本文提出了一种以车辆为主体的泊位优选策略。本文假定车辆通过网络、地 图或相机与雷达等车载传感器获取了泊位选择所需信息，分析了影响泊位选择的 几种因素；针对停车场的诱导分配策略较少考虑动态障碍物信息的问题，本文利 用多段圆弧的预规划方法将障碍物对泊车难度的影响转化为轨迹安全域的大小， 并依据阿克曼转向最终转化为前轮的转角裕度，以此作为新的属性考虑进泊位决 策；针对挑选的决策属性，本文首先对属性信息进行了因子分析，排除了各属性 间的相关关系，保证了后续决策的准确性；基于熵权法挖掘了各属性信息所反映 的数据价值，并以此为各属性分配了权重；在评价各泊位优劣程度时，结合权重 信息使用“理想点”解法决策出最优泊位；最终，本文设计了典型的停车场场景， 验证了该策略对属性权重分配的合理性，泊位优选结果符合预期。 对于泊车运动控制，绝大多数研究都将泊车看作稳定的低速运动过程，基于 这一假设，将车辆动力学模型简化为刚体稳态运动模型，忽略了车辆动态响应和 侧向滑动，特别是忽略了车辆倒车的稳定性问题。这一方法在车辆稳定低速时取 得了不错的效果，但对速度的适应性较弱。实际倒车入库过程车速并不稳定，存 在车速变化；另一方面，在未来智能化技术普及之后，人类将更少地参与到泊车 环境中，在条件允许的宽敞情况下，车辆可以适当提高车速，提升泊车效率，但 车速稍做提高，车辆动态响应的稳定性便不可忽视。因此简单的稳态运动假设不 能很好地适应相对高速或车速变化较大的场景，也不利于泊车过程中的车速控制。

为降低泊车操作的难度, 减少因泊车引发的事故, 以 LABVIEW 为开发平台, 运用现代图像处理技术、无线通信技术及模糊控制理论设计了自动泊车系统。 介绍了用图像处理技术获得汽车的位置信息及方向信息的方法, 详细阐述了运用模糊控制理论设计自动泊车控制器的过程, 以及用单片机 MSP430F149 及无线收发芯片 nRF905 搭建无线通信模块的方法。 最终系统以无线的方式控制汽车进入目标位置。 该系统对车辆的改装小, 可移植信强。 测试结果表明 , 该系统安全性好, 可靠性高。

针对模糊控制算法在自动泊车技术中的应用，提出了基于模糊控制和自动泊车的运动学模型，建立精简模糊规则库，设计模糊控制器模型，并使用学习算法对模糊控制器的参数进行优化，实现了自动泊车的最优的控制。利用MATLAB软件建立模糊控制器模型，进行了仿真对比验证。结果表明，通过学习算法优化的模糊控制器能够较好地实现自动泊车，并且具有自学习能力，大幅缩短了泊车时间。

平行泊车技术对驾驶人员来说是众多驾驶技术中比较难掌握的一种，因为在泊车的过程中，一方面驾驶员的视线会受到一定程度的遮挡，另一方面，在倒车过程中驾驶员既要注意规避车辆后方的障碍物，同时又要注意车的左右两边不能蹭到障碍物，这对驾驶员，尤其是那些驾驶技术并不熟练的驾驶员来说，确实有一定的难度。研究了辅助平行泊车的路径规划问题，引导车辆从设定位置，根据指定的点和线的位置，改变方向盘的转向无碰撞地泊车入位。针对车辆的平行泊车路径规划问题，借助于驾校教练的泊车经验，提出了一种基于模糊控制的三段式的路径规划方法，进一步平滑化了泊车路径。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性，为自动泊车路径的规划提供了参考。

随着汽车工业的发展，当前自动泊车系统的控制策略已不能满足需要。文章首次将双向路径规划的方法引入到垂直自动泊车的情况中，将倒车的过程逆化，实现了从高约束区域向低约束区域的路径规划；同时还在MATLAB环境下，对使用双向路径规划方法规划出的路径进行了仿真研究，指出双向路径规划的方法可以出色地完成自动泊车和避障任务。

针对城市中停车位狭小、现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题，提出一种自动平行泊车算法。对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进，并有针对性地设计罚函数，采用遗传算法计算最佳泊车路径和最小泊车空间，实现自动平行泊车。仿真结果表明，该算法能快速有效地完成泊车，车辆损伤小，对空间的要求最低。

