一种基于路径规划的自动平行泊车算法
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。
基于终点区域化的自动平行泊车路径规划

基于终点区域化的自动平行泊车路径规划
高家坤;侯志祥;谢平;侯纪强
【期刊名称】《交通科学与工程》
【年(卷),期】2017(033)001
【摘要】为有效改善自动平行泊车的精确性,提出了一种新的基于终点区域化的二次泊车路径规划方法.通过分析泊车过程中存在的可能碰撞情形,建立了泊车过程中的碰撞约束函数.通过推算最小泊车位长度,设计了合理的泊车终点区域.利用MATLAB,建立了基于终点区域化的自动平行泊车路径规划仿真模型.以终点区域化的二次平移式和二次平行式泊车为例,进行了仿真.仿真结果表明:终点区域化的二次泊车路径规划能够实现精确的自动平行泊车.
【总页数】7页(P78-84)
【作者】高家坤;侯志祥;谢平;侯纪强
【作者单位】长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙 410114;长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙 410114;长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙 410114;长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙 410114
【正文语种】中文
【中图分类】U212.3
【相关文献】
1.基于单目测距和逆向路径规划的自动平行泊车 [J], 刘迎节;孙铭举;戚健
2.基于超声波的全自动平行泊车路径规划 [J], 邹传伍;周瑞浩;马彪
3.基于超声波的全自动平行泊车路径规划 [J], 肖祖铭;郭瞻
4.基于超声波的全自动平行泊车路径规划 [J], 肖祖铭;郭瞻
5.基于超声波的全自动平行泊车路径规划 [J], 邹传伍;周瑞浩;马彪
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基于平行泊车路径规划的智能泊车系统设计

行泊车路径仿真模型$其次&基于模糊控制器搭建智能小 计费%具 有 历 史 数 据 查 询*波 形 显 示*泊 车 数 量 和 计 费
车实体进行算法物理仿真测试%系统设计方法实现起来简 功能%
单*方便&有利 于 智 能 汽 车 的 优 化 设 计&更 容 易 满 足 人 们 对智能泊车系统质量*安全和性能的要求%
划&通过对电机驱动模块发送控制指令&控制电机和舵机 的实时运动&保 证 小 车 的 正 常 工 作 % '%,( 整 个 泊 车 过 程 中&
询和车辆数据波形显示功能%
CR- 实时显示小车工 作 模 式 和 泊 车 时 长% 系 统 上 位 机 采 用
本文首先根据平 行 泊 车 路 径 分 析&利 用 @D6SDT搭 建 平 CDTa/fM 设计前面板&对泊车对位 的 车 辆 进 行 计 时 和 停 车
BCA! 主 控 板 系统 采 用 >8@$"_%#$]R8& 单 片 机 作 为 主 控 芯 片% 该
பைடு நூலகம்
A! 系 统 工 作 原 理
自动泊车系统基于多 传 感 器 感 知 及 信 息 融 合 技 术'%# & %$( 其工作原理如图 % 所 示%车 辆 的 外 侧 周 围 均 安 装 超 声 波 和 红外传感 器% 超 声 波 传 感 器 用 于 探 测 车 位 的 纵 横 向 距 离& 红外传感器用于避开车身周围的障碍物%在泊车路径寻找 过程中&首先&车位感知系统将超声波传感器和红外传感 器的数据 进 行 实 时 融 合&获 取 车 位 周 围 的 空 间 几 何 参 数& 并将其导入路径规划模型中%然后&在车位空间几何参数 与车辆参数匹配的情况下&根据模糊控制算法将泊车路径 规划模型的几何参数进行计算匹配&进而给出最优路径规
基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划在城市中,停车一直是人们面临的一个挑战。
车辆停放空间的不足和泊车难度的增加给人们的出行带来了诸多不便。
因此,针对这一问题,许多学者通过开发自动泊车系统,对车辆的停放、控制和调整等进行研究,以尽可能缓解城市停车难的问题。
本文将介绍一种基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。
在车辆自动泊车的过程中,路径规划起到了至关重要的作用。
平行泊车是一种比较常见的停车方式,在道路两旁的停车位之间来回移动车辆、将车辆靠着路边停放。
为了实现自动泊车,必须让车辆安全地行驶到停车位上。
但是,由于停车位的数量有限,停车位有时会被围堵或其他风险可能呈现。
