在无人驾驶技术大力发展的背景下,智能化的自动泊车系统必不可少。自动泊车技术是汽车无人驾驶技术的关键组成部分,而车位识别又是自动泊车系统的重点及难点。首先,针对空间车位识别中对斜式车位识别的缺失,在斜式车位识别时超声波传感器可探测的有效区域约束条件下,通过融合距离和视觉信息,提出一种对生活中常见的六种斜式车位识别的方法,结合平行和垂直车位识别,基于Sugeno型模糊推理原理推理计算出车位类型,最终实现多工况空间车位识别。然后,针对生活中的车位线车位,利用视觉传感器采集车位角点在俯视图像坐标系下的坐标,采用基于逆透视变换的平面测距模型获取车身侧面与车位角点的侧向距离,融合超声波传感器和车辆里程值信息,基于多传感器信息交互,建立了车位坐标系,实现了车位线车位的识别。其次,基于车辆运动几何原理,进行泊车工况下车辆运动学建模,考虑车辆实际的运动学以及部分动力学约束,分别进行平行和垂直泊车路径规划,提出一步后退式斜式车位路径规划和后退—前进式斜式车位路径规划,并分析斜式泊车中可能出现的碰撞,对车位线车位中平行和垂直车位进行路径规划,通过仿真验证控制策略的有效性。最后以某乘用车为试验平台,对泊车系统中车位识别模块视觉传感器进行相关参数标定,将视觉信息融入泊车系统,提出完整的自动泊车系统车位识别方案;将自动泊车视觉信息采集、车位识别信息交互策略和泊车起始区域及路径规划转化为主控芯片C语言,完成自动泊车系统软件程序设计;进行大量的自动泊车实车试验,结果表明,泊车成功率高,系统可靠性高,验证了车位识别、决策规划策略有效性和精确性。