于深度学习的视觉感知技术取得了突破性进展，使得高精度、鲁棒的车位检测成为可能。本文将介绍一种基于深度学习的智能泊车系统，其主要贡献包括：提出一种基于YOLOv8的端到端车位检测算法设计混合A*路径规划器实现狭窄空间下的泊车路径规划实现PID控制器对规划路径的精确跟踪提供完整的代码实现和实验验证2. 相关工作2.1 车位检测方法传统车位检测主要依赖超声波传感器检测障碍物，通过分析连续帧的超声波数据识别空车位。这种方法在空旷场地效果较好，但在复杂环境下容易产生误检。