自动泊车系统能够帮助人们在泊车时避免由于操作不当而导致的交通安全事故,同时自动泊车系统也是智能汽车重要的组成部分,已经是国内外各大汽车生产商和高校的研究重点。本文针对自动泊车的车位检测、路径规划及路径跟踪展开研究,针对最常见的平行泊车场景,用摄像头和超声波雷达进行了车位检测,随后进行了路径规划并设计了路径跟踪控制器对泊车路径进行跟踪,并通过联合仿真和智能小车试验对模型的有效性进行验证,为开发低成本自动泊车系统或辅助驾驶系统提供了一部分参考。首先,针对目前自动泊车系统的车位检测存在一定程度上的漏检、误检等情况,本文采用摄像头和超声波雷达两种传感器分别对车位进行检测。对摄像头采集的车位图像进行一系列数字图像预处理操作,利用Hough变换原理检测出车位图像中的直线,基于Open CV平台在Visual studio中编写车位线拟合的程序,完成对车位的检测。利用超声波测距原理,当车辆平行于车位驶过时,通过超声波传感器发射到接收超声波的时间与超声波的传播速度的积的值与距离的关系探测出车位。其次,基于阿克曼转向原理对平行泊车运动过程进行分析,根据车身外轮廓点与后轴中心参考点的几何关系,推导出整车轮廓的运动规律。通过对比分析传统的路径规划方法的优缺点后,选用具有曲率连续且易于跟踪的B样条曲线作为本文的平行泊车路径。结合平行泊车场景的环境约束条件以及车辆自身的运动学约束条件,推导出了泊车需要的最小车位尺寸。然后,为降低车速对路径跟踪效果的影响,以及确保车辆在路径跟踪过程中满足车辆参数约束,基于模型预测控制理论设计了平行泊车的路径跟踪控制器,并在Simulink中进行了路径跟踪的仿真。最后,结合Carsim中的泊车场景与车辆运动学模型以及Simulink车辆运动控制模型,完成平行泊车系统控制策略的联合仿真验证。使用单片机搭建了智能小车试验平台,将控制代码加载进去后控制智能小车进行了平行泊车试验,验证了控制模型的有效性。