这时,基于微分平坦的平行泊车路径规划算法就能派上用场了。
微分平坦是对车辆行驶路线的制约之一。
在平行泊车中,微分平坦是指车辆在行驶的过程中,车轮保持平面位置,即不会抬起或下沉。
因此,车辆的运动状态必须在微分平坦约束下进行规划,从而实现平稳地行驶。
基于微分平坦的平行泊车路径规划算法由四个主要部分组成:初始状态、目标点、障碍物和运动控制。
初始状态是指车辆开始时的状态,包括车辆的位置、速度和方向等;目标点是希望车辆到达的终点位置;障碍物是不可避免的存在,可能是停车位周围的其他车辆或其他障碍物;运动控制是车辆在行驶的过程中控制速度和方向的部分。
为了实现基于微分平坦的平行泊车路径规划,需要将车辆的状态表示为$x =(p, v, a)$,其中$p$是车辆的位置,$v$是车辆的速度,$a$是车辆的加速度。
基于微分平坦的约束,车辆的运动可以用下面的微分平坦模型表示:$\begin{cases} x_ t = v \\ v_ t = a \\ a_ t = -k (v - v_ d) - f(a) + u \end{cases}$其中,$k$是表示速度控制的控制器系数,$v_d$是车辆的理想速度,$f(a)$表示微分平坦性的贡献,$u$代表控制器控制的加速度。
基于上述微分平坦模型,可以将平行泊车路径规划问题建模为最优化问题,即寻找最适合车辆运动模型的轨迹。
基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划平行泊车是指将车辆通过多次倒车完成泊入停车位的一种停车方式。
在很多道路狭窄或停车位有限的地方,平行泊车成为了一种常见的停车方式。
为了提高驾驶员的停车体验,研究人员提出了基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。
微分平坦是指在曲线上的每一点都存在一个唯一的切线,并且切线在整个曲线上都是连续的。
基于微分平坦的平行泊车路径规划方法的主要思想是通过在规划路径上应用微分平坦性质,使得车辆的路径更加平滑、连续,减小了驾驶员在倒车过程中的操作难度和不适感。
路径规划算法首先需要获得车辆当前的位置和停车位的位置信息。
这可以通过车辆搭载的传感器,如GPS、激光传感器等来实现。
然后,算法根据车辆的当前位置和停车位的位置,计算出车辆需要倒车的初始方向和距离。
在计算出初始方向和距离后,路径规划算法开始应用微分平坦性质,来使得车辆驶向停车位的路径更加平滑。
具体而言,算法会通过优化每一个切线的方向和曲率,来使得车辆在行驶过程中的加速度和转向角度尽量平滑。
这样,车辆在倒车过程中的震荡和颠簸感将会减小,驾驶员的驾驶体验会得到改善。
在得到了优化后的路径之后,路径规划算法会将路径信息传达给车辆的控制系统,使得车辆能够按照规划的路径行驶。
控制系统可以将路径信息转化为对车辆方向盘和油门的控制指令,来实现自动驾驶。
基于微分平坦的平行泊车路径规划方法在实际应用中已经取得了一定的成果。
研究人员通过实车实验和仿真实验,验证了该方法对于减小驾驶员的操作难度和提升驾驶体验的有效性。
目前的研究还存在一些问题,比如路径规划算法的复杂度较高,需要更多的计算资源来实现实时路径规划;算法对于复杂道路和停车场的泊车场景的适应性不够强。
基于微分平坦的平行泊车路径规划方法是一种有效的路径规划方法,可以提高驾驶员的停车体验。
未来的研究可以进一步改进算法的效率和适应性,使得该方法能够更好地应用于实际场景中。
基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划平行泊车是一种常见的车辆停车方式,它要求车辆在停车位和车道之间平行移动,在有限的空间内完成泊车。
现在,许多车辆已经具有自动泊车功能,这使得平行泊车路径规划成为了一个重要的研究领域。
平行泊车路径规划的目标是使车辆在停车位上停放稳妥,同时要考虑车辆的姿态和安全性。
微分平坦是一种非常有用的工具,能够用于规划路径和控制机器人。
微分平坦是一种将非线性系统映射到欧几里得空间中的技术。
这种技术可以将系统的动态特性与其几何特性相结合,为路径规划和控制提供了有力的支持。
在车辆路径规划中,微分平坦可以将车辆姿态和速度映射到欧几里得空间中。
在使用微分平坦进行平行泊车路径规划时,首先需要将车辆的状态表示为微分平坦系统。
然后,设计一个控制器来控制车辆运动,使其从开始位置移动到停车位。
这种方法可以确保车辆按照预定的路线行驶,同时保证车辆在停车位上稳定。
在实际应用中,根据停车位和车辆姿态等各种因素,平行泊车路径规划可能会面临许多挑战,例如多车辆平行泊车、斜向停车和狭窄的停车位等。
这些问题可能会影响车辆的安全性和效率。
为了应对这些挑战,研究人员一直在探索新的算法和方法来解决平行泊车路径规划问题。
