自动泊车系统的路径规划及跟踪
全自动平行泊车路径规划及路径跟踪研究
全自动平行泊车路径规划及路径跟踪研究汽车保有量的增多与城市建设用地的扩张，使得停车空间越來越小,造成泊车难题。
全自动泊车作为无人驾驶的重要部分，由于能够提高泊车顺畅性与安全性，大幅降低泊车事故发生概率,有效解决泊车难题，己成为无人驾驶领域新兴研究热点。
其中,针对全自动泊车系统两大关键核心问题一泊车路径规划与跟踪控制开展系统深入研究，对提升泊车顺畅性与安全性具有重要科学意义与应用价值。
本文以全自动平行泊车双重路径规划与路径自动跟踪控制为研究主题，结合理论分析、数值优化及预测控制等理论方法,完成了全口动泊车静态路径规划、动态路径规划及路径跟踪控制，并进行了仿真试验验证，实现了全白动半行泊车。
具体如下：⑴全〔I动平行泊车静态路径规划。
基于阿尔曼转向原理，建立了车辆动力学模型，并结合两段圆弧式路径规划方法，求解了最小泊车尺寸及泊车起始位置等关键特征参数:通过分析障碍约束及车辆［|身机械约束条件，建立了以路径曲率最小为冃标的非线性约束优化函数;基于fmincon函数优化方法，确定了B样条路径轨迹关键待征参数;建立了仿真模型，验证了平行泊车静态路径规划方法的合理性。
(2)全［|动平行泊车动态路径规划。
针对环境、道路状况干扰问题，为提髙全白动泊车系统泊乍成功率，建立了半行泊车动态路径规划模型。
分别针对3类高频泊车碰撞情况，确定了动态路径规划介入边界;针对不同泊车碰撞预警信息，重新构建了约束条件及非线性约束优化函数;皋于fmincon 函数优化方法，实时构建了基于B样条的动态路径:建立了仿真模型，验证了平行泊车动态路径规划方法的合理性。
(3)全自动半行泊乍路径跟踪控制。
针对门动泊乍过程中不确定因素对路径跟踪干扰问题，为提高路径跟踪控制鲁棒性，建立了基于改进广义预测控制模型(GPC, Generalized Predictive Control)的路径跟踪控制器。
基『带遗忘因子的最小二乘递推法，对CARIMA模型进行了参数估计，避免了繁杂运动学建模问题;设计了包括转向、制动及加速子控制器的路径跟踪控制器，实现了基于方向盘转角控制的横向路径跟踪控制、基丁加速踏板与制动踏板控制的纵向速度跟踪控制。
乘用车自动泊车系统路径规划与仿真分析
乘用车自动泊车系统路径规划与仿真分析乘用车自动泊车系统是一项在现代车辆中广泛应用的技术，它能够帮助驾驶员自动完成停车动作，大大提高了停车的效率和安全性。
路径规划是乘用车自动泊车系统中一个重要的环节，它决定了车辆在停车过程中的路径选择，直接影响到泊车的效果和效率。
在乘用车自动泊车系统中，路径规划的目标是找到一条最优的路径，使车辆能够尽量快速地到达目标停车位，并且在整个停车过程中能够避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。
为了实现这一目标，路径规划需要考虑以下几个方面的因素：1.停车位位置：路径规划需要考虑车辆当前位置和目标停车位之间的距离和相对位置关系。
通常情况下，系统会选择最近的停车位作为目标，以减少车辆的行驶距离和时间。
2.车辆尺寸：乘用车自动泊车系统需要考虑车辆的尺寸和转弯半径，以确定车辆在泊车过程中的可行驶区域。
在路径规划中，系统会根据车辆的尺寸选择合适的路径，以避免车辆与其他车辆或障碍物发生碰撞。
3.场景感知：乘用车自动泊车系统需要通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境的信息，并将其用于路径规划。
系统会根据周围环境的变化，选择合适的路径和行驶策略，以确保泊车过程中的安全性和效率。
为了评估乘用车自动泊车系统的性能，可以进行路径规划仿真分析。
通过使用专业的仿真软件，可以模拟车辆在不同场景下的泊车过程，并得到路径规划的效果和性能指标。
在仿真过程中，可以通过修改路径规划算法的参数和调整系统的设置，进一步优化路径规划的效果。
