自动泊车路径规划算法研究
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。
自动泊车的路径规划技术研究
自动泊车的路径规划技术研究
近年来，随着汽车工业的快速发展和人民生活水平的提高，我国汽车保有量大幅增加，城市中停车空间越来越小，而拿到驾照的新手却越来越多，他们的驾驶技术很不熟练，很难精确地将车辆停到合适的位置，由此引发的事故也越来越多。
因此，如何将车辆安全、迅速、及时地停靠到相应的位置成为了人们研究的热点，自动泊车系统在这一潮流中应运而生，也成为了车辆智能化发展的新方向。
本文研究了自动泊车的路径规划技术。
首先根据车辆低速倒车时的运动学特性，建立了车辆的运动学模型，结合车辆运动中的非线性约束问题，分析了车辆在平行泊车和垂直泊车的过程中与周围可能发生的碰撞点，确定了可以避免发生碰撞的约束区域；在此基础上，求解了平行泊车过程中的关键点和所需的最小车位，设计了基于两段相切圆弧的平行泊车路径，并进行仿真分析；在垂直泊车路径规划中，通过几何关系提出了两段式、三段式和直接倒行式三种不同的泊车路径，通过仿真比较了三种泊车路径的优缺点；针对初步规划路径存在的不连续问题，选用贝塞尔曲线对泊车路径进行优化处理，通过仿真分析证明了经贝塞尔曲线优化后的泊车路径比较平滑。
针对PID控制和模糊控制在实现泊车路径跟踪控制中存在的不足，以非线性输入输出反馈线性化控制为基础，设计了具有学习能力的自组织模糊控制器，该控制器通过不断修正前轮转角的输出实现对路径跟踪控制，具有较高的控制效率和良好的控制效果；分别采用非线性反馈线性化控制器和自组织模糊控制器对基于正弦三角函数的路径进行跟踪控制，对两种控制器的效果进行了比较，结果表明采用自组织模糊控制器跟踪路径稳定性高，跟踪误差较小。
根据自动泊车的功能需求，设计了动力驱动电路、转向控制电路、超声波测距电路和视频图像采集
与处理电路，给出了各模块的软件流程。
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。
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。
基于分段式路径规划的自动泊车系统研究
基于分段式路径规划的自动泊车系统研究基于分段式路径规划的自动泊车系统研究摘要：自动驾驶技术日益成熟，自动泊车系统已经成为汽车自动驾驶领域中的重要应用之一。
目前市场上的自动泊车系统多采用遥控方式或者单一传感器探测，这种方式不仅精度低，且不能适应多样化的停车场环境。
本文提出一种基于分段式路径规划的自动泊车系统，该系统通过地图匹配模块精确定位车辆位置，采用激光雷达和摄像头传感器获取环境信息，并通过路径规划模块将车辆从起点引导至终点。
实验结果表明，该系统具有较高素质泊车成功率和较高运动控制精度。
关键词：自动泊车；路径规划；地图匹配；环境感知；激光雷达；摄像头一、引言自动驾驶技术的发展推动了自动泊车系统的不断完善和优化，自动泊车系统的出现不仅能提升驾驶效率和驾驶安全性，同时也提高用户的驾驶体验。
自动泊车系统是一种基于车载设备的自动驾驶技术，其核心是通过地图匹配和环境感知获取精确的车辆位置和周围环境信息，并通过路径规划的方法实现车辆的精确控制，最终实现车辆自动停车、驶离等功能。
当前市场上的自动泊车系统多采用遥控或者单一传感器探测的方法，不仅精度低，且不能适应多样化的停车场环境。
因此，如何实现自动泊车系统的高精度和高可靠性成为了本领域研究的热点问题。
二、相关研究目前，研究人员通过地图匹配模块精确得到车辆在停车场内的位置信息，采用激光雷达、摄像头、超声波等多种传感器技术进行环境感知，并采用传统的控制算法和优化算法进行路径规划与运动控制计算，实现车辆的自动泊车和驶离等操作。
然而，现有的自动泊车系统仍存在精度低、安全性差、适用环境狭窄等问题，无法适应多变化、复杂多样的停车场环境。
三、系统设计本文提出一种基于分段式路径规划的自动泊车系统，该系统通过地图匹配模块精确定位车辆位置，采用激光雷达和摄像头传感器获取环境信息，并通过路径规划模块将车辆从起点引导至终点。
该路径规划模块结合驾驶员的操作习惯、停车场环境和车辆动态等因素，采用离散化搜索算法进行规划，确保车辆能够在复杂的停车场环境中完成准确、高效的泊车操作。
自动泊车系统路径规划与跟踪控制方法研究
自动泊车系统路径规划与跟踪控制方法研究
黄江 1 魏德奎 1 秦良艳 2 李攀 1 杜军 1
（1.重庆理工大学，重庆 400054；2.重庆邮电大学，重庆 400065）
【摘要】针对自动泊车系统中的路径规划与路径跟踪问题，首先基于逆向行驶的方法，根据避障条件确定了可安全驶
2019 年 第 8 期
