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本公开的实施例公开了自动泊车推荐方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车辆的行驶信息和历史交互信息；响应于确定行驶信息对应的场景满足自动泊车功能的使用条件，根据历史交互信息，生成历史交互信息对应的场景的泊车置信度数据；响应于确定泊车置信度数据满足低置信度条件，在相关联的显示设备上显示自动泊车推荐信息；根据历史交互信息，对泊车置信度数据进行更新，得到更新泊车置信度数据；响应于确定更新泊车置信度数据满足高置信度条件，控制相关联的语音设备播放自动泊车推荐信息。该实施方式提高了自动泊车功能的使用转化率、用户体验和行驶安全性。

本公开的实施例公开了车辆泊车方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到目标车辆已进入停车场，生成泊车功能开启信息，以及将泊车功能开启信息发送至自动泊车功能模块；获取前视图像数据和车辆坐标；基于前视图像数据和车辆坐标，生成待确认车位信息；基于车辆坐标和刹停位置坐标，生成第一规划路线信息；响应于确定目标车辆已到达目标位置，获取侧向图像数据；对侧向图像数据进行图像识别处理，得到目标车位信息；生成第二规划路线信息，以及将第二规划路线信息发送至车辆控制模块。该实施方式可以在有大量非固定车位的停车场中，更快地确认目标空闲车位以供车辆完成泊车，提高了泊车效率。

本发明提供一种自动泊车的轨迹动态规划方法、系统、设备及介质，建立自动泊车中的车辆动力学模型，并求解出车辆运动学约束和边界条件以及运动过程中的障碍约束，建立给定初始位置到终止位置的以行驶时间或行驶里程为评价函数的自动泊车最优轨迹规划模型，通过将车辆的状态变量和控制变量在状态空间中进行离散，基于胞映射方法采用动态规划的思想对自动泊车轨迹可以实现轨迹规划的全局最优性，并通过离线计算得出最优轨迹规划离散表；其中动态规划的思想可以减少计算的复杂性，并且可以保证最优规划解的准确性，车辆可根据离线计算出的最优轨迹规划离散表在线对车辆进行决策规划，可以实现实时性的要求，并保证其自动泊车过程的安全可靠。

本发明公开了泊车辅助装置及方法，属于车辆驾驶领域。本发明泊车辅助装置通过安装于移动体的尾部的单目图像采集单元采集预设视角的初始图像，利用检测单元检测移动体的移动信息，采用处理单元根据初始图像和移动信息生成图像信息，根据图像信息生成移动体的第一鸟瞰图像。相对于现有的安装4个摄像头的泊车辅助系统，本发明降低了对系统的性能要求和安装复杂度，通过处理单元生成的第一鸟瞰图像进行倒车可提高倒车准确度。

本公开涉及一种基于深度强化学习算法的自动泊车路径规划方法及其系统，所述方法包括如下步骤：基于车辆运动学模型，通过深度强化学习算法在泊车库位模型中生成泊车动作数据集，所述深度强化学习算法中的神经网络生成不同泊车动作对应的概率分布；利用深度强化学习算法构建奖励函数，引导车辆的泊车动作和姿态，得到泊车动作质量最佳的数据，保证了泊车的精准姿态和安全性；利用泊车动作质量最佳的数据更新深度强化学习算法中的网络参数，并运用更新后的深度强化学习算法进行下一次的迭代运算，直到泊车动作的策略评估优势函数收敛至最优时，完成泊车策略学习。本公开提高了算法的探索性与学习效率，使泊车更加精准高效，泊车路径更优。