路径规划与仿真分析不仅能够帮助优化乘用车自动泊车系统的性能，还能够提供 valuable insights for与路径规划相关的研究和开发工作。
通过对各种场景下的路径规划进行仿真分析，可以进一步完善算法和改进系统的功能，进而提升乘用车自动泊车系统的实用性和性能。
总之，乘用车自动泊车系统的路径规划是一个复杂而关键的技术环节。
通过考虑停车位位置、车辆尺寸和场景感知等因素，可以实现优化路径规划，提高泊车效果和效率。
自动泊车系统的控制算法简介
控制任务
一、最小车位问题
如图 所示 ,矩形 a ’b ’c ’d ’ 以及矩形 abcd 代表汽车 的外形尺寸;矩形 abcd 所示意的位置为汽车开始泊 车时的初始位置;矩形 a ’b ’c ’d ’ 所示意的位置为汽 车完成泊车时的终点位置;Rmin _louter 为方向盘左 打死时外侧车轮的转半径;Rmin_linner ,Rmin_rinner 分别为方向盘左打死、右打死时左、右轮的最小转 弯半径;阴影区 ABCD为最终确定的极限最小车位。 过程解释如下:驾驶员在汽车到达初始位置 abcd 处 , 向右打死方向盘 ,倒车 ,至 f点处向左打死方向盘 ,倒 车 ,在汽车到达终点位置 a ’b ’c ’d ’ 处 ,汽车回正 ,停 车。图中所示路径BfD为汽车实现平行泊车的最短 路径,阴影区 ABCD 为极限最小车位。
2.路径规划
考虑到第二段圆弧的生成需要车辆达到最小转弯半径，不利于最终 控制，故将第二段圆弧的半径 R2设为为最小转弯半径 Rmin和最大 安全半径 Rmax的均值。
3.路径跟随
PID控制
式中各参数和变量的含义分别为:ui是 i 时刻的控制器的输 出； 是比例系数；ei是控制器的输入，为偏差量；Ki是 积分常数；Kd是微分常数。把三者的控制作用综合起来 考虑，不同控制规律的组合，对于相同的控制对像，会 有不同的控制效果。 从本系统所要实现的功能出发，决定采用 PID 控制器。 而具体的参数 Kp，Ki，Kd则需要同时实验测试来确定。
二、路径规划法
包含三个过程：车位检测、路径规划和路径跟随。 1.车位检测的任务是要把车旁的空闲车位检测出来 并且确定车位本车的相对位置； 2.路径规划则在空闲车位检测完成的基础上，生成 一条路径来，此路径既要安全又要易于控制； 3.路径跟随则是对先前生成路径的跟随，需要做到 高精度控制。
智能交通系统中的车辆跟踪与动态路径规划
智能交通系统中的车辆跟踪与动态路径规划智能交通系统是一种利用先进的信息与通信技术，以及人工智能和大数据分析等技术手段，对交通运输系统进行监测、管理和优化的系统。
在智能交通系统中，车辆跟踪与动态路径规划是其中重要的组成部分。
本文将就智能交通系统中的车辆跟踪与动态路径规划进行详细阐述。
首先，车辆跟踪是指通过使用车载传感器和全球卫星定位系统（GPS）等技术手段对车辆进行实时监测和定位。
车辆跟踪的实现可以为交通管理者提供车辆的准确位置、行驶速度、行驶轨迹等信息，有助于实时监测交通流量，并进行交通管理决策。
同时，对车辆的准确跟踪还有助于提高交通安全性，监测车辆状态，及时发现问题和故障，并进行相应的处理。
车辆跟踪的关键技术之一是全球卫星定位系统（GPS）。
GPS利用卫星信号和接收器进行车辆定位。
通过将GPS接收器安装在车辆上，并与交通系统的服务器进行通信，可以实现对车辆的实时跟踪。
此外，还可以利用车载传感器获取车辆的行驶状态、车辆传感器的数据等信息，进一步完善对车辆的跟踪和监测。
在智能交通系统中，动态路径规划是指根据实时的交通信息和需求，对车辆的路径进行实时地规划和调整。
传统的路径规划是基于离线的静态地图和预先设定的路径，无法适应实时交通状况的变化。
而动态路径规划则可以通过不断更新的交通信息和实时的路况数据来调整路径，提供更加准确和高效的路径导航。
