基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和模型预测控制（MPC）的方法，在自动泊车场景建模开发中具有广泛应用。扩展卡尔曼滤波通过对系统状态的递推估计，能够有效处理非线性动态系统中的状态估计问题，为自动泊车系统提供精准的定位和环境感知。EKF特别适用于车辆状态估计，能够结合传感器数据与车辆模型实现高效的运动预测和轨迹规划。

模型预测控制（MPC）则是利用车辆的动态模型和环境信息，通过优化算法进行实时路径规划和控制。MPC在处理动态约束和目标优化方面具有优势，可以有效应对自动泊车过程中复杂的约束条件，如停车位大小、周围障碍物的位置等。通过与EKF的结合，MPC能够在实时执行过程中保证控制精度和系统稳定性。

MATLAB作为开发工具，提供了强大的仿真和建模功能。使用MATLAB可以对自动泊车系统进行高效的模型建立、仿真测试以及性能优化。在项目实施过程中，MATLAB的实时仿真能力能够帮助开发团队在不同场景下验证控制策略的效果，并快速调整参数以满足实际需求。工程项目支持通过MATLAB为团队提供技术指导和实时调试，确保自动泊车系统的开发符合预定目标。