随着我国经济社会的快速发展,尺寸长、载货量大的铰接式车辆在货物运输业的作用越来越大。开发一款具有自动泊车功能的集装箱式牵引-半挂车将大大提高车辆在港口码头和物流园区的运输效率,不仅降低了驾驶员的驾驶成本,而且提高了运输的效益。铰接式车辆相较于单车,增加了一个受牵引销约束的半挂车,向前行驶时车辆系统具有稳定性。当车辆进行倒车运动时,由于驾驶员视野和感知力受限以及车辆反向运动时的积聚发散性,车辆易发生折叠失稳,即使驾驶经验非常丰富的驾驶员,也很难将车辆一次性成功泊入库中。当前乘用车自动泊车技术已趋于成熟,许多车企已经将该技术搭载在量产的中高档轿车上,给一些新手司机和恐惧泊车的车主带来了极大方便,但目前国内外高校和研究机构对商用车自动泊车技术略有研究。基于上述原因,进行铰接式车辆自动泊车路径规划及跟踪控制策略研究是十分必要的。本文具体研究内容如下:(1)利用TruckSim搭建了铰接式车辆垂直泊车和平行泊车场景,并利用TruckSim自带的车辆模型对铰接式车辆的倒车运动轨迹进行了分析。对车轴布置形式为“S_SS+SSS”的牵引-半挂车进行了模型简化,并通过牵引销置于牵引车后轴中点前端型车辆与牵引销置于牵引车后轴中点型车辆简化模型,进行了运动学模型推导,给出了两种车型的模型参数和仿真参数,并在Simulink中搭建了这两种车型车辆运动模型。与此同时,在TruckSim中搭建了两种相同车型车辆的动力学模型,在相同输入条件下,对Simulink中推导的运动学模型和TruckSim中自带的车辆模型相同仿真输出进行了比较。(2)对A*算法进行了介绍,给出了其三种启发函数的计算方法,并对算法的伪代码进行了详细描述,在Matlab脚本文件中编写了A*算法,通过在平面内设置起始点、目标点以及障碍物,对A*算法进行了仿真验证。在传统A*算法的基础上添加车辆运动学模型,形成了规划路径节点满足车辆非完整约束的混合A*算法,同时给出了混合A*算法栅格节点的扩展方法、启发式函数的组成形式以及算法伪代码中函数的定义,并基于混合A*算法流程图对算法伪代码进行了详细描述。通过在栅格节点扩展中添加Reeds-Sheep曲线搜索,挺高了算法的求解效率,同时给出了曲线9类48种组合形式的计算方法,在Matlab中编写了曲线求解算法并进行了仿真验证。通过设计碰撞约束、铰接角约束以及代价约束,对牵引车和两种铰接式车辆进行了垂直泊车和平行泊车路径规划仿真。(3)将倒车时的半挂车看作成虚拟牵引车,此时半挂车是驱动单元,牵引车是随动单元。以半挂车车轴中点为参考点,对铰接式车辆单轨简化模型进行逆向运动学模型推导,得到了虚拟转向轴转向角与牵引车实际前轮转角的转换关系式。利用挂车航向角矢量和预瞄距离计算出预瞄点的横纵坐标,通过求解相邻参考路径节点与预瞄点之间的距离,找出距预瞄点最近的路径节点,将预瞄点与路径节点的位置偏差转化成虚拟转向角并带入逆向运动学转换关系式,得出实际所需的牵引车前轮转角。设计路径跟踪横向和纵向联合控制器,并基于TruckSim与Simulink联合仿真平台对牵引销置于后轴中点前端型车辆,垂直泊车路径跟踪和平行泊车路径跟踪进行了仿真验证。