动态路径规划的实现离不开实时的交通信息采集和数据分析。
现代智能交通系统利用交通监测设备和传感器收集交通状态、交通流量等数据，通过数据分析和处理，可以准确地获取道路拥堵情况、瓶颈路段和交通流量变化等信息，为动态路径规划提供依据。
基于这些信息，智能交通系统可以利用算法和模型进行路径规划，考虑道路拥堵和交通流量，通过最优路径选择，提供更加高效和合理的行驶路线。
车辆跟踪与动态路径规划的应用可以提升智能交通系统的效能和安全性。
通过车辆跟踪，交通管理者可以实时获取车辆位置和行驶状况，及时发现交通问题并采取相应措施，提高交通管理的效率。
智能驾驶中的自动泊车系统设计
智能驾驶中的自动泊车系统设计随着科技的不断进步，智能驾驶技术逐渐成为现实，为人们的出行带来了更多的便利和安全性。
其中，自动泊车系统作为智能驾驶技术的一项重要组成部分，受到了广泛的关注。
本文将深入探讨自动泊车系统的设计原理、工作流程以及未来的发展趋势。
一、自动泊车系统的设计原理自动泊车系统的设计原理主要基于车载传感器和控制算法的结合。
车载传感器可以通过感知车辆周围环境的变化，包括车辆周围的物体、道路标记等，并将这些信息传输给控制算法。
控制算法则根据传感器提供的信息，实时计算出最佳的泊车路径，并控制车辆的转向、加减速等操作。
总体而言，自动泊车系统设计需要考虑到以下几个方面：1. 传感器选择与布局：为了能够准确地感知车辆周围环境的变化，选择合适的传感器非常重要。
常用的传感器包括超声波传感器、雷达、摄像头、激光雷达等。
在传感器的布局上，应该考虑到传感器的覆盖范围，以确保对车辆周围环境的全面感知。
2. 数据融合与处理算法：由于车载传感器获取到的信息可能存在误差，因此需要采用数据融合与处理算法，对传感器获取到的信息进行处理和优化。
例如，可以使用卡尔曼滤波器等算法，对传感器数据进行融合，提高泊车系统对环境的感知准确性。
3. 路径规划与控制策略：在计算最佳泊车路径时，需要考虑到车辆的尺寸、操控能力以及周围环境的限制因素，以确保泊车过程的安全性和效率性。
同时，控制算法还需要根据实时感知到的环境变化，及时调整泊车策略，以应对不同的泊车场景。
二、自动泊车系统的工作流程自动泊车系统的工作流程通常可以分为以下几个步骤：1. 感知环境：自动泊车系统首先使用车载传感器感知车辆周围的环境变化，包括停车位的位置、周围物体的位置和行驶道路的标记等。
2. 路径规划：根据感知到的环境信息，控制算法会计算出最佳的泊车路径。
路径规划需要考虑到车辆的尺寸、停车位的位置、周围车辆和障碍物等因素。
3. 控制车辆：控制算法将计算出的泊车路径转化为车辆的转向、加减速等控制指令，通过车辆的操控系统实现对车辆的控制。
智能停车辅助系统的导航与路径规划
智能停车辅助系统的导航与路径规划智能停车辅助系统是一种利用先进技术为车辆提供停车导航和路径规划的系统。
它可以帮助驾驶员快速找到可用停车位，并给予最佳的停车路线建议，从而提高停车效率，减少停车时间和资源浪费。
本文将探讨智能停车辅助系统的导航功能和路径规划技术。
一、智能停车辅助系统导航功能智能停车辅助系统的导航功能是通过利用车载GPS和地图数据来为驾驶员提供停车位的位置信息和导航指引。
当驾驶员需要找到停车位时，系统可以准确地显示附近停车场的位置，并给出最佳的导航路线。
通过语音提示和屏幕显示，驾驶员可以轻松地按照导航指引进行驾驶，避开拥堵路段，快速到达目的地。
在导航过程中，系统可以实时更新路况信息，并根据实际情况调整导航路线。
例如，当发生交通拥堵或道路封闭时，系统可以智能地计算最佳绕行路线，帮助驾驶员避开拥堵路段，节省时间和燃料消耗。
此外，智能停车辅助系统的导航功能还可以提供停车场的实时信息，如空余停车位数量和费用等。
这样，驾驶员可以提前知道目的地附近停车场的情况，避免到达后再寻找停车位的麻烦。
二、智能停车辅助系统路径规划技术路径规划是智能停车辅助系统中的核心技术之一。
