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城市汽车的保有量不断增加导致泊车空间逐渐减小，泊车空间周边的环境也变得更加复杂，对于不熟练的驾驶员来说泊车是个难题，影响着行车安全，随着汽车电子技术快速发展，对自动泊车系统研究也逐渐深入，系统可以减小泊车难度，提高安全性，因此自动泊车系统是汽车安全系统重要的组成部分。本文以某SUV车型为研究对象，建立车辆在低速时的运动学模型，通过逆向路径规划分析平行泊车和垂直泊车过程中可能发生的碰撞点，计算一次性完成泊车所需的最小泊车空间以及确定泊车的初始点；实车试验采集泊车过程的数据，采用不同的数据样本用于粒子群优化的神经网络，避免对安全距离等多种约束关系的分析，使生成的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高；结合模糊控制和神经网络理论，建立泊车模糊控制器，经过对不同大小的泊车位进行泊车仿真，采用多步入库的方式，汽车能在更小的空间内完成泊车，泊车路径更合理和安全。根据自动泊车系统功能的需求，对自动泊车系统的硬软件做了设计，选用飞思卡尔MC9S12XDT512芯片作为系统的主控芯片，用超声波探测泊车空间周围环境，通过模糊控制器输出转向盘所需的转角，用PWM的方式控制转向电机的转动角度