上图表格里的部分参数，是上一次国内APA会议提出来的。在平行车位搜索的时候，它的车速要求不高于30公里，垂直车位的要求是不高于20公里。
车的位置、找车位时车行驶的路径、车最终停的位置、和停在周边的车、目标障碍物的角度也有要求，这些要求相对来说都是比较常规的，也是现在一些供应商能够做到的。
基于摄像头的车位识别，目前主要是通过介入360全景系统中的四颗摄像头，或者是采用一颗鹰眼摄像头，只观测前面那部分图像。
这里最主要的技术难点在于图像处理算法，如何把车位有效识别出来，包括白线、黄线，或者虚线、实线、以及不同路面的颜色。
如何把这些有效车位从复杂的图像当中识别出来，这是考验基于摄像头的车位识别的技术难点。
上图体现的就是基于摄像头的车位识别的要求，它的搜寻车位时所需求的车速要比超声波雷达低，平行车位要求低于12公里，垂直车位要低于10公里。
其他的参数要求与超声波传感器识别车位是一样的。再补充一点，标准里对于车位检出的成功率有一个要求——就是要大于90%：10次去检测一个车位，要求9次能够检测出来。
轨迹规划和运动控制技术