统的双圆弧泊车路径曲率不连续的问题；文献[4]~文献 [6]对泊车避障环境进行分析，建立了约束方程，并采用 B 样条曲线进行路径规划设计，所得路径满足曲率连续 要求，但是约束条件和路径曲线参数较多，求解过程较 为复杂；文献[7]为避免自动泊车过程中进入泊车死区， 设计了满足安全驶入车位的泊车前进水平线，并以此作 为起始区域进行泊车规划，保证了泊车的安全性，但没 有考虑曲率连续性要求的问题。针对泊车路径跟踪问 题：文献[8]~文献[10]采用模糊控制的方法进行泊车控
of Automatic Parking System
Huang Jiang1, Wei Dekui1, Qin Liangyan2, Li Pan1, Du Jun1 （1. Chongqing University of Technology, Chongqing 400054; 2. Chongqing University of Posts and Telecommunications,
Chongqing 400065） 【Abstract】For the path planning and path tracking in the automatic parking system, this paper firstly adoptes the
method of reverse driving, to determine the range of parking starting points that the car can safely drive to the parking
自动泊车路径决策规划与车辆控制算法研究
automatic parking system, the membership function of system related variables and the fuzzy rule set are
concerned by the public and favored by the capital in recent years.As the early development foundation of
intelligent driving, the development and improvement of advanced driver assistance system plays a crucial
dSPACE 公司的快速控制原型 Micro Autobox 作为车辆控制器进行搭建，以设计的泊车
控制策略为核心进行了验证，实验结果表明了此泊车策略的有效性和可靠性。
关键词：超tract
The rapid development of social science and technology has brought great changes and impacts to the
a certain type of domestic vehicle as the research platform, in view of the automatic parking system program
and path of the vehicle control algorithm analysis and exploration, the purpose is to improve the reliability
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自动泊车路径规划算法研究
随着我国汽车拥有量的增加,使得停车空间越来越拥挤,泊车困难问题日益严重,事故发生率越来越高。
为了解决这一问题,自动泊车系统应运而生,因此,本文对不同环境约束下的自动泊车路径规划算法进行了研究。
首先,针对人工势场法应用于车辆路径规划时存在目标不可达、局部极小值等问题,改进了人工势场模型,将原有引力势场函数乘以一个收敛因子、原有斥力势场函数乘以一个距离因子。
并基于此模型,设计了一种“梭型曲线法”路径规划方法,实现了路径的优化。
其次,针对车位狭小以及复杂环境下的平行泊车困难问题,将平行泊车的路径分段进行研究。
将分段路径规划策略应用于辅助平行泊车的路径规划中,根据车辆的运动学特性以及环境约束,将车辆的路径规划问题表达式化。
最终引导车辆沿着规划的泊车路径从起始位置安全无碰地泊入车位,实现了车位狭小情况下的平行泊车。
然后,针对狭窄路况以及复杂环境下的垂直泊车困难问题。
研究了垂直泊车过程中碰撞约束,并以此对垂直泊车过程中的关键点进行求解。
设计了不同环境约束下的分段式垂直泊车路径,仿真验证了该方法的准确性。
最后,针对实际停车场环境,运用本文设计的方案进行路径规划,首先对实际停车场环境进行建模,根据车辆运动学模型,综合考虑避障约束以及自动泊车方法进行辅助驾驶,将行车道边界线虚化为障碍物,结合“梭型曲线法”进行路径规划,并采用三段式垂直泊车路径规划方法进行泊车,实现了车辆安全无碰的泊车入位。
通过仿真验证,本文所设计的自动泊车路径规划算法可以实现在不同环境约束条件下安全无碰的泊车入位。