平行泊车是指将车辆停到平行于通道方向的泊车位内的一系列行为,其具体过程为:（1）寻找可泊车位,行驶至车位附近并保持车辆与车位平行;（2）选取合适的泊车起点,并规划泊车路径;（3）操作方向盘以及执行离合与刹车动作,跟踪路径,同时注意车身与周围障碍物间距离,直至完成泊车任务。本文使用折反射式相机获取车身环境图像,相比多相机拼接方式,具有结构简单、成本低、成像效果好的优势。本文设计了一种轻量神经网络结构实现车位角点检测,具有较高精度和检测速度的优点;最后针对狭小车位设计两段式路径规划方案,优化参数获取最短平行泊车路径,其主要内容如下:本文采用折反射式全景相机用于平行泊车环境图像信息采集,通过置于车辆顶部的折反射式全景相机获得车身周围环境信息,并根据成像原理将全向图展开为俯视图。本文使用Mobile Net特征提取网络,构建回归式的车位角点检测网络,并基于车位角点的匹配模型重构车位。相较于常规的检测方案,本文的检测速度有了很大的提升。在平行泊车路径规划问题上,本文针对狭小泊车位采用两段式平行泊车路径规划方案,使用粒子群算法对相关参数进行优化,获取长度最短的泊车路径。最后,本文实验室环境下搭建三种平行泊车工况,使用“小强XQ-PRO4”移动机器人对上述内容进行验证,获得了较好的实验结果,实验结果表明本文采用的车位检测方法有效的提高了车位检测速度,并且在路径规划方面能够很好的满足狭小车位的任务需要。