世界各国已将智能化汽车作为发展未来交通和未来城市的重要组成部分,企业机构等全面推进智能汽车技术的研发和落地。面对完全自动驾驶汽车技术的复杂性,场景化、低速化、功能化是智能汽车技术现阶段的主要发展方向,也是实现自动驾驶的必经之路。低速场景化的自动代客泊车系统作为智能汽车技术的融合产品,是探索自动驾驶发展中的重点。本课题来源于某校企合作研发项目,旨在实现区域自动代客泊车应用,本文重点研究自主引导行驶技术中的全局路径规划算法和参考路径跟踪控制应用算法。为实现智能车自动行驶控制,本文首先基于项目系统要求和现有实验车辆平台,建立满足行车控制要求的车辆运动学模型,通过线性化和离散化处理,构建能够描述车辆运动状态的离散状态空间方程,为智能车的行驶状态预测和控制算法提供理论基础。同时本文测绘记录实验场地(室外停车场)位置地图,描述行车道路、停车位、树木和障碍物等之间的精确位置关系,结合道路行驶规则和Open DRIVE路网技术建立实验场地高精度电子地图,为智能车系统路径规划和跟踪控制提供环境信息。然后结合图论和启发式路径搜索理论,基于在高精度电子地图中设定的道路航点,综合路径最优和操控性以改进Floyd+A*混合路径规划算法;通过构建路径规划策略,实现智能车行驶全局参考路径的在线动态规划,为智能车的行驶提供安全最优的参考路线。为保证智能车能够精准地按照参考路径行驶,结合模型预测控制算法,设计满足智能车模型和行驶控制要求的路径跟踪控制器。将控制器的目标函数求解问题转化为二次规划求解问题,在QP求解方法的基础上,结合对偶算法通过对海森矩阵分解求逆,提出一种新的QPKWIK求解器,在Matlab/Simulink软件仿真平台上验证了QPKWIK求解器的快速性和有效性。最后设计搭建实验车辆系统平台,通过对实际行车数据分析,验证了本文路径规划算法、路径跟踪控制器和自主引导行驶系统的有效性和可行性。结合全自动泊车技术,实现区域自动代客泊车应用。