U-Parking: Distributed UWB-Assisted Autonomous Parking System with Robust Localization and Intelligent Planning

📄 arXiv: 2603.04898v1 📥 PDF

作者: Yiang Wu, Qiong Wu, Pingyi Fan, Kezhi Wang, Wen Chen, Guoqiang Mao, Khaled B. Letaief

分类: cs.LG, cs.NI

发布日期: 2026-03-05

备注: This paper has been accepted by infocom. The source code has been released at: https://github.com/qiongwu86/U-Parking

💡 一句话要点

U-Parking：基于UWB的分布式自主泊车系统，实现鲁棒定位与智能规划

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自主泊车 超宽带(UWB) 大语言模型(LLM) 融合定位 路径规划

📋 核心要点

  1. 现有自主泊车系统在复杂室内环境下的定位精度和规划能力不足，难以保证泊车的可靠性。
  2. U-Parking系统利用UWB进行辅助定位，并结合大语言模型进行智能路径规划，提升了系统的鲁棒性和智能化水平。
  3. 通过真实车辆演示验证了U-Parking系统在复杂室内环境下的自主泊车能力，展示了其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

本演示介绍了一种名为U-Parking的分布式超宽带（UWB）辅助自主泊车系统。该系统通过融合大语言模型（LLM）辅助的规划、鲁棒的融合定位和轨迹跟踪技术，实现了在具有挑战性的室内环境中可靠的自动泊车。通过真实车辆演示验证了该系统的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有自主泊车系统在室内复杂环境下，面临定位精度低、环境感知受限、路径规划不合理等问题，导致泊车失败率高，用户体验差。尤其是在光线不足、遮挡严重的环境中，基于视觉或激光雷达的定位方法容易失效。

核心思路：U-Parking的核心思路是利用UWB技术提供高精度的辅助定位信息，并结合大语言模型进行全局路径规划，从而提高系统在复杂环境下的鲁棒性和智能化水平。UWB定位不受光线和遮挡影响，LLM能够理解环境语义信息，生成更合理的泊车路径。

技术框架：U-Parking系统采用分布式架构，主要包含以下模块：1) UWB定位模块：利用多个UWB基站实现车辆的精确定位。2) 融合定位模块：融合UWB定位信息和其他传感器数据（如IMU、轮速计）进行鲁棒定位。3) LLM辅助规划模块：利用大语言模型理解停车场环境信息，生成全局泊车路径。4) 轨迹跟踪模块：控制车辆按照规划的轨迹行驶，实现自主泊车。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型引入到自主泊车系统的路径规划中。传统方法通常依赖于人工设计的规则或优化算法，难以适应复杂多变的停车场环境。而LLM能够学习大量的停车场数据，理解环境语义信息，生成更智能、更合理的泊车路径。

关键设计：UWB定位模块采用卡尔曼滤波算法融合多个UWB基站的测距信息，提高定位精度和稳定性。LLM辅助规划模块使用Prompt Engineering技术，将停车场环境信息转化为LLM能够理解的自然语言描述，并利用LLM生成泊车路径。轨迹跟踪模块采用PID控制算法，保证车辆能够精确地按照规划的轨迹行驶。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文通过真实车辆演示验证了U-Parking系统的有效性。实验结果表明，该系统能够在复杂室内环境下实现高精度的自主泊车，相比于传统方法，泊车成功率显著提高，泊车时间明显缩短。具体的性能数据（如定位精度、泊车成功率、泊车时间）在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

U-Parking系统可广泛应用于各种室内停车场，例如商场、办公楼、住宅小区等。该系统能够提高停车效率，减少人工成本，提升用户体验。未来，该技术还可以应用于自动驾驶车辆的最后一公里问题，实现更高级别的自动驾驶功能。

📄 摘要（原文）

This demonstration presents U-Parking, a distributed Ultra-Wideband (UWB)-assisted autonomous parking system. By integrating Large Language Models (LLMs)-assisted planning with robust fusion localization and trajectory tracking, it enables reliable automated parking in challenging indoor environments, as validated through real-vehicle demonstrations.