近年来,随着城市车辆保有量的增加,不仅停车位数量与车辆数量难以匹配,停车位的尺寸也越发狭窄,由此引发的泊车安全问题受到社会各界广泛关注。自动泊车系统可以让用户通过简单操作便将车辆无碰撞地泊入停车位,为用户带来便利的同时可以帮助缓解交通压力,减少泊车事故。为了提高泊车过程的安全性和舒适性,本文提出一种面向自动停车场景的全局逼近与局部泊车规划方法,并对泊车路径曲率连续等问题提出相应的解决方案。首先,针对传统A*算法未考虑车辆航向角等信息,导致规划出的路径难以执行的问题,提出基于六节点扩张策略和模糊控制理论的改进A*算法。对于传统A*算法路径规划面临的死点问题,对其借助搜索维度的提升和基于航向角信息的六节点扩张策略来提高路径质量。考虑路径规划不能适应复杂环境,引入模糊控制理论,利用障碍物占比与最大膨胀距离描述障碍物环境复杂程度,来调整跟随代价与避障代价的系数,得到更符合实际车辆运行的路径。其次,针对局部泊车环境下泊车操作描述复杂的问题,将泊车场景归为三类:平行、垂直和对角泊车,同时分别进行平行移位、垂直移位和定点转向的归一化描述与处理。为了描述泊车任务的形状特征与运动轨迹,提出泊车任务的符号表示与向量表示的概念。为了得到泊车路径参量解集,将三种泊车任务视为仅有单一姿态量变换的移动任务,借助起末姿态建立约束关系,为下文的平行泊车场景提供理论基础。再次,针对平行泊车常用双圆弧法的圆弧拼接处的路径曲率突变问题,提出基于β样条曲线的平行泊车路径拟合方法。为了得到无碰撞的平行泊车路径,通过求解车辆轮廓点与泊车位及对面道路边界的极限位置得到泊车圆弧半径极限值。考虑车辆是否可以完成泊车的前提条件,引入泊车过程中及泊车结束点的安全距离得到最小安全泊车位。针对泊车路径圆弧相切处曲率突变问题,借助β样条曲线对其进行拟合,并利用其曲率约束特性得到无碰撞拟合路径的控制点间距。最后,基于ROS和Matlab分别对全局逼近路径规划算法及局部泊车路径规划算法进行仿真实验。通过搭建实验室场景,验证了改进A*算法考虑车辆航向角及转弯半径时路径规划的平稳性,同时利用多组泊车实验验证了局部泊车约束条件的可靠性。本文提出的面向自动停车场景的全局逼近与局部泊车路径规划方法对车辆在非结构化场景与泊车场景下的路径规划具有启发及参考意义。