自动泊车系统（Automatic Parking system,APS）是一种利用传感器技术、计算机技术和自动控制技术来实现泊车环境感知、泊车路径规划以及运动控制的汽车辅助驾驶系统。它能够将人类从繁琐的泊车任务中解放出来,并且能够保障行驶的安全性,因此受到了学界与企业界的广泛关注。尽管现有的APS在工业应用中取得了非常不错的成果,但若想实现彻底替代驾驶员完成泊车仍然存在着不少的挑战,例如汽车偏离预期路径时的再规划问题、如何摆脱时间因素对路径跟踪控制的影响并保持准确地跟踪问题等。因此,对自动泊车技术的研究具有重要的科学意义和工程应用价值。本文针对自动泊车技术中的路径规划和跟踪控制问题进行了详细的研究,其中包括了初始泊车路径规划、偏离期望路径时的二次路径规划、基于运动学模型的控制器设计以及基于动力学模型的控制器设计四个方面。主要研究内容和成果如下:（1）针对初始泊车路径规划问题,本文采用“人字形”预定义路径生成了垂直泊车路径,“圆弧-圆弧”或“圆弧-直线-圆弧”预定义路径生成了平行泊车路径,数值仿真结果验证该方法的有效性。（2）针对车辆在泊车过程中因执行器错误、轮胎打滑或者停车过程中其它因素导致车辆偏离了期望路径的二次规划问题（Secondary path planning,SPP）,提出了一种基于模板的路径规划方法。首先,针对垂直泊车和平行泊车分别构造了由16个和24个模板组成的预定义模板集,这些模板是由直线和圆弧所构成的多段路径;然后,采用遍历策略从模板集中选择候选模板,并使用优化算法确定该模板满足车辆运动学约束和环境碰撞约束的最佳路径参数;最后,数值仿真验证了本文方法的有效性。此外,与RRT*方法相比,本文方法具有更高的规划性能。（3）针对车辆的路径跟踪控制问题,本文设计了一种基于非时间参考的运动控制方法。在该方法中,首先利用机器人当前位置和期望路径之间的几何关系确定控制参考点;然后,将该参考点代入基于时间的控制器,获取非时间参考控制器;最后,本文通过数值仿真验证了该方法的有效性以及相对其它非时间参考控制器的优势。（4）针对汽车的动力学控制问题,本文将基于运动学模型的控制律扩展到基于动力学模型的控制律。在该方法中,首先建立了车辆的动力学模型;然后利用Backstepping方法,根据动力学方程构造出后轮驱动的动力学控制器;最后,数值仿真验证该动力学控制器的有效性。