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自动泊车系统路径规划与跟踪控制研究综述报告
随着汽车自动化技术的不断发展，自动驾驶技术已经成为汽车工业未来发展的重要方向。自动泊车系统作为自动驾驶技术的一个重要应用，已经成为了现代汽车智能化的重要标志之一。本文将对自动泊车系统中的路径规划和跟踪控制问题进行综述，并梳理当前相关研究的最新进展。
1.自动泊车系统概述
自动泊车系统是一种利用车辆感知设备和控制系统，自动完成车辆泊车操作的智能化系统。它能够根据车位信息和周围环境，对车辆进行自动化的路径规划和控制，包括自动停车和自动出车等功能，大大便利了驾驶员的停车过程，提高了人们的交通出行体验。
2.自动泊车系统的路径规划问题
路径规划是自动泊车系统中的核心问题之一。精准的路径规划能够为车辆泊车操作提供更好的引导，增强系统的控制精度和容错能力。目前，自动泊车系统中的路径规划方法主要分为两大类：基于规则的路径规划方法和基于搜索的路径规划方法。
基于规则的路径规划方法是利用预先设定好的规则，根据车辆和障碍物的位置关系进行路径规划。它能够在短时间内完成路径规划，但是缺乏对实时环境变化的适应能力。因此，在复杂的场景下，基于规则的路径规划方法容易出现导航误差，泊车成功率较低。
相对于基于规则的方法，基于搜索的路径规划方法更加灵活。它首先根据车辆和环境的感知信息建立了图形模型，再基于贪心算法、A*算法或者D*算法等搜索算法进行路径规划。这类方法能够动态地根据环境变化实时地修正路径规划。但是，路径规划时间较长，对计算资源要求也较高。
3.自动泊车系统的跟踪控制问题
自动泊车系统的跟踪控制问题主要是指如何通过控制系统，运用传感器信息和动力学方程，实现车辆沿路径规划完成泊车任务。目前，自动泊车系统的跟踪控制主要有以下几种方法。
（1）PID控制方法：它是基于车辆的动力学模型，根据目标路径和实际车速等信息计算出车辆对于目标路径的误差，并对误差进行反馈控制。该方法简单易操作，且效果较好。但是，它不能保证在复杂场景下的泊车精度。
（2）MPC控制方法：ModelPredictiveControl，即模型预测控制。该方法基于车辆的动力学模型，根据车辆状态和环境信息进行长时跨度的预测，进而实现控制。该方法考虑到了车辆与环境的多重因素影响，具有更好的泊车精度和鲁棒性。
（3）非线性控制方法：它是基于车辆的非线性动力学模型，采用反馈线性化控制思想，完成泊车控制。该方法考虑到了车辆的非线性特性，也具有较好的控制精度。但是，计算复杂度较高，实现难度较大。
4.自动泊车系统的未来发展
自动泊车系统的未来发展方向主要有两个方面。一是将其扩展到更多的车型和应用场景中，为驾驶员提供更加安全、便利的泊车体验。二是将自动泊车系统与智能交通系统相结合，实现车辆之间的协同泊车，提高城市停车资源利用率，减少交通拥堵。
总之，自动泊车系统作为一项智能交通技术，将在未来发展中成为汽车工业的重要方向。对于自动泊车领域的路径规划和跟踪控制问题，需要基于车辆动力学模型和环境感知信息，采用更加智能化和灵活的方法，提高系统的控制精度和鲁棒性。