冯欣阳，李春书，唐风敏

河北工业大学 机械工程学院，天津 300401

随着我国汽车保有量的增加，一些问题也随之显现，泊车可用空间的减小便是其中之一。狭小车位环境下的泊车需要丰富的驾驶经验及娴熟的驾驶技术，无形之中增加了驾驶人员的操作难度和操作体验。目前，智能车辆的自动泊车研究是许多研究者们关注的问题之一[1-3]。自动泊车包括环境感知、泊车控制、人机交互等技术。

泊车控制主要有两种方法：人工智能方法和运动状态规划及轨迹跟踪。人工智能方法通过智能算法使控制器在泊车过程中模拟驾驶员的操作行为[3]。文献[4-9]通过蚁群算法、神经网络、模糊控制等智能算法，实现泊车操作；由于实际泊车环境的复杂性，驾驶员需要面对不同的泊车环境做出不同反应，增加了人工智能方法的实现难度。一些研究者提出基于路径规划及路径跟踪的泊车控制方法[10-18]。研究者们对于泊车路径规划的研究大多采用曲线组合或多项式插值的方式[11-14]。此外，有些研究者也采用贝塞尔曲线、B样条曲线设计泊车路径[15-16]。路径跟踪采用滑模控制、自适应控制、模型预测控制等多种跟踪控制方法[12-18]。

上述泊车路径规划的研究均是针对一次泊入到位路径进行设计实现泊车的；若车位长度较小，不能实现一次泊入到位，车辆需要在车位内进行位姿调整。为方便描述，将需要在车位内进行位姿调整的车位称为小车位。目前，一些研究者已针对小车位环境自动泊车的路径规划进行研究。……