1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和城市化进程的不断加快，汽车保有量持续增长，停车难问题日益凸显，尤其是在城市中心区域和交通枢纽地带。

传统的泊车方式主要依靠驾驶员手动操作，对驾驶技能和经验要求较高，且在空间有限的情况下容易出现剐蹭等安全事故。

为了解决这些问题，近年来，自动泊车技术作为智能驾驶的关键技术之一，得到了学术界和工业界的广泛关注和研究。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、人工智能和自动控制技术的快速发展，自动泊车技术取得了显著的进步。

国内外许多高校、科研机构和企业纷纷投入到自动泊车的研究中，并取得了一系列重要的研究成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：1.超声波雷达技术：研究超声波雷达测距原理、优缺点以及在泊车系统中的应用，为后续研究奠定基础。

2.自主平行泊车系统设计：设计系统的总体架构，包括硬件平台和软件架构，明确系统功能模块和数据流程。

3.泊车环境感知：研究基于超声波雷达的泊车环境感知方法，包括数据采集、预处理、障碍物检测与识别、泊车位识别等，为路径规划提供环境信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解超声波雷达技术、自主泊车技术、路径规划算法、轨迹跟踪控制算法等方面的研究现状，为本研究奠定理论基础。

2.系统设计阶段：根据研究目标和内容，设计基于超声波雷达的自主平行泊车系统总体架构，包括硬件平台和软件架构，明确系统功能模块和数据流程。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于低成本超声波雷达的自主泊车方案：针对现有基于视觉或激光雷达的泊车方案成本高昂的问题，本研究探索基于低成本超声波雷达实现自主泊车的可行性，并提出相应的环境感知、路径规划和轨迹跟踪控制算法。

2.多传感器融合的泊车环境感知方法：为了提高环境感知的准确性和鲁棒性，本研究将探索融合超声波雷达、摄像头等多种传感器信息的方法，以实现对周围环境更加全面和准确的感知。

3.基于改进型路径规划算法的泊车路径规划：针对传统路径规划算法在复杂环境下效率低、路径不平滑等问题，本研究将探索基于改进型路径规划算法的泊车路径规划方法，以提高路径规划的效率和路径的平滑性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 黄强, 金建勇, 蔡建平, 等. 基于改进蚁群算法的机器人路径规划[j]. 机器人技术与应用, 2020(4): 52-56.

[2] 刘国栋, 孙立宁, 褚金辉. 基于改进型人工势场法的自主避障路径规划[j]. 机器人技术与应用, 2019(3): 61-65.

[3] 李明, 张涛, 王志强, 等. 基于模糊控制的自动泊车路径跟踪算法研究[j]. 机械工程与自动化, 2022, 48(4): 169-172.