1.一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对泊车系统进行数学建模，得到自主泊车系统时间能量最优控制模型；

S2、初始化时间网格，在每个时间网格Sk上，将泊车系统控制模型转换成标准Bolza最优控制问题；

S3、根据步骤S2所得标准Bolza最优控制问题，采用自适应伪谱法对其求数值解；

S4、在自主泊车过程中，把数值解和解析解的绝对值之差所容许的最大误差设为ε，通过判断求出全局的初始化网格数值解和解析解的绝对值之差是否小于ε，若满足，则得到最优路径规划，输出最优路径规划；若不满足，通过自适应的更换时间网格区间和高斯节点，直到满足全局的数值解和解析解的绝对值之差小于ε；

所述步骤S1对泊车系统进行数学建模的具体过程如下：由前轮转向的四轮车辆设计时符合车辆转向几何原理，得车辆的运动学微分方程为：方程(1)为状态约束方程，并简记为：其中， 为状态变量，U＝(a,ω)为控制变量，L为车辆长度，w为车辆宽度，LW为前后轴中心间距，v为后轴中心速度， 为等效前轮转角，a为后轴中心加速度，θ为车辆朝向与全局坐标系x轴夹角；

对于车辆来说，其运动受到其固有的物理限制，车辆的前轮转角和其角速度具有一个限定的范围，车辆的加速性能和制动性能受到许多因素的影响，所以车辆会受到一定的物理约束为：

方程(2)称为边界约束方程，并简记为：C(X，U，t)≤0；

上式中，vmax为最大的后轴中心速度，amax为最大的后轴中心加速度， 为最大等效前轮转角，ω为控制变量，ωmax为最大控制变量；

为了要求在整个车辆泊车过程所花的时间和能量最少，设计性能指标函数为：上式中，σ为泊车时间的权重，t0为泊车开始时间，tf为泊车停止时间， 为泊车过程消耗的能量。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：首先初始化网格空间[t0,tf]，把[t0,tf]网格化为K个网格区间Sk＝[tk,tk+1]组成，k＝

1,…,K，即

在每一个网格空间Sk上，作如下等量代换：把本来的泊车系统的函数区间[t0,tf]映射到区间[‑1,1]上；

通过以上等量代换(6)，把原问题变成标准Bolza最优控制问题：约束条件为：

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程如下：在每个时间网格Sk内，

把状态变量散化：

把控制变量离散化：

其中，

表示高斯节点且满足：

‑1＝τ0＜τ1＜τ2＜τ3＜...＜τN＜τN+1＝1；

对离散后的状态变量求导：

对末端状态变量离散：

其中X0为初始状态变量，ωi为高斯权重；

对性能指标函数进行离散化：

在自适应伪谱法下，经过(7)‑(11)的离散化，标准Bolza最优控制问题被转化为以下非线性规划问题：

约束条件为：

c(X(τi),U(τi),τi)≤0；

然后使用稀疏非线性优化软件包求解该非线性规划问题。

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，所述步骤S4的具体过程如下：在初始化网格区间，采用自适应伪谱法把其转化为非线性规划问题，并求解该非线性规划问题得到的全局数值解X后，通过判断数值解X与解析解Xdes是否满足：|X‑Xdes|＜ε       (12)若满足(12)，计算终止，输出数值解X，得到泊车系统最优路径；

若不满足(12)，通过判断每个网格区间的数值解是否满足(12)式，找出不满足(12)式的网格区间通过更换高斯节点数为N+1，计算非线性规划问题，而满足(12)式的网格区间通过更换高斯节点数为N‑1，计算非线性规划问题；

再次通过判断是否满足(12)式：若满足(12)，终止计算，得到泊车系统最优路径；

若不满足(12)，则通过判断每个网格区间的数值解是否满足(12)，把满足(12)的所有网格区间记为集合A，把不满足(12)的所有网格区间记为集合B；

在集合A中判断任意的两个网格区间是否为相邻网格，如果是，则合并网格；如果不是，则减少高斯节点数；

在集合B中判断每个小网格区间是否为光滑网格，如果是，则增加高斯节点数；如果不是，则以光滑点拆分网格；

通过以上对初始化网格的处理，初始化网格进行了更换网格化，基于该新网格区间，再次把标准Bolza最优控制问题转化为非线性规划问题；求解非线性规划问题得到新的数值解，判断是否满足(12)，若满足，输出最优路径；若不满足，回到以上重新更换网格区间步骤，如此重复，直到满足全局最优解，终止计算，输出最优路径。