自动泊车系统是一种通过探测车辆周围环境信息来找到合适的泊车位,从而控制车辆的转向、速度,使得车辆能够自主驶入泊车位的系统。相比于人工泊车事故率高、传统倒车雷达智能度低,自动泊车系统提高了车辆的智能化水平和安全性,进一步降低了新手司机驾驶车辆的难度,也为将来实现车辆的自动驾驶打下基础。本文从汽车运动学及控制角度出发,基于智能控制算法研究了自动泊车问题,主要研究内容包括:首先,建立了包括车身横摆运动、侧倾运动和横摆角速度的前轮转向小车运动学模型;对自动泊车的各个过程做了详细分析并探讨了泊车位和车辆位姿参数的确定。其次,基于建立的运动学模型和自动泊车的各个过程,分别设计了自动泊车各个过程中的模糊控制器,给出了相应的输入、输出变量,设计了各自的隶属度函数和各阶段的模糊控制规则表。并运用Matlab/Simulink进行了仿真研究和算法验证。再次,为了进一步优化模糊控制器生成的轨迹,利用遗传算法对设计的模糊控制器进行优化。由于对控制规则的修改不能取得明显的优化效果,采用对隶属度函数进行优化调整的方法尝试优化模糊控制器。通过Matlab/simulink的仿真分析,加入遗传算法的模糊控制器能够有效改善系统响应,缩短运动轨迹。最后,从传感器系统和电动转向系统两方面探讨了自动泊车系统的实现。通过合理安装超声波传感器组群,实现对车身周边环境的自动感知;通过对方向盘进行电动转向控制,可以根据智能控制器的输出来实现车辆动作的自动控制。