它通过分析车辆的当前位置、目的地位置和路况等信息，找到最佳的停车路线。
路径规划技术的主要目标是减少行驶距离和时间，提高停车效率。
在路径规划过程中，系统首先通过地图数据和定位信息确定车辆的当前位置。
然后，根据用户输入的目的地位置，系统会计算出一条最短的行驶路线。
路径规划还会考虑其他因素，如道路限速、红绿灯等，以确保行驶的安全和顺畅。
除了基本的路径规划功能，智能停车辅助系统还可以根据驾驶员的个人偏好进行个性化的路径规划。
例如，驾驶员可以设置偏好停车场类型（室内或室外）、停车场费用范围等，系统会根据这些设置优先推荐符合要求的停车场，并规划最佳路径。
三、智能停车辅助系统的优势智能停车辅助系统的导航和路径规划功能不仅可以提高停车效率，还具有以下优势：1. 简化停车流程：智能停车辅助系统可以快速找到可用停车位，并给予最佳的导航指引，大大简化了停车流程，减少了驾驶员找停车位的时间和精力消耗。
自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究
自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究自动泊车系统作为车辆智能化时代代表系统之一,成为各大汽车公司展示自身在车辆智能化方面实力的主要途径;在泊车位日益稀缺、泊车空间日益缩小的今天,自动泊车系统逐渐成为车辆的“标配件”,成为消费者购车的主要参考项之一。
本文主要针对自动泊车系统的核心问题——系统控制算法进行深入探究,分泊车路径规划与路径跟踪两方面进行讨论分析。
在路径规划方面,基于车辆低速运动特征提出了一种特殊的轨迹线——双匀速轨迹;基于泊车工况中驾驶员的操纵行为进一步提出了主要应用于泊车路径规划的轨迹线——车辆DCD轨迹(双匀速-圆弧-双匀速轨迹);对DCD轨迹相关参数进行补充和说明,总结了利用DCD轨迹规划平行泊车和垂直泊车路径的方法,利用逆向路径规划的方法分析了在一次性泊车情况下的最小可行泊车空间和泊车可行域问题。
在路径跟踪方面,本文首先研究了双速变化对于双匀速轨迹的影响规律,发现了在车辆双速同时成比例变化时,所形成的双匀速轨迹具有固定的形态;将双匀速轨迹特性进一步延伸至DCD轨迹中,得到了DCD轨迹所具有的特殊性质;利用DCD轨迹的特殊性质,设计了一种基于实时车速和车辆所处阶段的方向盘转角控制算法,该算法利用DCD轨迹的特性找到了车速与方向盘转速间的变化关系,大幅降低车速波动对于路径跟踪精度的影响;由于基于DCD轨迹特性的泊车控制算法为开环算法,无法处理随机干扰对于路径跟踪效果的影响,为了提高算法的稳定性,本文基于非时间参考的路径跟踪控制理论推导出车辆跟随直线目标轨迹的方向盘转角控制率,在原开环算法中加入中部利用闭环算法调整车辆位姿的环节,利用Carsim中的车辆模型验证了经过改进的“半闭环”算法在理论上的可行性。
本文泊车控制算法最大的特点是找到了泊车路径规划与路径跟踪的结合点——车辆DCD轨迹。
对于路径规划而言,系统不需要知道轨迹每一点的具体数值,只需知道泊车路径上关键点的方位角信息就完成了泊车路径规划,大大降低了系统的计算量;对于泊车路径跟踪而言,控制算法多为一些逻辑判断,简便的算法可大大提高系统的工作效率。
全自动泊车系统的路径跟随
主题 词 ： 全 自动 泊车
路径 跟随
Ｔ ｉ ｍｅ — ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ 微分 平坦
中图分类 号 ： Ｕ ４ ６ ３ 。 ６ 文献标 识 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ ０ — ３ ７ ０ ３ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ０ ０ ２ ６ — ０ ４
