史延雷， 张小俊， 孟庆浩， 龚进峰

(1.天津大学电气自动化与信息工程学院， 天津 300072； 2.中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司， 天津 300300； 3.河北工业大学机械工程学院， 天津 300401)

随着汽车技术的新兴发展，智能驾驶硬件、算法已成为研究热点，越来越多的整车厂商、互联网公司、创业公司等纷纷加入智能驾驶领域。自动泊车辅助系统(auto parking assist，APA)应用场景安全风险低，是最早实现装车量产的驾驶辅助功能。传统APA系统仅依靠超声波测距雷达完成自动泊车功能应用场景受限，基于全景视觉(around view monitor，AVM)和超声波雷达感知融合的自动泊车系统以更低的场景要求、更智能的操控体验，成为行业发展趋势[1]。目前，许多厂商推出的自动泊车系统使用频率低、主管体验差市场反响一般，其中研发测试工具和测试验证方法的局限性是制约自动泊车技术发展的主要因素。

针对自动泊车系统的测试方法中外学者进行了大量的研究。赵海兰等[2]、黄江等[3]针对自动泊车路径规划、跟踪算法在MATLAB建立非线性约束模型进行仿真分析，实现了对轨迹规划结果分析与碰撞检测；顾青等[4]、姜立标等[5]、Shin等[6]基于PreScan、Carsim等场景、动力学仿真软件联合Simulink对自动泊车控制算法进行了虚拟交通场景下的模型在环分析验证了；庄晓芳[7]、孙运玺等[8]以自动泊车控制器为被测对象构建硬件在环测试系统，通过对控制器输入输出信号的仿真实现了控制器自动泊车功能验证。不过目前的测试方法都未能覆盖整个自动泊车控制系统，没有考虑传感器特性、性能对系统功能性能的影响，造成仿真测试结果与实车运行轨迹存在较大偏差，无法应用到实车控制器量产开发阶段。……