例如,一些学者提出了基于多智能体系统的平行泊车路径规划算法,通过协调多个车辆的运动轨迹,实现了高效的平行泊车。
另外,一些学者也结合深度学习技术进行平行泊车路径规划,提高了规划精度和速度。
综上所述,基于微分平坦的平行泊车路径规划是一种可靠的方法,它可以确保车辆在停车位上稳定停放,并提高整体效率。
然而,随着车辆停车位的多样化,平行泊车路径规划仍然是一个具有挑战性的领域,需要更多的研究来完善方法和算法。
基于两段圆弧的倒推式平行泊车路径规划方法

系统,约束方程可表示为[15]
ẋ sin θ - ẏ cos θ = 0
(1)
通过对式(1)推导得出下式的运动学方程:
ì ẋ = v cos θ ïï ẏ = v sin θ íîïï θṘ ==vl//Rtan φ
(2)
此外,将车身前方两个顶点的运动轨迹方程表
示为
ìïïxA(t)
=
æ è
总第 362 期 2019 年第 12 期
计算机与数字工程 Compu计te算r &机D与ig数ita字l E工ng程ineering
Vol. 47 No. 12 3035
基于两段圆弧的倒推式平行泊车路径规划方法
张 持 张永林
(江苏科技大学电子信息学院 镇江 212003)
摘 要 针对自动泊车系统(Automatic Parking System)中的路径规划问题,为实现不同泊车起始点的路径规划,提出一 种基于两段圆弧的倒推式平行泊车路径规划方案,方案具有曲率连续及计算简单等优点。文章所提出的泊车路径规划方案 工作原理为:针对组成泊车路径的两段圆弧,在满足泊车约束条件的情况下,首先利用车辆的最小转弯半径,确定泊车路径 中第二段圆弧的半径;接着利用二分法迭代计算寻找第一段泊车路径圆弧的半径,得到两段相切且曲率连续的圆弧泊车路 径。最后通过一个数值仿真来验证所提泊车路径规划方案的有效性与可靠性。
∗ 收稿日期:2019 年 6 月 8 日,修回日期:2019 年 7 月 19 日 作者简介:张持,男,硕士研究生,研究方向:先进传感与检测技术。张永林,男,副教授,硕士生导师,研究方向:遥操 作、现代测控技术。
3036
张 持等:基于两段圆弧的倒推式平行泊车路径规划方法
第 47 卷
基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划随着城市交通越来越拥堵,停车难题也越来越突出。
为了解决停车难的问题,平行泊车成为了一种很受欢迎的停车方式。
平行泊车是指车辆沿着道路边线平行停放,这种停车方式能够最大限度地利用停车空间,提高了停车效率。
而针对平行泊车路径规划的研究主要包括数学模型的建立和路径规划算法的设计。
本文基于微分平坦的理论,研究了平行泊车路径规划的问题,提出了一种基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。
1.引言微分平坦是现代控制理论和路径规划领域的一个重要概念,它能够有效地描述系统的非线性特性,对于路径规划问题有着重要的理论意义和实际应用价值。
本文基于微分平坦的理论,研究平行泊车路径规划的问题,提出了一种基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。
2.平行泊车数学模型平行泊车路径规划的首要任务是建立合适的数学模型。
平行泊车是指车辆沿着道路边线平行停放,为了实现平行泊车路径规划,需要建立车辆的运动模型和道路环境的模型。
(1)车辆的运动模型车辆的运动模型是描述车辆运动状态的数学模型,通常使用车辆的运动学方程描述车辆的运动特性。
假设车辆沿着道路行驶,车辆的运动学方程可以表示为:\[ \dot{x} = v\cos\theta \]\[ \dot{y} = v\sin\theta \]\[ \dot{\theta} = \frac{v}{L}\tan\delta \]其中x和y分别表示车辆在道路上的位置,\(\theta\)表示车辆的航向角,v表示车辆的速度,L表示车辆的轴距,\(\delta\)表示车辆的转向角。
(2)道路环境的模型道路环境的模型是描述道路上停车位和障碍物位置的数学模型。
假设道路上有n个停车位和m个障碍物,停车位的位置可以表示为:\[ p_i = (x_i, y_i) \]基于微分平坦的平行泊车路径规划框架包括三个主要部分,分别是状态线性化、可行解生成和轨迹跟踪。
首先进行系统状态的线性化,然后生成可行解,最后进行轨迹跟踪。
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Parallel parking algorithm based on autonomous path planning
