随着汽车保有量日益增加，道路空间日益拥挤，停车难问题也随之突显。为了解决这一难题，自动泊车辅助系统开始得到广泛关注和研究。自动泊车辅助系统是智能车辆的重要组成部分，是集环境感知，规划决策和辅助驾驶能功能于一体的综合智能系统，具有广阔的应用前景。本文针对智能车辆中自动泊车系统的关键技术进行了深入的研究，主要工作如下：　　第一，本文设计了一种改进的CURE聚类算法，并以激光雷达为传感器对前后方存在车辆的停车位进行识别。针对车载激光雷达的应用环境，分析激光雷达的数据特点，选择合适的代表点对雷达进行聚类处理。再经过特征提取和拟合处理，提取道路停车位信息，识别车位。经实验验证，改进的算法的聚类效果能够满足停车位识别的要求。　　第二，针对前后方不存在车辆的道路停车位，提出了利用视觉技术的道路停车位识别方法。设计了一种改进型Sobel算子，提高了对停车位边缘的检测效果。根据采集的道路停车位图像数据的特性，提出了一种极角约束的改进型Hough变换，对角点可能出现的区域进行划分，为后续车位识别工作提供感兴趣区域。经由Harris算子提取后的角点再进行逆透视变换，从而达到识别车位的目的。　　第三，研究了基于最小转弯半径算法的水平位姿和竖直位姿的停车位泊车路径规划方法。利用数据采集模块得到的道路停车位的坐标信息，结合本车信息，针对不同的停车位情况，规划出相应的泊车路径。并讨论了在车辆泊车过程中防止碰撞的约束条件。　　搭建了系统实验平台，进行大量实验。结果表明，停车位识别算法在不同的路况下具有良好的适应性和较好的抗干扰能力；泊车路径规划算法合理有效。本文提出的算法具有较好的准确性，实时性和鲁棒性。