A*算法在自动驾驶的泊车任务中可以应用于规划从车辆当前位置到目标泊车位的最短路径。以下是一种可能的应用方法：

环境模型：首先，你需要将环境（如停车场）建模成一个网格（grid）。每个网格单元代表车辆可能的位置，单元内可能包含障碍物（如其他车辆或建筑物）。

设置起点和终点：在网格中，设置车辆当前的位置为起点，目标泊车位为终点。

应用A算法：使用A算法，在网格中寻找一条从起点到终点的最短路径。在这个过程中，需要考虑车辆的尺寸、可能的行驶速度以及转弯半径等参数。

g(n) 是从起点到当前网格单元的实际距离，可以用车辆需要行驶的实际距离来计算。

h(n) 是当前网格单元到目标泊车位的预计距离。为了使得估计更准确，你可能需要考虑车辆的尺寸和形状。例如，你可以使用车辆的质心到目标泊车位的欧氏距离作为 h(n)。

每次选择 f(n)=g(n)+h(n) 最小的网格单元进行扩展，直到找到一条到达目标泊车位的路径。

路径平滑：A*算法找到的路径可能会包含一些不必要的转弯，因此在实际使用时，可能需要对路径进行平滑处理，例如使用样条插值（spline interpolation）。

生成控制指令：根据平滑后的路径，可以生成一系列的车辆控制指令（如速度和转向角度），以驱动车辆沿着规划出的路径向目标泊车位行驶。

以上是一种可能的应用方法，但在实际应用中，可能需要根据具体的环境和需求进行一些修改和优化。例如，可能需要考虑车辆的动力学模型，或者使用其他的路径平滑方法。

举例：

在一个游戏迷宫中，要从起点（A点）走到终点（B点）。迷宫被分为很多个网格单元，你每次可以向上、下、左、右移动一个网格。在这个例子中，A* 算法就是要找到一条从A点到B点的最短路径。

1. f(n): 这是我们给每个网格单元评估的分数。我们每次都会选择f(n)最小的网格单元进行下一步的移动。
2. g(n): 这是从起点A到当前网格单元的实际移动距离。比如，如果你已经向右移动了3个网格，那么g(n)就是3。
3. h(n): 这是从当前网格单元到终点B的预计移动距离。这个预计距离是基于某种估算方法得出的。例如，你可以直接计算当前网格到终点B的直线距离作为h(n)，或者，如果你知道迷宫的布局，你可以计算出最优路径的距离作为h(n)。在实际的问题中，这个h(n)通常是一个启发式的估计，可以帮助我们快速向目标前进。

所以，对于每一个网格，我们都会计算一个f(n) = g(n) + h(n) 的值。g(n)代表我们已经走过的距离，h(n)代表我们预计还要走的距离。我们每次都选择f(n)最小的网格进行下一步的移动，这样就能保证我们总是以最快的速度向目标前进。