本文的研究内容是基于定车速模糊控制算法的自动平行泊车的问题。对于 自动泊车要解决的三大问题：定位、路径规划、行为控制，本文都一一作了论 述。基于超声传感器的定位算法和基于模糊控制的路径规划是本文主要研究对 象，对于行为控制进行了方案性的论述。在建立基于定车速的模糊控制算法的 自动泊车模型后，进行仿真，得出前轮转角，反馈到方向盘，然后进行方向盘 控制。然后利用遗传算法对模糊控制器参数进行优化，得到更为理想的数据。 通过仿真，结果分析，可以看到模糊控制策略是比较有效的，为自动泊车 后继工作中的关键部分模糊控制器的搭建奠定了基础。

（1）基于 AUTOSAR 标准的 ECU 软件开发方式的探索。在阅读 AUTOSAR相关论文文献及 AUTOSAR 标准相关文档的基础上，深入了解 AUTOSAR 的核心概念及开发流程，选取了一套 AUTOSAR 的工具链来探索其具体的开发实现方式。此部分不具体介绍工具的使用，而是详细阐述开发过程中各个工具的职责分工以及工具链之间的衔接问题，对保持 AUTOSAR 数据一致性的机制及资源的消耗情况也进行了探讨。 （2）功能模块的划分。在阅读大量文献和对本课题组已有策略进行研究的基础，了解整车控制系统各部分的组成和相关原理以及模块之间的交互关系，对纯电动车的整车控制系统功能进行重新的整合，使其功能模块更加分明，同时留出相关接口，完成基于 AUTOSAR 的整车控制系统上层架构的设计，并以此作为后面研究功能分配问题的基础。 （3）功能模块映射评价方法的建立。分析不同功能模块分配方式对系统性能的影响，并定义了三个相关的指标来量化的衡量这种影响，从而建立了一种对不同功能映射方案的评价方法，采用数学的描述方式来表述功能模块的映射过程，利用遗传算法来实现对既定目标方案的搜索,这是本文模块化研究的一个重点。

整个系统划分为图像预处理、车道线检测、车道线跟踪以及偏离预警等四个功能模 块。为了削减干扰信息，缩小检测范围，从而提高系统计算的准确性和实时性，图像预处理模块将视频图像逐帧灰度化、选取感兴趣区域、二值化，最终输出截短的二值化图像给后续模块处理。车道线检测模块中，建立了车道线直线模型，使用 Hough 变换快速检测出车道标志线，输出车道线参数。车道线跟踪模块中，基于车道线线性连续运动假设，使用 Kalman 滤波器算法实现了车道线跟踪，用 Kalman 估计值代替检测值，减少噪声干扰，提高了车道线检测的稳定性。在偏离预警模块中，实现了一种基于横向距离的车道偏离预警模型。

针对车辆低速倒车这一运动过程，建立了车辆数学模型。根据分析车辆数学 模型，得到能够满足多数情况下的泊车路径。由于自动泊车过程可分解为寻找最 佳泊车位置及从最佳泊车位置倒入停车位两个过程，针对这两个过程，分析了无 障碍式及有障碍式的泊车路径。针对有障碍式泊车路径中的寻找最佳泊车位这一 过程通过对群智能算法的比较，运用粒子群算法对其进行了路径规划。通过分析 模糊控制相关知识，针对从最佳泊车位置到停车位这一泊车过程，建立一种模糊 控制方法，通过 MATLAB 仿真实现了其泊车过程

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