全文总字数：2959字

文献综述

十八世纪以来，人们就开始对自动泊车这一方面不断地进行研究。欧洲是最早开始这一方面研究的。此后，美国、日本等国的大量研究人员开始关注自动泊车问题，我国在21世纪初期也开始开展自动泊车系统这方面的研究。国内对这方面的研究起步较晚，我国在21世纪初期开始开展自动泊车系统这方面的研究。而国外对于自动泊车方面的研究较为多一些，掌握的技术也比我们国家更全面一些。对于自动泊车问题，最主要的是两大种类的研究方法：一是在路径规划的基础上进行研究，充分考虑环境因素和汽车动力学因素的影响。

二是基于经验的智能化控制算法，根据泊车熟练驾驶员的经验，模拟司机的驾车行为，实时产生控制命令^[1]。美国斯坦福大学教授Derrick Nguyen 和 Bernard Widrow 发表了基于神经网络的半挂货车自动泊车的研究成果，通过建立车辆数学模型，在半挂车上成功实现了自动泊车功能^[2]。为自动泊车打下了基础。随着时代的发展，现在的许多大城市高楼重叠，道路十分拥挤，停车位的空间大小和数量都十分紧张。人们的生活质量不断提高，车辆已经成为人们的代步工具，轿车数量不断上升，因此在有限的空间里停下尽可能多的车辆，已经成为人们目前的主要目的。因为自动泊车系统能够使汽车循着之前规划好的精确路线进行移动，最后安全精确地停放在泊车位上，可以节省大量的空间，因此自动泊车系统一直是国内外的学者在不断研究的项目。

随着时代发展，自动泊车技术也在不断地发展完善。从基于传感器引导的自动泊车系统，这套系统最先应用在机器人身上，这套系统的工作流程是首先扫描环境信息，然后进行自动定位，最后自动生成一套路径规划轨迹，控制机器人在特定的速度下沿路径规划轨迹运动，最终使得机器人泊车入位^[3]。

到后来的在MATLAB 中的 Simulink 环境中先搭建了某款轿车的运动学模型，以此来模拟自动泊车的倒车环境；依据车辆的转向特性，通过数学公式以及几何算法来估算泊车位的尺寸大小，将驾驶人员的泊车专业经验加以总结，与模糊控制理论相结合，来设计自动泊车控制器，通过 Simulink 对自动泊车过程进行仿真^[4]。再到后来使用多维模糊控制器来取代传统的二维模糊控制器，从而，更好地解决了车辆自动泊车控制的仿真研究。因为新增加了一个输入量和一个输出量，使得这个系统的控制能力和控制精度得到提高^[5]。

在第二类研究方法中，也就是基于经验的智能化控制算法，根据泊车熟练驾驶员的经验，模拟司机的驾车行为，实时产生控制命令这类研究方法中，模糊控制方法是运用频率最高的控制方法。模糊控制，指的是以模糊集合论，模糊逻辑推理以及模糊语言变量 为推理基础的一种计算机的判定职能方法。模糊控制是一种通过计算机或其他装置实现人对系统的控制过程^[7]。

在第二类方法中，一模糊控制方法为例，以模糊控制器来控制汽车实现自动倒车。模糊控制器的内容是比较复杂的，它的设计过程分为以下三个步骤：一是首先确定隶属度函数、输入和输出的取值范围。这个取值范围并不是随机选出的，而是根据倒车的初始位置和初始航向角的关系，以一些数学公式为基础，计算并分析汽车车身在不同的方向盘和区域时所需的车身航向角来确定的。

二是从一些倒车技术娴熟的司机的经验中提取关于倒车控制的规则，并将其输入至模糊规则数据库中。模糊控制器的核心在于模糊输入量与模糊输出量之间的模糊关系，只有找到适当的模糊关系，才能设计出控制效果较为出色的模糊控制器。模糊控制器设计的最后一个步骤是确定模糊控制参数。