在感知技术、控制技术和人工智能为代表的新一轮科技发展浪潮下,无人驾驶技术不断取得新的进展和突破,已成为当前汽车前沿技术的研究热点,推动汽车产业走向转型升级。其中,自动泊车系统作为无人驾驶技术的一项重要应用,对有效减少泊车事故,提升泊车安全性、稳定性和便利性起到至关重要的作用,具有十分广泛的研究与推广前景。论文针对泊车路径规划方法这一自动泊车系统的关键技术开展深入研究,提出了改进的分段式路径规划方法,并将其应用于一款自动泊车系统的设计中,主要研究工作如下:1.建立了低速泊车稳态及动态运动学模型。基于阿克曼转向模型,论文研究了转向盘转角与等效阿克曼转角和车辆转弯半径的关系,依据转向盘转角变化状态,将转向运动划分为稳态转向和动态转向两种转向工况,建立了低速泊车稳态及动态运动学模型,通过MATLAB仿真对低速泊车稳态及动态运动学进行了分析。2.提出了改进的分段式平行泊车和垂直泊车路径规划方法。针对车辆起始位姿与车位不平齐和单一工况规划路径不平顺的问题,论文综合考虑了泊车路径规划的两个阶段,并通过判定车位长度,设计了稳态转向和动态转向两种泊车工况,提出了改进的分段式平行泊车和垂直泊车路径规划方法,通过MATLAB仿真试验验证了分段式泊车路径规划方法的适用性和准确性。3.设计了自动泊车系统,并提出了系统的智能评价方法。基于低速泊车稳态及动态转向运动学研究和分段式泊车路径规划方法,论文设计了自动泊车系统的软硬件架构以及各个功能模块,通过Pre Scan和MATLAB联合仿真验证了系统的可行性。在此基础上,提出了一种基于BP神经网络的自动泊车系统智能评价方法,通过MATLAB平台验证了该评价方法的准确性,为自动泊车系统优化设计与效益评估提供了理论参考。