随着汽车保有量的快速上升,在现代都市中“停车难”的问题表现的越来越突出。将车辆停入一个窄小的停车位,对很多驾驶员来说是一件很难的事情,尤其是一些初学者。由此引发的交通事故也逐年增加。一个有效的泊车辅助系统,能帮助驾驶员快速、安全的完成泊车操作。从目前的最新研究成果来看,超声波与机器视觉相结合的泊车辅助系统是未来泊车辅助系统的发展方向。因此,本文的基于计算机视觉的泊车辅助技术的研究具有重要的意义。本文主要完成了以下三个方面的研究与实现：第一,在总结以往停车位检测方法的基础上,本文提出了一种新的基于视觉的停车位检测算法,该算法首先对经过预处理的图像,利用基于特征提取的停车位轮廓提取算法,把停车位轮廓从图像中提取出来,这样简化了后面车位线检测的流程；其次,利用改进的Hough直线检测算法将车位线检测出来,并求得所有车位线延长线的交点；最后,本文提出了一个新的停车位角点检测算法,通过这个算法可以实现停车位角点的准确检测及配对。第二,在分析常用的两种垂直泊车方式的基础上,提出了一种适用于任何情况的垂直泊车路径规划算法,该算法基于多段半径为最小转弯半径的圆弧和直线段的组合,能成功规划出一条将汽车从任何的起始身姿和位置准确的倒入目标车位的路径。第三,建立了道路平面的投影关系模型,利用三维映射的原理完成了实际轨迹线的绘制,同时提出一种新的适用于本系统的静态辅助线,并完成绘制。实验结果表明,本文所提出的新的停车位检测算法对于不同的环境具有较好的鲁棒性和准确性；垂直泊车路径规划算法具有适用性,能满足不同的情况。