随着汽车保有量的增加,城市道路交通压力日益增加,驾驶员行车与停车的环境也变得逐渐复杂[1],近几年,自动驾驶技术已然成为汽车行业国内外学者的研究热点,随着人工智能、大数据等前沿技术的兴起,自动驾驶也迎来了飞速发展的阶段,自动泊车技术作为其重要组成部分,已量产于各类车型上,受到了许多用户的青睐。自动泊车技术不仅能够切实有效地解决泊车环境复杂,泊车空间小,泊车难等一系列问题,还能提高泊车过程的安全性、便捷性和舒适性。车位探测识别、路径规划及其路径跟踪技术是自动泊车系统的三个重要组成部分,本文以某一车型为研究对象,针对自动泊车系统这三个重要组成部分展开了研究与分析。首先,在车位探测识别方面,本文针对现阶段对没有车位线的非标准车位（主要以斜式车位为主）的检测识别存在的不足,利用车载传感器对泊车环境进行扫描探测,建立了融合超声波传感器、轮速度传感器、视觉传感器信息来辨识车位参数和两侧车辆姿态的平面车位模型,并基于模糊推理方法构建了包括平行车位、垂直车位、非标准车位在内的智能识别系统,实现了对复杂泊车环境下多类型车位的有效识别。其次,建立了车辆运动学模型,并通过分析计算得出低速下的泊车运动方程。在路径规划方面,本文主要针对目前最常用的平行泊车和垂直泊车两种泊车方式展开深入研究,对于平行泊车,在满足自身物理条件约束、避障约束的前提条件下,结合驾驶员习惯初步规划了圆弧曲线+切直线组合方式的多段式泊车路径,考虑到泊车过程的舒适性和平顺性,采用β样条曲线对路径进行平滑处理,获得了曲率连续,变化平缓的泊车路径。对于垂直泊车,主要分为两种泊车工况,当车辆初始位置距离车位相对较远且横向距离较大时,采用一段圆弧式泊车路径;当车辆初始位置距离车位较近且横向距离较小时,先采用两段圆弧+直线的组合方式初步规划泊车路径,为避免在圆弧段与直线段路径的连接点处曲率产生突变,再用回旋曲线对路径进行平滑处理,最终获得了曲率变化连续,且满足避障约束的泊车路径。再次,在路径跟踪控制方面,为提高跟踪精度,采用分层控制策略,上位控制器采用MPC控制算法来控制车辆与参考轨迹间的横向偏差,下位控制器使用模糊PID控制算法来实现对纵向速度的控制。本文又用常用的预瞄控制算法来作对比试验,最后通过Carsim和Matlab/Simulink平台进行联合仿真试验,验证了基于MPC控制算法的路径跟踪控制器的有效性与优越性。