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于运动控制，由于泊车的起始位置相对单一，车运动过程中车速的波动，泊车终止位置范围未进行明确定义，目前的控制算法还存在很多不足。文献[12]中以滑动转向的车辆运动学模型为基础，针对不同泊车阶段分别设计出不同的模糊逻辑控制方法。上述的关键技术直接影响车辆能否检测到车位并选择合适的泊车方式，将车辆准确地停放在规划的终点位置。因为在实际泊车时，车位边上的车辆姿态各异，车位地面无辅助线，自动、准确地寻找一个可以停车的车位成为一个难点，之后如何通过车辆尺寸参数与环境参数规划出一条泊车路径，成为研究的关键内容。由此可见，车位智能识别、路径规划成为本课题研究的关键。
车位智能识别主要依靠环境探测传感器，其中常用的有超声波传感器、激光雷达、摄像头，通过单个传感器测距或多个传感器信息融合完成车位的探测。超声波传感器与其他环境探测传感器相比，不受色彩、光照、烟雾、电磁等影响，且结构简单、价格低廉。模糊理论模仿人的思维，较好地应用在车位识别与运动控制中。B样条理论应用在泊车路径设计中，可以得到曲率连续、变化缓慢的泊车路径，满足壁障约束、方向盘转角与转向角速度约束、车辆停放要求，简化了车速控制，降低了泊车难度，提高泊车的成功率。
基于上述背景，本课题针对车位智能识别、轨迹规划两个关键问题，运用超声波传感器、轮速传感器组成的测距系统，结合模糊理论进行车位的智能检测，之后分析泊车过程中的碰撞约束、方向盘转速与转向角速度的关系，基于B样条理论对泊车路径进行规划，通过设计几种泊车工况对路径仿真分析与实车试验，最后实现自动泊车的功能。
本课题国内外研究概况（并在表格最后附上文献综述）
1. 自动泊车的发展现状
目前，对于自动泊车的研究很多，大致分为三个方面：一是车位的智能识别，通过环境感知传感器检测到合适的泊车位，根据泊车位的参数决策出其采用垂直泊车、平行泊车、还是斜向泊车的方式；二是路径规划，研究者们根据车位的分布情况，加一些约束条件，规划出一条安全路径；三是运动控制，基于经验算法的研究，研究人员通过遗传算法、神经网络算法、蚁群算法、自适应算法、模糊控制等方法设计出运动控制器，对轨迹进行跟踪控制。对于自动泊车系统的生产企业均为国外零部件企业，国内研发进度缓慢。
（1）国外研究现状
国外对自动泊车的研究比较早，早在1989年斯坦福大学的Derrick Nguyen和Bernard Windrow教授首次发表神经网络的半挂车自动泊车研究成果[13]。1990年，南加州大学的Seong Gon和Bart Kosko发表了《卡车倒车控制系统中模糊控制和神经网络的比较》，该文指出：在解决小车倒车问题时，模糊控制比神经网络更精确，误差更小[14]。1994年，Laumont等人通过计算两条路径的方法第一次实现自动平行泊车。1999年，英国K.Jiang\L.D.Seneviratne等人将自动平行泊车分为检测、定位、调整三个阶段，检测定位到车位后，规划出泊车路径并进行跟踪。此外还研究了速度、横纵向运动、汽车转角限制等不确定因素对自动泊车的影响，通过试验验证了方案的可行性[15]。
之后，荷兰的Ming Feng Hsieh等人针对泊车过程中汽车无法按照规划的轨迹行驶，建立了一种可以实时控制的泊车控制器，该算法可以根据不同起始位置实现自动泊车，并通过汽车模型验证了算法的可行性[16]。为了适用多种泊车工况，日本千叶大学的Liu等人以汽车速度和转向角为控制参量的方法，对转向角和车位的限制进行路径规划并采用实时壁障算法实现自动泊车[17]。为了精确地检测到车位，韩国Young-Woo Ryu等人用模糊控制的方式改进了泊车系统，通过超声波传感器与视觉传感器进行数据融合进行车位的检测与车辆的定位[18]。
（2）国内研究现状
国内对自动泊车技术的研究起步较晚，文献[19]综述了国内汽车工程学科的学术研究，结果表明，对泊车问题的研究，国内还停留在初级阶段，大部分研究还只是基于实验室。相比于大众、奔驰、丰田、福特、宝马、雪铁龙、等国外的车企早已在中高端车型上配备了自动泊车辅助系统，国内自动泊车辅助系统还有很大的发展空间和应用前景。
