首先，对超声波车位识别技术和不规则车位规则化处理进行研究。通过分 析超声波传感器在进行车位识别时存在测距误差，提出了水平车位检测补偿处 理的方法；针对现有车位识别检测系统在进行复杂泊车位检测时存在的问题， 本文设计了一种车位规则化处理模型，将两种车位不规则的情况进行处理，使 之满足自动泊车的需求，并在 Simulink 软件中设计了相应的程序模型。 其次，提出了自适应拟合双圆弧泊车轨迹的规划方法。简化车辆的转向系 统，建立了车辆运动学模型，以车辆后轴中点坐标为输入量，得到车辆轮廓点 信息，利用泊车过程的可逆性，确定了最小车位尺寸和泊车可行初始位置；通 过分析泊车过程可能存在的碰撞以及车辆运动的合理性，确定了平行泊车的约 束信息；提出了自适应泊车轨迹的规划方法，通过利用反正切函数对双圆弧泊 车轨迹进行了拟合，满足了泊车路径曲率连续的要求。 再次，研究了平行泊车路径跟踪控制方法，建立了自适应控制策略的跟踪 控制模型。在对汽车动力学模型分析的基础上，得到了泊车过程路径跟踪的控 制目标，提出了相应的跟踪控制方案，并且设计了自适应跟踪算法。同时对算 法进行了优化，提出了目标车身角补偿的自适应跟踪方法，搭建了自动泊车系 统的补偿自适应路径跟踪模型。 最后，进行了基于自适应算法的平行泊车的实验验证。利用 CarSim 和 Simulink 软件对设计的自适应平行泊车系统进行联合运动仿真，分别对车位识 别处理系统、泊车轨迹规划系统和路径跟踪系统的有效性进行验证，并结合实 验智能车进行实际泊车模拟，相关结果验证了本文所提出方法的正确性。

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引言 　　智能移动机器人集成了机械、电子、计算机、自动控制、人工智能等多学科的研究成果，在当前机器人研究领域具有突出地位。控制系统是机器人的核心部分，目前应用在机器人底层控制系统的微控制器主要有8／16位单片机和数字信号处理器(DSP)两种类型。但使用8／16位单片机处理数据能力低，且硬件电路庞大，系统稳定性弱，DSP的设计初衷是为了数字信号处理，相比而言，嵌入式微处理器ARM具有几乎相同的内部资源和运算速度，但在控制方面性能优于DSP，而且许多ARM器件支持TCP／IP协议，有利于将来机器人的网络控制。综合考虑以上因素，这里提出了一种基于ARM和复杂可编程逻辑器件(CPLD)的智能轮式移动

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采用Stop 和Play算子表示的Prandtl-Ishlinskii回滞模型描述回滞特性, 该模型便于实现控制器的设计.考虑带有未知回滞驱动且以状态空间形式表示的连续时间线性动态系统, 给出了模型参考自适应控制设计方案.控制策略保证闭环系统的全局稳定性和期望的跟踪精度,有效地抑制回滞产生的不精确和振荡现象.数值仿真结果表明了控制算法的有效性.

基于文献《Rajamani R. Vehicle Dynamics and Control[M]. Springer Science, 2006.》中2.2节原理，实现车辆横向运动模型仿真验证，opencv + c++