通过 简 化 运 动 与 转 向 过 程 中 的 车 辆 以 及 停 车 位 ， 提 取 出 车 辆 以 及 停 车 位 的 主 要 参数 ， 建 立 了一 种基 于 运 动 学及 转 向 模型 的 两 阶 段 简 化 辅 助 泊 车 模 型 。 应 用 该 模 型 在中 进 行模 拟 泊 车 分 析 ， 模 拟计 算 结果 与 实 车 泊 车 人 位 过 程一 致性 较 好， 该模 型 可 推 广 应 用 于 实 车 泊 车 系 统 设 计。

首先,建立了包括车身横摆运动、侧倾运动和横摆角速度的前轮转向小车运动学模型对自动泊车的各个过程做了详细分析并探讨了泊车位和车辆位姿参数的确定。其次,基于建立的运动学模型和自动泊车的各个过程,分别设计了自动泊车各个过程中的模糊控制器,给出了相应的输入、输出变量,设计了各自的隶属度函数和各阶段的模糊控制规则表。并运用进行了仿真研究和算法验证。 再次,为了进一步优化模糊控制器生成的轨迹,利用遗传算法对设计的模糊控制器进行优化。由于对控制规则的修改不能取得明显的优化效果,采用对隶属度函数进行优化调整的方法尝试优化模糊控制器。通过的仿真分析,加入遗传算法的模糊控制器能够有效改善系统响应,缩短运动轨迹。 最后,从传感器系统和电动转向系统两方面探讨了自动泊车系统的实现。通过合理安装超声波传感器组群,实现对车身周边环境的自动感知通过对方向盘进行电动转向控制,可以根据智能控制器的输出来实现车辆动作的自动控制。

本文以广汽本田某型号车为试验载体，针对泊车过程中最复杂的工况——平行车位多次泊车入位展开研究，提出了基于累加算法的路径规划方案。采用逆向思维分析车辆在车位内部的运动规律，反向推导出车辆在车位外部的路径轨迹，得到自动泊车的完整路径，并利用 MATLAB 软件设计 GUI 界面进行了仿真验证。 接着，对几种常用测距技术的特点进行对比，综合考虑了传感器的测距精度、安装便捷性和经济成本，选择 SRF01 超声波传感器作为外部环境感知模块的输入。为了进一步降低车位采集过程中波束角造成的误差，提出了车身侧面双超声波传感器斜向安装协同工作的新方法，并分别进行了单个传感器正向安装误差补偿试验和双传感器斜向安装测距试验，通过对比选择了误差值更低的后者作为本文的车位采集安装方式。 然后，根据自动泊车辅助系统各功能模块的需要，搭建了以飞思卡尔 8 位单 片机 MC9S08DZ60 芯片为泊车主控制器的硬件试验平台，并设计了各子模块对应 的软件程序。基于通信要求，分别设计了泊车控制器与超声波传感器 Arduino 控制 板之间的 SCI 串口通信模块以及与 EPS 系统和整车之间的 CAN 通信模块。为了控 制试验车转向系统，设计了 EPS 软件控制策略和硬件控制器，用于替换试验车 EPS系统，并在转向执行机构小齿轮轴上安装了博世转角传感器，完成了对试验车的改装工作。 最后，为了提高自动泊车实车试验的成功率，先在试验车上分别进行了超声波测距试验、轮速脉冲测距试验以及车位采集试验，分析了试验过程中出现的误差原因并进行补偿。最终将本文开发的自动泊车辅助系统应用于试验车上，成功实现了在试验车车身长度加 1m 极限车位情况下的多次泊车入位，验证了本文所提出路径规划方案的可行性。

本文以某 SUV 车型为研究对象，建立车辆在低速时的运动学模型，通过逆 向路径规划分析平行泊车和垂直泊车过程中可能发生的碰撞点，计算一次性完 成泊车所需的最小泊车空间以及确定泊车的初始点；实车试验采集泊车过程的 数据，采用不同的数据样本用于粒子群优化的神经网络，避免对安全距离等多 种约束关系的分析，使生成的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果 和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高；结合模糊控制和 神经网络理论，建立泊车模糊控制器，经过对不同大小的泊车位进行泊车仿真， 采用多步入库的方式，汽车能在更小的空间内完成泊车，泊车路径更合理和安 全。