在汽车“新四化”的背景下,无人驾驶技术的发展决定了汽车行业的前景。智能化泊车技术从实际问题出发,解决了如今车辆保有量大与车位可利用率小的矛盾。自动泊车则更注重解决停车难和停车安全性低下等问题,泊车技术相比其他智能化技术而言,需要场地单一,对汽车改装较少,试验速度较低,安全性更高,因此必将先于其他技术更早进入研发。由于泊车环境复杂,泊车路线单一则会导致规划路线求解困难,增大泊车成本。为了解决此问题,本文研究工作就是从周围环境与车身参数出发,规划一条符合环境要求和车辆运动要求的泊车路线,并采用相应的路径跟踪算法,通过仿真技术对其跟踪性进行验证。主要内容如下:首先,从传感器测距原理出发,对车位识别算法进行设计。主要解决空余车位与其他车辆的区分和对空余车位的实时监测以此排除障碍物的存在。其次,从环境参数与车身参数出发,建立约束条件,基于反正切函数作为规划路线,对其函数未知参数进行优化,从而建立一个带约束的优化问题。并采用粒子群算法对其进行求解。通过对结果进行分析比较,选择最优路线。然后,横向运动控制采用纯跟踪控制算法,纵向运动控制采用PID-查表的方式。通过MATLAB/Simulink搭建模型,分别从纵向控制和横向控制角度出发,对跟踪性进行研究。最后,本文借助CarSim软件的强大功能,对整个泊车算法进行仿真验证。设置其传感器参数,电机特性曲线参数,仿真接口参数和搭建泊车环境等环节作为仿真前提,通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真,验证了算法的合理性。并将仿真路线与期望路径对比,进行了误差分析,验证了跟踪算法的平顺性。结果表明规划算法能适应不同环境,设计出一条符合车身参数和环境参数的泊车路线,纯跟踪算法能较好跟踪该路线进行泊车入位。