自动泊车程序算法主要分为 规划算法和控制算法两大类，具体介绍如下：
规划算法
混合A*算法：混合A*算法结合了A*算法和其他优化方法，以提高泊车路径的效率和安全性。
几何方法：几何方法基于车辆的尺寸和周围环境的形状进行路径规划，例如A*算法和Dijkstra算法，这些方法简单高效，但只能生成简单的路径，不能考虑车辆的动力学特性和道路状况。
优化方法：优化方法将路径规划问题转化为数学优化问题，通过优化算法找到最优路径，例如遗传算法和粒子群算法，这些方法可以生成更优的路径，并考虑车辆的动力学特性，但计算量较大。
基于学习的方法：通过收集大量专家泊车轨迹数据，基于学习的仿人策略方法可以有效解决泊车任务。例如，模仿学习可以执行从RGB图像到路径规划的端到端规划，使用目标查询编码器来融合图像和目标特征，并使用基于Transformer的解码器自回归预测未来的航点。
控制算法
PID控制器：PID控制器通过比例、积分和微分三个环节的反馈控制作用，实现对车辆运动的精确控制。
模型预测控制（MPC）：MPC通过预测车辆未来一段时间内的运动状态，并选择最优的控制策略，以实现对车辆运动的优化控制。
线性二次调节器（LQR）：LQR通过最小化二次代价函数，设计出最优的控制策略，实现对车辆运动的控制。
建议
选择合适的算法组合：根据实际应用场景的需求，选择合适的规划算法和控制算法组合，以实现高效、安全的自动泊车功能。
数据融合与机器学习：利用多传感器数据融合技术和机器学习算法，可以进一步提高自动泊车系统的环境感知和决策能力。
优化计算效率：针对优化方法计算量大的问题，可以通过改进算法或采用硬件加速等手段，提高计算效率。