近些年来,随着经济的快速发展和人们生活水平的提高,汽车逐渐进入了寻常百姓家,而随着汽车保有量的逐年增加,不管是各大商业广场,还是各住宅小区的停车位都变得愈加拥挤,使得泊车愈加困难,同时泊车的过程造成了城市拥堵以及严重的交通事故,所以研究自动泊车功能可以有效缓解这些问题。通过对国内外的自动泊车的研究,本文选择路径规划和路径跟踪作文本文的研究路线。本论文首先对车辆在低速条件下的运动进行研究,通过阿克曼转向原理将车辆不相等的左右前轮转角简化一个等效前轮转角,并在Simulink建立车辆运动学模型,通过对比同样车辆参数的Carsim模型仿真后的结果,验证了所建立的运动学模型的可行性。其次,分别对理想条件下的单步泊车和狭窄泊车环境下多步泊车进行路径规划,考虑泊车过程中的避障约束条件,建立泊车的起始区域。接着通过选取泊车起始区域中不同的起始点,将相关参数添加进Simulink运动学模型中,运行仿真得到车辆后轴中心点及四周顶点的运动路径点。自动泊车的安全性和路径的长短是评价泊车功能好坏的关键所在,本文选取对目标优化函数没有太高要求的粒子群算法对泊车的安全性和路径的总路程进行优化。通过分析相应的约束条件后建立约束方程,利用惩罚函数法将线性和非线性约束转化为无约束的优化问题,并利用粒子群算法优化得到合理的多步式泊车路径。随后建立Matlab和Simulink联合仿真模型,通过调节预测时域Np值和控制时域Nc值,使得路径跟踪的误差保持在合理的范围内。在MPC模型预测控制算法中建立车辆等效前轮转角约束和速度约束及各自增量的约束,并分别对单步式和多步式垂直泊车过程中典型的3种路径:后退式圆弧路径、前进式圆弧路径、后退式直线路径进行跟踪。最后运行Carsim软件得到各种路径下车辆的运动动画,从而验证了本文泊车路径跟踪控制器的可行性。