先，采取将超声波传感器和轮速脉冲传感器结合的方式实现车位的检测和泊车初始位置获取。为了提高测量数据稳定性和精度，防止单个雷达失效的情况，提出使用同侧的两个超声波雷达同时对车位进行探测，并结合基于相似度的数据融合方法得到更准确的车位信息。 然后，对车辆低速运动过程进行研究，建立了基于后轴中心为参考点的运动学模型，明确了该参考点在车速和方向盘转角输入下的运动规律，并将规律推广到车身各顶点。分析了单步平行泊车的车辆运动学条件和碰撞约束条件，并将其作为非线性约束，基于 B 样条曲线理论设计路径优化函数。在此基础上，选取多个泊车起点进行 MATLAB 路径规划仿真，验证了路径规划方法合理性。为了跟踪规划出的目标路径，先采用基于 EKF 的航迹推算方法滤除传感器中的噪声信号，得到精确的车辆局部定位信息。利用车辆实时位姿与目标路径的偏差，设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制器，选取了合适的目标函数，将跟踪控制问题转换为凸优化的二次型最优求解问题，并对控制器参数选择问题进行研究。同时，介绍了广泛用于路径跟踪的一种纯追踪控制方法，用作控制器控制效果的对比验证。 通过 MATLAB/Simulink 与 Carsim 的联合仿真，对比模型预测控制和纯追踪 控制两种控制算法下的路径跟踪的位置误差和航向误差进行控制效果验证。最 后，在实车上验证了基于双超声波雷达数据融合的车位检测算法的有效性。并 进行了泊车系统控制策略的功能验证，通过 CAN 总线获取的实时数据进行误差 分析，证明了规划路径的合理性和路径跟踪控制器的有效性

针对地下车库等停车点中车辆使用 GNSS 等定位方式受到信号限制，激光雷 达等传感器的价格高昂，普通后置摄像头无法获取完整的停车位信息等问题，本 文提出一种基于全景俯视图的停车位检测算法。利用四个鱼眼相机获取车辆四周 的信息，建立车身四周的全景俯视图。提出融合线性卷积层的多尺度损失函数卷 积神经网络，提高对停车位的检测准确率，降低传感器成本。对检测到的停车位， 本文提出一种基于网格的图像定位方法，实现停车位与车辆之间的相对位置定 位，排除信号影响，获得停车位的尺寸信息，再结合动态阈值的停车位空闲判断 方法，判断停车位是否满足泊车条件。 自动泊车的路径规划往往需要满足多种约束条件。针对在路宽较窄，相邻停 车位已有车辆停入的条件下自动泊车难以实现的问题，本文提出了一种窄路宽条 件下的垂直停车位泊车路径规划方法。该方法学习驾驶员在窄路宽条件下，通过 多次倒车实现泊车。从泊车过程的逆向过程出发，从最后的泊车状态到初始泊车 状态进行推导，计算泊车过程中的关键点信息，并分别计算各阶段所需的泊车路 径，最后结合各个关键点与中间的路径完成路径规划，实现车辆在窄路宽条件下 的泊车路径规划。 在系统方面，本文基于实验室移动平台设计完整的自动泊车系统，让移动平 台能在按比例缩小的停车位与相应路宽条件下完成自动泊车。

首先，介绍了系统工作的原理，激光网格的两个主要作用是区域划分和尺寸测 量。为了实现这两个作用，研究了激光网格的标定和捕捉。而其捕捉通过鱼眼摄像 头实现，因此，研究了相机模型、畸变模型和相机的标定方法。 其次，研究了基于激光网格的图像处理方案，由于激光网格带来的图像分割和 轮廓增益的效果，简化了图像处理的过程。主要研究的算法包括图像的畸变矫正、 图像的鸟瞰变换、图像的预处理和图像的分割与特征提取。 然后，分析了现实生活中的泊车场景，对泊车位和障碍物的类型进行了整理。 研究了泊车位和障碍物识别的方法，针对本文所提出的基于激光装置的视觉方案 的特性，分别对障碍识别、有车位线标识和无车位线标识这两类车位识别进行了分析。 最后，设计了自动泊车系统的架构，提出了视觉处理器的图像处理策略，通过 模拟真实泊车场景进行了泊车位识别和障碍物识别实验，并对不同类型的障碍物 实验进行了分析。实验结果表明，该方案能够很好的实现车位中和路径中障碍物的 识别，并能有效的解决障碍物和环境背景颜色相近似这一难题。

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。

首先，针对自动泊车环境下可能出现的低光照或明暗交替等复杂场景这一问 题，本文在 vSLAM 系统中设计了处理复杂场景的功能。本文基于 Retinex 理论 模型，从物体成像的原理上分析，利用 LIME 算法来解决这个问题，并且结合自 动泊车场景来设计算法中的权重系数，对算法的时间复杂度进行加速优化。而后 针对一些低光照的图片进行了优化处理来验证 LIME 算法的可行性。 其次，针对 vSLAM 常见的问题，即在跟踪时容易丢失目标、出现尺度漂移 等问题，进行了分析与研究。提出了使用预测模型的方式来减少跟踪失败概率的 方法，提出了适合泊车环境的关键帧筛选策略，针对立体匹配模块，先根据多方 面误差来选择质量较好的点，再用由粗到精最后计算图像的相关性的方法来进行 匹配并更新地图上像素点的逆深度，并在地图优化模块中通过双向 Sim3 检测进 行误差分析解决尺度漂移的问题。 最后，基于大众速腾以及深圳锐尔威视科技有限公司所研发的型号为 RER_USB1080P01-LS43 的相机搭载了实验平台，傍晚时分在吉林大学南岭校区 汽车工程学院周围采集多个停车场数据，验证了在低光照的自动泊车环境下基于 LIME 算法进行 vSLAM 的可行性，并且实验表明在泊车环境下本文算法要优于 传统算法。

首先，自动泊车系统需要一个合理的轨迹规划方法。本文分析了商用车的运 动过程，建立了其运动学模型，考虑了商用车单步垂直泊车的影响因素：车位尺 寸条件、避障约束条件、停放约束条件、车辆参数约束条件等。在此基础上，使 用 B 样条曲线方法对商用车单步垂直泊车的场景进行轨迹规划，并验证了其对 于不同泊车场景的有效性。 然后，设计了非时间参考的轨迹跟踪控制方法，降低了车速对轨迹跟踪控制 的影响。设计了基于模糊控制、基于滑模控制和基于趋近律的终端滑模控制的轨 迹跟踪控制器。进行控制效果的对比，认为基于趋近律的终端滑模控制的轨迹跟 踪控制器的控制效果最好。 最后，基于此 TruckSim 软件搭建了商用车的动力学模型，而后通过Matlab/Simulink 搭建了轨迹规划模型与轨迹跟踪控制器模型。进行了基于Matlab/Simulink 与 truckSim 的联合仿真。通过不同工况场景下的商用车的垂直泊车，对轨迹规划算法的合理性进行验证，同时也检验了轨迹跟踪控制器的跟踪控制效果。

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。