LIN Zhen—zhen ,LI Qing 一,LIANG Yan-ju 一,CHEN Da—peng , (1.Institute of Microelectronics of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China;2.Smart Center in Kunshan of IMECAS,Kunshan In— dustrial Technology Research In stitute,Suzhou Jiangsu 215347,China)
前轮转 向角
符号 L
说 明 轴距 前悬 车宽 车辆运动速度
运动学方程 及点坐标方程为
= c。s ; = sin 0;0={sin妒
陷也存在 于文献 [5]中。文 献[6]使用的双半径 法需要在 车速 为零 时改变转 向角 ,对 车辆损 伤较 大 ;文献 [7]中提 出了 以五 阶多项式作 为平行泊 车的规划 路径 ,但其未对约束 空间加以限
y
赖于问题 ,没有标准方法 ;改变遗传 因子法不能 解决非线 性问 题 ;罚函数法有效地将 遗传搜索 引导到解 空 间中有希 望的 区域去 ,通 过惩罚 不可行解 ,将 约束 问题 转换 为无约 束问题 。 目标 函数和它共同作 用以决定染色体的适应度 函数 。文献 [14]中提 出了一 种带拉 格朗 Et乘 数 的罚 函数 ,将非 线性 约束 进行取对数和平方等处理 ,并且需要 不断增大拉格 朗 日乘 数 , 进行多次迭代 ,计算复杂度高 。本文对泊车问题有针对性地设 计罚 函数 ,仅对无效参数 的个体实施有 别于正 常极值 的惩 罚 , 能高效求得可行 的算法最优解 。
1.2 改进 的 五 阶 多 项 式 路 径 规 划 根据文献 [7],在 已知泊 车起 止 位置 的条件 下 ,可 以计算
出表示 泊车路径的五 阶多 项式 。由于需 要满足 起止点 车身平 行 于 轴 、转 向角为零 的条 件 ,所需 车位较 大。实际泊 车过程 可有如下改进 :在停 车路 径和转 向角之 间进行折 中,以尽 可能
所需要 的最小泊车位 。
小 的转 向角停放于平行车位 ,再 略微 向前 行驶至 车位正 中,同
收稿 日期 :2011 10-14;修回 13期 :2011—11-16 基金项 目:中国科 学院知识创新 工程重要方向资助项 目(KGCX2一Yw一148) 作者简介 :林 蓁蓁(1985一),女 ,福建福 州人 ,硕士研究生 ,主要研 究方向为车载嵌入 式 系统(1inzhenzhen@ime.as.an);李庆 (1972-),男 ,吉林 四平人 ,副研 究员,主要研究方向为 多传感器集成、数据 融合 ;梁艳 菊(1985一),女 ,河 南周 口人,博士研 究生,主要 研究方向为 图像拼接 、立体视 觉; 陈 大鹏 (1968一),男 ,安 徽 合 肥 人 ,研 究 员 ,博 导 ,主要 研 究 方 向 为 集 成 电路 、MEMS.
o
X
图1 车辆 的数学模型
图2 泊车轨迹及约束空间示意
1.3 平行 泊车的约束 空间
平行泊车的约束 空 间包括 最大 转 向角约束 和避 障 约束 。 前者保证路径中所需的转向角小 于车辆能达到 的最大转 向角 , 后者保证泊车过程 中不与车位边缘发生碰撞 。
当个体在约束空间内时 ,罚 函数 为零 ,适应 度函数值 为终
须满足 :
<
。对 于避 障约束 ,车辆 的
\l ’ , )
工一
右侧不能与 车位 的右上顶点 (Px,P )相撞 。由文献 [11],在倒
车过程 中保证车辆 的右前顶点不与车位的右上顶点相撞 即可 ,
如图 2中的两个 圆点所示 ,当 >P 时 ,Y >Py。
仿真使用丰 田凯美瑞实车数据 ,车长 4.825 in,宽 1.82 In,轴距 2.755 in,最大转向角 45。。以车位长度 7.2 In为例 ,遗 传算 法采用每代 80个 个体 ,100代 迭代过 程 ,如 图 3所示 ,可 以看到迭代过程 收敛于 曲率近乎于零的个体 上 ,结果正确。
1.1 车 辆 的 数 学 模 型
泊车过程中假定车辆保持恒定低速 ,因此侧滑 的影响忽略不
计 ,分析采用的车辆模型如图 1所示 ,各符号说 明如表 1所示。
表 1 符
0
说 明 后轴 中心点坐标
右 前 顶 点 坐 标 车辆朝向与 轴夹角
摘 要 :针对 城 市 中停 车位狭 小、现有 自动泊车 方法缺 乏 连 贯性 的 问题 ,提 出一 种 自动平 行 泊车 算 法。对 现 有 的五 阶 多项 式路径 规 划方 法加 以改进 ,并有 针对 性地 设计 罚 函数 ,采 用 遗传 算 法计 算 最佳 泊车路 径 和 最 小泊 车 空间 ,实现 自动 平行 泊车 。仿真 结果表 明 ,该 算法 能快速 有效地 完成 泊 车 ,车辆损伤 小 ,对 空 间的要 求 最低 。 关 键词 :平行 泊车 ;路 径规 划 ;约束 空 间 ;遗 传算 法 ;二分 法 中图分类 号 :TP182;TP242 文献标 志码 :A 文章 编号 :1001—3695(2012)05-1713—03 doi:10.3969/j.issn.1001—3695.2012.05.029
