近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，自动泊车成为了一项备受关注的技术。自动泊车技术的核心
是通过感知、决策和控制算法来实现车辆在停车场等狭小空间中的精确停车。本文将基于扩展卡尔曼
滤波（EKF）和模型预测控制（MPC）技术，对自动泊车场景建模开发进行探讨。
在自动泊车系统中，感知模块的目标是准确、实时地获取车辆周围的环境信息，如障碍物、停车位等
。扩展卡尔曼滤波作为一种常用的状态估计算法，能够通过融合车辆传感器的数据，对车辆自身状态
进行估计和预测，有效地提高了感知的准确性和稳定性。
在泊车过程中，车辆需要根据当前的状态和环境信息做出决策，以实现精确停车。模型预测控制是一
种广泛应用于控制领域的优化技术，通过建立车辆动力学模型和环境约束条件，能够预测未来一段时
间内的车辆状态，并根据优化目标来生成最优控制输入。在自动泊车系统中，模型预测控制技术能够
根据当前的车辆状态和目标位置，生成合理的转向角度和油门、刹车指令，以实现平稳停车。
为了验证扩展卡尔曼滤波和模型预测控制在自动泊车中的有效性，我们采用 MATLAB 开发工具进行系
统建模和算法验证。MATLAB 作为一种功能强大的数值计算和仿真工具，提供了丰富的工程项目线上
支持，能够帮助开发人员快速实现算法原型，并进行验证和调试。
在自动泊车场景建模开发过程中，我们首先需要收集车辆传感器的数据，包括激光雷达、摄像头等。
然后，通过扩展卡尔曼滤波算法对传感器数据进行融合，得到车辆的准确状态估计。接下来，我们可
以基于模型预测控制技术，建立车辆动力学模型并设置优化目标，以实现自动泊车过程中的最优控制
。
在实际开发中，我们需要考虑诸多因素，如传感器精度、噪声模型、数据融合策略等。针对这些问题
，我们可以通过实验和仿真验证来优化算法设计，以提高自动泊车系统的性能和稳定性。
综上所述，基于扩展卡尔曼滤波和模型预测控制的自动泊车系统建模开发是一项具有挑战性的任务。
通过 MATLAB 工程项目线上支持，我们能够快速建立系统模型，并验证算法的有效性。未来，随着自
动驾驶技术的进一步发展，我们相信自动泊车技术将会得到更加广泛的应用，并为人们的出行带来更
多便利。
