Valet Parking Park
源码路径:
modules/planning/scenarios/valet_parking_park/
概述
代客泊车场景 (Valet Parking Park) 实现代客泊车的完整规划流程。收到路由下发的泊车指令后，从车道巡航切换到泊车模式，依次完成接近车位、执行泊车轨迹规划、泊车精度校验三个阶段。若精度不满足要求，自动进入重试阶段。场景采用 Scenario / Stage 两层架构，开放空间 (Open Space) 规划器负责生成泊入轨迹。
核心类
ValetParkingContext
场景上下文，继承自 ScenarioContext，在泊车全流程中传递状态：目标车位 ID (target_parking_spot_id)、预停车标志 (pre_stop_rightaway_flag)、预停车点 (pre_stop_rightaway_point)、指令序列号 (command_sequence_num) 及场景配置 (scenario_config)。
ValetParkingParkScenario
场景主类，继承自 Scenario。负责场景初始化（加载配置、获取高精地图指针）、入场条件判断 (IsTransferable)。入场条件包括：存在泊车指令、参考线有效、在路径上搜索到目标车位 (SearchTargetParkingSpotOnPath)、车辆与车位距离在配置范围内 (CheckDistanceToParkingSpot)。
StageApproachingParkingSpotPark
第一阶段：接近车位。沿参考线巡航接近目标泊车位，将目标车位 ID 和预停车信息写入 OpenSpaceInfo，忽略目的地障碍物决策，执行参考线规划任务。车辆停下且在有效范围内后转入泊车阶段。
CheckADCStop：检查车辆线速度是否低于max_abs_speed_when_stoppedGetTargetS：获取目标车位中心在参考线上的s坐标CheckADCInParkingRange：检查车辆前端与停车围栏距离是否在max_valid_stop_distance内
StageParkingPark
第二阶段：执行泊车。调用 ExecuteTaskOnOpenSpace 生成泊车轨迹。到达目标后通过 CheckADCParkingCompleted 校验精度（横向误差、纵向误差、航向角误差），不满足则切换到重试阶段。通过 CheckParkingMissionInfo 跟踪泊车任务状态，防止重复执行。
StageParkingRetryPark
第三阶段：泊车重试。当第二阶段精度不足时进入，重新执行开放空间规划修正泊入位置。到达目标后直接标记完成，通过 CheckParkingAccuracy 记录精度日志但不影响流程。
ParkingMissionInfo / ParkingMissionStatus
泊车任务状态管理：RUNNING（执行中）/ DONE（已完成）。ParkingMissionInfo 记录车位 ID、指令序列号和状态，用于判断是否需要重新执行泊车任务。
核心函数
| 函数 | 类 | 说明 |
|---|---|---|
Init | ValetParkingParkScenario | 加载 ScenarioValetParkingParkConfig 配置，获取高精地图指针 |
IsTransferable | ValetParkingParkScenario | 判断入场条件：泊车指令有效、目标车位在路径上、距离在范围内 |
SearchTargetParkingSpotOnPath | ValetParkingParkScenario | 在参考线 parking_space_overlaps 中匹配目标车位 ID |
CheckDistanceToParkingSpot | ValetParkingParkScenario | 计算车位中心与车辆在参考线上的 s 值差，判断是否在范围内 |
Process | StageApproachingParkingSpotPark | 接近阶段主流程，执行参考线规划，车辆停下且在范围内则切换阶段 |
Process | StageParkingPark | 泊车主流程，调用开放空间规划，到达后校验精度决定完成或重试 |
CheckADCParkingCompleted | StageParkingPark | 校验泊入精度：横向 < max_lat_error、纵向 < max_lon_error、航向 < max_heading_error；平行泊车未启用重试时直接通过 |
CheckParkingMissionInfo | StageParkingPark | 检查车位 ID 或指令序列号是否变化，判断是否需要重新泊车 |
Process | StageParkingRetryPark | 重试主流程，执行开放空间规划，到达后直接标记完成 |
CheckParkingAccuracy | StageParkingRetryPark | 计算并输出横向、纵向和航向角误差日志 |
配置
配置定义在 proto/valet_parking_park.proto，消息类型 ScenarioValetParkingParkConfig：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
parking_spot_range_to_start | double | 20.0 m | 进入场景的最大车辆-车位距离 |
max_valid_stop_distance | double | 1.0 m | 接近阶段最大有效停车距离 |
max_heading_error | double | 0.1 rad | 航向角误差阈值，超过触发重试 |
max_lat_error | double | 0.3 m | 横向误差阈值，超过触发重试 |
max_lon_error | double | 0.1 m | 纵向误差阈值，超过触发重试 |
enable_parallel_retry_parking | bool | false | 是否允许平行泊车重试 |
运行时配置 (conf/scenario_conf.pb.txt) 实测值：max_heading_error: 0.08，max_lon_error: 0.15，其余与默认值一致。
调用关系
流水线 (conf/pipeline.pb.txt) 定义三个阶段：
ValetParkingParkScenario
├── Stage 1: APPROACHING_PARKING_SPOT_PARK (接近车位)
│ ├── OpenSpacePreStopDecider / ObstacleNudgeDecider
│ ├── LaneChangePathGeneric / LaneFollowPath / LaneBorrowPathGeneric
│ ├── FallbackPath / PathDecider / RuleBasedStopDecider
│ ├── SpeedBoundsDecider → PathTimeHeuristicOptimizer
│ ├── SpeedDecider / SpeedBoundsDecider / PiecewiseJerkSpeedOptimizer
│ └── fallback: SmoothStopTrajectoryFallback
├── Stage 2: PARKING_PARK (执行泊车)
│ ├── OpenSpaceReplanDecider / OpenSpaceRoiDecider
│ ├── OpenSpacePathPlanning / OpenSpaceTrajectoryOptimizerPark
│ └── OpenSpaceTrajectoryPostProcess / OpenSpaceFallbackDeciderPark
└── Stage 3: RETRY_PARK (精度不足重试，任务同 Stage 2)阶段切换逻辑：
- Stage 1 -> Stage 2：
CheckADCStop且CheckADCInParkingRange均为 true - Stage 2 -> 完成：到达车位且
CheckADCParkingCompleted通过 - Stage 2 -> Stage 3：到达车位但精度不足（非未启用重试的平行泊车）
- Stage 3 -> 完成：到达车位后直接标记完成，记录精度日志
所有场景和阶段类通过 CYBER_PLUGIN_MANAGER_REGISTER_PLUGIN 宏注册为 CyberRT 插件。
Steven Moder