k=dO/ds,结合曲线弧长公式 ds=,/1十Y dx和车辆的运动学 方程 ,可推得 sin = 。因此 ,当 Y”( )=0时 ,满足条 件 : 0。将 起止点坐标和 导数条件联 立 ,得到 关于轨 迹 系数 向量 A 的非 齐次线性方程组 ,形 如 XA=Yo 由于 r(X)=5,可知通 解 为 A= +c亭。其 中 :田为特解 , 为导 出组 的基 础解 系。因 此 ,平行泊车可能的轨迹 为一组 曲线 ,如 图 2所示 。需要从 中 挑选在平行泊 车约束空 间之 内且指标最 优的 酶线 作为平行 泊 车的实施 曲线 。
第 29卷 第 5期 2012年 5 月
计 算 机 应 用 研 究
Application Research of Computers
V01.29 No.5 M ay 2012
一 种 基 于路 径 规 划 的 自动 平 行 泊 车 算 法 冰
林蓁蓁 ,李 庆 ,梁艳菊 ,陈大鹏
(1.中 国科 学院微 电子研 究所 ,北京 100029;2.昆 山市 工业 技 术研 究院 中国科 学 院微 电 子研 究所 昆 山感 知 中 心 ,江 苏 苏 州 215347)
国外对于 自动平行泊 车的算法 研究起 步 于 20世 纪 90年 代 ,国内近几年来对该领域也有所 涉及。概括起来主要有两种 方法 :基于模糊控制和基于路径规划 。文献 [1,2]中提 出应 用 驾驶员 的经验整理 出控 制规 则 ,可减 小 泊车 过程 中 的位置 误 差 ,但控制过程缺乏连贯 的规划 性 ,需 要反 复调整 车速 和转 向 角 ,且前后挪移需要较 大的停 车空 间,难 以量化 。而 基于路 径 规划 的方法 根据车辆与停车位的相对位置算 出最佳泊 车路径 , 便 于泊 车全 过程 的规划 控制 。文 献 [3]提 出的路 径需 要不 停 地变速及换挡 J,不 符合 驾驶 员操 作 的实 际情 况。相 同 的缺
A bstract: In order to solve problem s of narrow parking space in cities and lack of continuity of vehicle’S motion in other parking approaches,this paper proposed an autonomous parking algorithm .It improved the approach of f if th·order polynomial, and designed penalty function and genetic algorithm to calculate the best path and the tightest parking space,f inally realizing automatic parallel parking.The simulation result indicates that this method can park a car swiftly and ef i ciently with slight im— pact on vehicles and the least space requirement. K ey words: parallel parking;path planning; constrained space;genetic algorithm ;dichotomy
算法 中取个体适应度函数的最小值为最佳个体 ,带罚函数 的适应度 函数为
= l l+r1max(0,P 一Yrfi)+1"2max(0,A1)+r2max(0,△2)
其中 :k。为终点处 的曲率 ,是所求 的适 应度 函数 ,曲率 越小 ,车 轮在终 点处 的转 向角越小 ,曲线越佳 ;适应 度 函数 的后续部 分 为罚函数 , 、r 为惩罚 系数 ;Ym为 = 时 ,车辆右 前方 顶 点的 y轴坐标值 ,若 P 一Y >0,说 明车辆 右侧 和车位发 生了 碰撞 ,差值越大 ,该参 数组离 可行 区 间越 远 ;△ =Lmax(K)一 sin ,△:=一sin 一Lmin(K),K为该个体 下多 项式 曲率 的变化范围。若 △ 和 △:大于零 ,说 明多项式表示 的路径超过 了车辆的最大转向角 ,差值越大 ,该参数组离可行 区间越远 。
州 L+L,)c0s +詈sin
yrf=y+( +L,)sin日一 c刚