一、前言
由于路边泊车不规范，导致的交通拥堵、车辆刮擦等问题已成为交通管理的一大难题。自动泊车系统的研发将有助于避免此类安全问题的发生[1]，该系统主要包括路边平行泊车、垂直泊车、斜列式泊车三种类型。其中平行泊车的方法可以分为前进式和后退式两种泊车方式。目前针对后退式平行泊车的研究相对较多[2-6],但是后退泊车也存在诸多的不足。
为此，自动泊车、辅助泊车已经成为车辆主动安全技术的研发重点。依据停车位空间的大小，路边平行泊车的方法可以分为前进式和后退式两种方式。针对前进式平行泊车，在考虑泊车空间需求的前提下，提出了基于B样条的轨迹规划和基于多段圆弧的轨迹规划的建模方法；针对后退式平行泊车，在物理限制和非完整约束前提下，提出了能够适应环境动态变化的快速轨迹优化方法以及兼顾模型误差和扰动的反馈控制器。
二、正文
2.1国外研究概况
在自动泊车的研究领域，由于汽车电子技术在德、日、美等发达国家进行研究的时间较早，自动泊车系统的先进技术还是掌握在这些国家的手中，并且在微电子、半导体等领域，德、日、美等国也同样有着相当的优势，所以这些国家较早地应用了先进的智能化的车载电子装置，因此，这些国家车辆的智能化水平一直走在世界的前列。
国外的研究人员主要是从路径规划和模糊控制技术两个方面出发，对自动泊车进行研究。两者的区别主要表现在：采用路径规划方法，需要提前检测泊车空间的大小，然后再确定待泊车辆的起始点的位置坐标，通过分析泊车过程中可能存在的碰撞点以及碰撞域，构建车辆动力学模型，最终求解这些约束条件，得到由一组曲线所构成的泊车轨迹曲线；然而模糊控制方法[7]，则是以模糊控制为基础，在进行泊车时，泊车空间信息由探测模块进行实时的采集，而各个不同阶段的模糊规则，则是通过专家经验进行定制。
此外，为了更好的进行泊车规划，在利用模糊控制的基础上，许多研究人员还在控制策略上采用BP神经网络、遗传算法对其进行改良优化，提高泊车的准确率[8]。
从泊车运动中车辆整体移动的角度出发，韩国的SungonLee，MinchuulKim等人通过分析车辆在停泊时横纵方向上的运动，相应的调整车辆在横纵方向上的运动距离并调整自身车辆的姿态，采用多个相互拼接的正弦轨迹进行停泊，最后通过机器玩具车进行实验研究，验证了非完整的约束状态下该算法的准确性与稳定性[9]。
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