1999年，西安电子科技大学的李汉兵等人研究了自动泊车的模糊控制预测器，解决了在不改变Kosko倒车规则的情况下的死区倒车问题[20]。2001年，清华大学的于伟等人以Kosko的模型控制器为切入点，采用遗传算法对控制器的输入输出参数进行了优化[21]。比亚迪于2003年12月向国家知识产权局提出了自动泊车系统的实用新型专利申请[22]，并在2005年6月获得授权，目前已经在比亚迪秦的高配车型上得到初步应用。2007年，吉林大学的李占江对遗传算法和模糊控制理论进行了研究，分别对平行、垂直、斜式泊车设计出控制器[23]。2009年，吉林大学的张辉针对自动倒车入库的目标库的选择、转向控制算法、行为控制进行了研究[24]。2013年华南理工大学杨昊规划了两段圆弧相切路径，采用五阶曲线拟合，解决了运动过程中速度波动给系统带来的干扰问题。随着外资企业进入中国，一些技术被应用到国产的合资车型上，自动泊车技术的应用比例于2017年已经达到19.19%，预计2020年后，自动泊车市场应用率达到30%，但是搭载自动泊车系统的国产车型数量有限。
2. 车位识别与路径规划技术现状
随着城市车位空间变得狭小、新手泊车过程中碰撞问题的发生、科学技术的进步，车位的智能识别与路径的规划这两个关键技术已有很多汽车零配件供应商争相开发。车辆在低速行驶时，系统自动寻找有效车位；在车位寻找完成后提示驾驶员停车，驾驶员通过一键操作便可以将车辆按照自动规划好的路径停到车位。整个过程降低泊车难度，提高驾驶舒适性和安全性。对于车位智能识别与路径规划方法的研究是实现自动泊车的关键难点。目前，国内外研究人员均投入了大量的研究，并将其工程化应用。
（1）车位识别技术现状
对于车位的识别，国内外已经有很多方法。基于超声波测距法、激光雷达测距法、微波测距法、双目视觉法、环视摄像头全景识别法等对车位探测与识别。目前比较成熟的有基于超声波自动泊车车位检测系统与基于环视摄像头全景泊车车位检测系统。相对于全景泊车车位识别、激光雷达车位检测等，超声波车位检测系统具有成本低、对环境要求较低等优点，对于近距离探测而言，超声波探测精度已经相当精确。经过多年的技术积累，泊车技术已经有较大的发展，从早期前后保险杠接触障碍物发生警报，到后来的摄像头提供倒车影像，蜂鸣器发生警报来辅助泊车。随着技术的变革，超声波传感器探测距离和探测精度的提高，车辆可自主探测车位，但是仍然需要驾驶员换挡操作。最新的车位识别系统在车辆保险杠安装6到8个超声波传感器，两侧传感器能探测5m左右距离,前后保险杠传感器测距1.5m左右，来确定障碍物与保险杠的距离。驾驶员只需要一键操作，基本实现车辆自动探测与全自动泊车功能。
（2）路径规划技术现状
目前，对于轨迹规划的研究方法有很多，文献[25]采用两圆弧相切的方法进行双向路径规划平行泊车并建立碰撞约束函数，但对转向盘转向精度要求高，且泊车系统EPS工作负荷大。文献[26]采用多段圆弧曲线设计泊车路径，并采用回旋曲线连续曲率不连续的多段圆弧，但未研究处理后的路径是否满足车辆碰撞约束。文献[27]中采用Bezier曲线对泊车轨迹进行拟合，实现了泊车路径曲率的连续性，但对车速控制要求高。文献[28]中采用反正切函数设计泊车路径，采用三次多项式解决泊车过程中轨迹不确定性，但增加了计算量与模型参数辨别的难度。文献[29]中采用改进的反正切函数设计泊车路径，解决了原地转向问题，但由于曲线变化不灵活，需要的车位空间较大。文献[30]中采用一种连贯且计算量小的五段式泊车路径规划，并设计了基于PID闭环反馈的车速控制系统，其充分利用了EPS原有的资源，试验表明整个泊车过程的平稳性、连贯性较好。文献[31]采用B样条曲线对泊车路径进行平滑处理，虽然避免了泊车过程中原地转向现象，但未考虑方向盘转速对跟踪效果的影响。文献[32]中应用微分平坦理论将泊车规划问题转化为参数优化问题，但未对所求的结果是全局最优化还是局部最优化进行研究。上述可知，对于自动泊车的轨迹规划，虽然在研究的方法上很多，从国内泊车的应用情况来看，自动泊车技术还未完全成熟。
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