【 Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］ Ａ ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｙ ｇ ｏ ｆ ａ ｆ ｕ ｌ ｌ ｙ － ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｐ ａ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ｏ ｍｐ ｉ ｒ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｎ ｇ ｉ ｔ ｕ ｄ ｉ ｎ ａ ｌ ｍ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ
模块 ． 把 非 线 性 车 辆模 型 反 馈 线 性 化 ． 通 过 极 点 配 置 实 现 了 对 车 辆 行 驶 轨迹 的 闭环 控 制 。搭 建 了双 闭 环 纵 向 运 动 控 制模块 ， 外 环 对 车 辆 的行 驶 距 离 进 行 控制 ， 内 环对 车辆 的纵 向车 速进 行 控 制 。实 车试 验 结 果 表 明 ， 该 控 制策 略能 把 跟
１ 自动 泊 车 系统 概 述
典 型 的 自动泊 车系 统 由感 知模块 、路 径规 划模
器． 并 利用 李 亚普诺 夫 直 接法 证 明 了控 制器 的稳 定 性． 但 是在 控制 器 中侧 向控制 和 纵 向控 制具 有 耦 合 关 系 ．不适 用 于 车 速 信 号 具 有 强烈 噪声 微 分 平 坦 理 论 的 侧 向运 动 控 制器 ． 但 未 涉 及纵 向运 动控 制［ ２ １ 。Ｃ ｈ ｅ ｎ等 设 计 了模 糊 Ｐ Ｉ Ｄ侧 向运 动 控制 器 和模 糊 Ｐ Ｉ 纵 向运 动 控 制器 ． 但模 糊 逻辑 的整定 较 困难［ ３ １ 。 宋 金泽 提 出了一
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自动泊车系统的路径规划及跟踪
随着汽车保有量的增加,停车难成为普遍现象。
车位空间的狭小导致了泊车过程中事故频发。
自动泊车系统的出现,可以有效避免在泊车过程中的安全事故。
因此,自动泊车系统成为了国内外各大企业和研究机构的研究热点。
本文以前轮转向的内燃机车辆为研究对象,通过使用多项式函数对泊车路径进行规划,并且设计了模糊控制器,实现对泊车路径的跟踪。
本文首先通过对泊车过程的工况进行分析,确立了车辆的运动学模型。
并在对平行车位、垂直车位和斜车位的多种情况进行分析之后,确定了以超声波传感器为基础的自动泊车系统的车位检测方法。
通过使用MATLAB/Simulink 软件平台,分别对三种车位的检测逻辑进行仿真验证,并证实了该车位检测方法的可行性。
其次,本文根据车辆的几何关系确定了最小泊车车位尺寸以及路径规划中需要使用到的各项参数。
同时通过对平行车位、垂直车位和斜车位三种情况下的泊车流程进行分析,在最短泊车路径的基础上,分别求解出了不同车位情况下的泊车起始位置区域。
为自动泊车系统的路径规划奠定基础。
再次,本文采用多项式对泊车路径进行规划。
使用多项式进行路径规划计算简便,可保证路径曲率连续,同时可以满足转向系的要求。
通过对泊车过程中可能发生的碰撞和泊车环境等进行分析,确定了规划路径的位置约束、姿态约束和避障约束。
通过MATLAB/Simulink分别计算出了三种车位情况下的可用泊车路径。
为之
后的路径跟踪奠定良好的基础。
最后,通过对驾驶员的驾驶经验进行总结,确定了模糊控制器的输入、输出、隶属度函数和模糊逻辑。
并通过MATLAB/Simulink软件平台,对泊车路径进行跟踪。
通过对后轴中点的位置误差、航向角误差和前轮转向角的分析,可以确定模糊控制器的有效性。