张家旭，卜纯研，王晨，赵健†

（1.吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室，吉林 长春 130022；2.中国第一汽车集团有限公司智能网联研发院，吉林长春 130011）

汽车运动学非完整约束使得经验不足的驾驶员在狭窄环境内难以完成泊车任务，而自动泊车系统是解决此问题的有效手段之一.在精确感知外界环境的前提下，泊车路径规划与跟踪控制方法是决定自动泊车系统性能的核心要素[1-2].因此，深入研究泊车路径规划与跟踪控制方法对于解决汽车运动学非完整约束导致的泊车难问题具有重要的意义.

泊车路径规划方法主要有几何规划方法[3-5]、智能规划方法[6-7]和优化规划方法[8-9].文献[3]通过圆弧、直线和回旋曲线的平移与旋转变换规划出曲率连续的泊车路径.文献[4]通过参数化Gompertz 曲线获得可执行的泊车路径.文献[5]采用圆弧-直线-β 样条曲线组合的方式规划出曲率连续的泊车路径.采用几何规划方法得到的泊车路径适用场景受限于初始泊车位姿、泊车位和不规则障碍物信息等，可行的泊车起始区域较小.文献[6]利用熟练驾驶员的泊车数据训练神经网络，使其可以模拟熟练驾驶员完成泊车任务.文献[7]利用自适应神经模糊推理系统学习熟练驾驶员的泊车操作，进而自动完成泊车任务.采用智能规划方法得到的泊车路径适用场景受限于训练样本的规模和多样性，泛化能力较弱.文献[8]将泊车路径规划问题转化为约束最优化问题，并利用高……