自动泊车技术对于缓解停车难题、降低驾驶员停车压力、提高出行舒适度以及节约驾车经济成本等有着重要的现实意义。准确、有效的自动泊车引导方法和控制策略能够指挥车辆顺利并安全地进入指定泊位。目前主流的自动泊车方法,一般是首先基于特殊的曲线(如β-样条曲线、多项式曲线等)规划一条车辆能够大致遵循的停车轨迹,之后再通过添加一定的反馈控制使车辆粗略地跟踪该规划轨迹。然而此种方法在轨迹规划阶段很难做到完全考虑车辆的动力学约束条件,并且当轨迹规划阶段出现错误时,很难通过反馈控制来弥补这个错误。本文针对环境更为复杂、对驾驶员技术要求更高的平行式泊车场景,提出一种参考人工泊车经验的“直接引导控制”泊车方法和控制策略。为规避直接轨迹规划的弊端,论文通过对不同场景中泊车“初始位置-最终位置”与相应的控制指令数据进行分析,总结二者之间的特征规律,并将其存储到系统中。当车辆面对一个新的平行泊车场景时,系统可直接“搜索”当前场景对应的控制指令,从而在不进行路径规划的情况下,利用该指令快速指导车辆进行泊车。为获取泊车过程当中车辆“初始位置-最终位置”与相应的控制指令数据,论文在搭建合理泊车场景与建立适当车辆动力学模型的前提下,提出一种参考人工泊车经验的分阶段泊车轨迹规划方法:在分析当前场景泊车可行性的基础上,建立最优倒车起始位置与最优控制输入组合的评价标准,并根据该标准计算出的控制指令指导车辆进行倒车运动。此外,基于泊车系统鲁棒性需求,论文分析了导致实际泊车轨迹与规划轨迹偏差的影响因素,并设计线性二次型最优控制器与基于系统状态量的实时负反馈控制器来减小上述偏差。