自动泊车系统是无人驾驶研究领域的重要组成部分,其路径规划及跟踪方法是体现泊车智能水平的直接、关键环节。本文以前轮转向的四轮汽车为研究对象,运用四阶B样条理论对泊车路径进行规划,设计模糊控制与卡尔曼滤波结合的路径跟踪方法,实现对泊车路径的精准跟踪。主要工作概括为以下几个方面。首先,比较各种测距传感器的性能参数,综合考量系统的功能需求及可推广性,将超声波传感器作为泊车位环境信息采集单元的测距传感器,对基于超声测距原理的自动探测停车位的方法进行设计,为后文自动平行泊车路径规划及跟踪方法提供研究基础。其次,针对两圆弧相切的泊车路径在切点处出现车辆原地转向的问题,在建立车辆运动学模型、确定最小泊车空间大小和分析避障约束的基础上,提出基于B样条理论的泊车路径规划方法,使切点处尽可能更平滑,以避免车辆原地转向,提高泊车效率。搭建Matlab/Simulink模型,以不同的倒车初始位置进行仿真,确定在所提方法下的倒车初始位置的有效区域,从而验证所提方法的可行性。然后,针对泊车路径跟踪误差大、精确度低的问题,提出一种模糊控制与卡尔曼滤波结合的路径跟踪方法。从减小系统所受传感器测量噪声干扰的角度入手,在模糊控制中引入卡尔曼滤波方法,减小车辆的位置偏差和航向角偏差,以提高前轮转角输出量的准确性,进而提高泊车路径跟踪精度。搭建Matlab/Simulink模型,以模糊控制方法为对照,进行仿真对比实验。最后,进行模拟实验验证。以舵机转向智能小车为实验载体,提出完整的自动泊车硬、软件设计方案,将自动泊车车位检测、泊车路径规划及跟踪方法转化为控制芯片可处理的C语言程序,进行小车实验。结果表明,泊车成功率高,系统可靠性强,验证了所提泊车路径规划及跟踪方法的可行性。