作为智能汽车时代的代表性系统之一,自动泊车系统已成为大型汽车公司展示其在车辆智能方面的实力的主要方式。针对现有自动泊车系统仍存在无法识别不规则停车位,在泊车过程中泊车路径不连续以及路径跟踪控制过程中误差较大,不能实现对目标车辆的高精度控制的问题,本文通过研究提出了一种基于自适应算法的自动泊车系统,以提高自动泊车系统的智能化程度和不规则停车位的资源利用率。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Car Sim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。