自动泊车系统作为高级辅助驾驶系统的重要组成部分,随着无人驾驶技术的发展其应用市场与研究前景也愈发广阔。根据自动泊车系统运行阶段的不同,本文将其按功能划分为可停车位检测与车辆控制两部分,前者负责在车辆行驶过程中搜寻可停车位坐标,后者包含路径规划、车辆定位和路径跟踪,负责在规划泊车路径后根据车辆与车位之间的相对位置关系控制车辆完成泊车。针对以往研究中感知设备在车位检测中的局限性,本文设计一种基于双目相机的自动泊车系统,以同时实现可停车位检测与车辆泊车定位功能,并设计与之对应的路径规划、跟踪算法。主要工作内容包括:通过分析双目视觉成像、测距原理与相机图像标定矫正过程,将双目相机在自动泊车系统不同阶段中用途由其数据需求划分。其中基于区域的匹配算法可生成与图像对应的稠密点云,用于车位探寻阶段以尽可能还原环境信息。而基于特征的匹配算法运行速度较快,在车辆泊车阶段可利用其生成稀疏点云作为视觉里程计实时计算车辆位姿。设计算法提取可停车位坐标。首先采用随机采样一致性算法分别提取障碍物、地面点云。借助车位线与地面对比度关系对原始图像进行处理后,提取车位线图像与视差图结合获取车位线点云。通过研究点云结构性误差,本文提出了一种基于点云误差分布统计的车位检测算法,以提高算法稳定性并减少像素离散化导致的误差。此外本文还设计了对应的路径规划、路径跟踪算法。基于车辆运动约束与泛化的泊车环境限制,研究单步平行泊车的车辆碰撞条件。设计基于三段式的泊车路径规划算法,以获取符合驾驶员泊车习惯的合理轨迹。在自动泊车系统的路径跟踪模块中根据相机坐标系、车辆坐标系与车位坐标系间相对关系,采用视觉里程计提供路径跟踪算法所需的车辆实时位姿信息。针对泊车路径形状普遍特点,本文使用改进的纯追踪算法以提高跟踪路径精度。最后搭建实车平台,在理想场景下实验结果表明本文所设计车位检测算法与自动泊车系统的可行性。