汽车出现以来,汽车的发展为人们的生活带来了越来越大的便利。当今世界,汽车技术的发展,在某种程度上代表着科学技术的最高水平。特别是近年来随着技术的革新和人们对生活品味的提升,汽车已经不再是人们眼中的奢侈品,逐渐走进了普通百姓的家庭。随着汽车在人们生活中普及范围变得越来越广,因倒车引起的事故也越来越多,倒车难的问题得到广泛关注。相对于传统的汽车自动泊车系统,通过车身上的传感器和图像传感器检测泊车过程中车辆的状态,并需要驾驶员的操作。这种方式虽然在一定程度上缓解了驾驶员的倒车压力,但并未从根本上提高车辆泊车的安全性及泊车过程的智能化。因此,研究和开发出一种泊车过程更安全、更有效率的汽车自动泊车系统,成为当下汽车智能化研究的一个热点。针对这些问题,本课题对国内、外现有的汽车自动泊车系统作了深入研究的基础上提出了一种新型的汽车自动泊车控制系统。首先,本课题对该自动泊车系统的决策系统进行了研究,主要分析车辆在平行、垂直、斜型三种泊车方式下的泊车轨迹、模糊算法的设计及对模糊算法的优化。接下来,介绍了系统的整体框架,并对组成该系统的主控单元、车辆周边环境信号采集单元以及执行单元三部分进行了分析。利用超波传感器对空闲停车位进行检测,通过检测数据分析得出空闲车位适合何种泊车方式,系统反馈数据信息决定泊车策略；超声波传感器和惯性导航系统组成车辆的感知系统,负责采集车位信息、车辆周边环境和检测车身姿态信息；利用STM32处理器进行车辆环境信号采集并进行数据处理,最后结合免疫遗传算法的优点对泊车策略优化,使系统能根据泊车位的情况自动选择不同的泊车控制算法,从而使汽车自动驶入泊车位。然后,对系统的硬件及软件进行了详细的设计。其中,硬件部分包括：控制芯片的选择、STM32电源供电电路设计、晶振电路设计、JTAG接口电路设计、超声波传感器选择、惯性导航系统、显示单元(人机界面)、语音单元；软件部分主要介绍了系统的主要算法流程。通过Mat lab分别对基于传统模糊控制设计的控制算法和基于免疫遗传算法优化后的控制算法进行了运动轨迹仿真,结果证明了经过算法优化后的模糊控制器能使车辆在更为紧凑的停车空间环境下完成自动泊车,具有重要的应用前景。