现在，随着车辆的普及，越来越多的人拥有了自己的汽车。倒车是日常车辆使用过程中经常使用的操作。但是在实际生活中，许多人由于倒车不当而导致爱车受损，甚至造成更严重事故的情况时有发生。为了解决这个问题，倒车辅助系统应运而生，如常见的超声波倒车雷达、倒车影像显示器等。但这些方法都只是在一定程度上降低了驾驶员倒车的难度，并不能智能引导驾驶员倒车操作。本文利用二级曲线拟合思路，设计了一套基于倒车轨迹预测算法的可视化倒车辅助系统。其可以实时预测并显示出当前转向角下的倒车轨迹，智能化地引导驾驶员操作倒车，降低倒车时发生车辆损伤甚至交通事故的风险。论文介绍了日常生活中人们遇到的倒车问题，即倒车辅助系统的产生背景，明确了对其进行研究的必要性和意义，说明了目前各类常见倒车辅助设备的工作原理，并分析比较了各自的优缺点，指出智能化地引导倒车操作甚至自动驾驶技术将是未来的发展方向。给出了汽车运动学模型的推导过程，并对以其为基础，通过摄像头标定处理，预测倒车路径的方法进行了分析，指出其在实际操作过程中的一些不足。着重说明了基于最小二乘法的曲线拟合理论，并详细解释了创新性地将其运用于预测倒车路径的实现过程。对用来测试预测效果的实验测试平台进行了详细介绍。主要从机械结构、硬件电路以及控制算法方面，介绍了整车模型、行进控制机构、转向控制机构、主控芯片、倒车影像采集摄像头、倒车影像显示器件以及无线监测控制终端等单元。从器件的选择，方案的比较，到最终算法的实现，都给出了详细的设计说明。利用实验测试平台，对倒车路径预测算法进行测试实验。先通过Visual C++编写的上位机获取倒车影像，读取轨迹坐标数据。再利用MatLab对采样的轨迹坐标数据进行分组拟合，分别得到步进转向角下的曲线拟合参数。在此基础上，再拟合出转向角和每一组拟合参数之间的函数关系。最终利用转向角即可预测出对应的预测倒车轨迹。通过对比实时预测出的轨迹与实际的倒车轨迹，发现轨迹预测误差比较小，预测效果较好。最后，对测试的结果进行了分析和总结，并对本系统中可能的改进思路进行展望，以供后续研究。