全自动平行泊车路径规划及路径跟踪研究
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。
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
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【摘要】本文主要介绍了基于微分平坦的平行泊车路径规划技术。
在文章介绍了研究背景和研究意义。
在详细讨论了问题描述、微分平坦空间、平行泊车路径规划算法、实验结果和性能分析。
实验结果显示该算法在不同场景下表现出色，并且具有较高的可行性和有效性。
性能分析部分对算法的效率和准确性进行了评估和讨论。
在结论部分总结了本文的研究成果，并展望了未来的研究方向。
通过本文的介绍，读者可以更好地了解基于微分平坦的平行泊车路径规划技术以及其在实际应用中的潜力和优势。
【关键词】微分平坦、平行泊车、路径规划、算法、实验结果、性能分析、总结、展望、研究背景、研究意义、问题描述1. 引言1.1 研究背景平行泊车是指在水平方向上垂直停车格之间进行移动，最终完成停车的一种技术。
平行泊车在城市道路停车场和停车场中广泛应用，是驾驶员面临的常见挑战之一。
传统的平行泊车需要驾驶员具备较强的驾驶技巧和空间感知能力，但对于一些缺乏经验或驾驶技巧的驾驶员来说，平行泊车可能会变得困难和危险。
基于微分平坦的平行泊车路径规划算法的出现，为解决平行泊车问题带来了新的思路。
微分平坦空间是指具有特定几何性质的空间，其曲率部分具有很好的性质，使得在该空间中进行路径规划更加高效和容易。
通过在微分平坦空间中进行平行泊车路径规划，可以有效减少驾驶员的操作难度，提高泊车的安全性和准确性。
在本文中，我们将介绍基于微分平坦的平行泊车路径规划算法的原理和实现方法，通过实验结果和性能分析来验证该算法的有效性和实用性。
我们希望通过这项研究，为提高驾驶员泊车体验，减少交通事故和拥堵问题提供一种新的解决方案。
1.2 研究意义平行泊车路径规划在现代城市生活中起着重要作用，尤其是在人口密集、停车位紧张的城市中。
随着汽车数量的不断增加，泊车问题已成为人们日常生活中不可避免的挑战。
传统的泊车方式往往耗费时间和精力，甚至可能导致交通拥堵和事故发生。
研究基于微分平坦的平行泊车路径规划算法具有重要的现实意义和应用价值。
基于超声波的全自动平行泊车路径规划
基于超声波的全自动平行泊车路径规划邹传伍周瑞浩马彪（长安大学工程机械学院，陕西西安710064）摘要：随着汽车的迅速增加，可供停车的空间变得越来越不能满足需求，为避免泊车过程中发生碰撞，减少潜在事故的发生，全自动泊车系统应运而生，现仅以平行泊车为例对全自动泊车系统进行介绍。
根据车辆运动学模型，利用双弧线路径规划方法，通过碰撞约束条件来确定最小泊车半径和最佳泊车位置；同时在台架上利用C A N oe等仿真软件测得超声波传感器的探测范围，进一步确定合理的泊车路径和停车位置。
实验结果表明：基于超声波的全自动泊车路径规划是可行的，能够有效解决现实中停车难的问题。
关键词：全自动泊车；轨迹规划；碰撞约束；探测范围；C A N oe仿真0引言近些年，随着无人驾驶的兴起，许多主动安全系统已经应用于智能驾驶辅助中，减少了碰撞事故。
而自动泊车系统的车位检测、转向控制、路径跟随、自动刹停等一系列泊车辅助释放了驾驶员特别是新驾驶员的压力。
对于自动泊车系统的实现，国内外已提出了很多方法。
目前比较成熟的有基于环视摄像头的全景泊车系统和基于超声波的自动泊车系统。
相对于全景泊车系统而言，超声波自动泊车系统有成本低、对天气条件要求较低等优点，对于近距离探测而言，超声波探测精度已相当精确。
自动泊车的路径控制主要有两种方法：一种是基于路径规划的方法，如三角函数曲线法、回转曲线的曲率连续法等；另一种是基于驾驶经验的方法，如模糊逻辑自动泊车、自适应自动泊车等。
本文提出双弧线方法来规划泊车路径，两弧线平滑连接，没有尖点，更好地保证了泊车的平稳完成，提高了自动泊车的成功率。
1全自动泊车系统介绍经过多年的技术积累，泊车辅助系统也有了很大的发展，从最早的只有在车辆的后保险杠接近障碍物时才发出警报提醒，到后来的后视摄像头提供倒车画面、蜂鸣器提供警报提示的泊车辅助系统。
在技术不断革新后，超声波传感器的探测距离和精度也有了很大的提高，有了半自动泊车系统，即能自主探测车位和自主转向，但还需驾驶员换挡和刹车。
智能交通中的自动泊车技术研究
智能交通中的自动泊车技术研究现代的交通系统中，自动驾驶技术正在逐步普及，其中的自动泊车技术变得越来越成为人们关注的热点。
在当今社会，停车位的匮乏和人口的增加，让停车成为一项绕不过去的难题。
自动泊车技术的发展则为此提供了可能的解决方案。
本文将探讨自动泊车技术的研究方向、现有技术的应用以及技术面临的挑战和未来发展方向。
一、研究方向如今，自动泊车技术的研究方向多样化，涵盖了多个方面。
包括感知、规划、控制和系统整合四个方向。
其中，感知方向主要探讨如何正确地理解环境、识别车辆周围存在的物体；规划方向主要是寻找一种可行的路径，使得车辆能够安全快速地自动泊车；控制方向则注重如何让车辆保持稳定，并准确地跟随路径；而系统整合方向更侧重于如何使用先进的技术，将四个方向的研究成果整合起来，构建一个更加智能、高效的自动泊车系统。
二、现有技术应用在工程中，自动泊车技术主要应用在智能网联汽车、无人驾驶汽车、自主泊车系统等领域。
在智能网联汽车中，自主泊车较为成熟。
例如，明基电子提出的自主泊车系统是一套无人驾驶的停车解决方案，通过空气悬浮式整车解决了停车限制问题。
在无人驾驶汽车领域，Waymo自动驾驶汽车采用了先进的Lidar和雷达等设备，实现了数十万英里的无人驾驶行驶。
在自主泊车系统方面，Bosch的Voice Park System为驾驶员开发出了一套智能停车技术，可以通过语音命令告诉系统想停车的具体位置，并自动寻找空位入位，并使用行车记录仪将停车的过程录制下来。
三、技术面临的挑战尽管自动泊车技术已经有了很大的进步，但仍然面临着许多挑战。
首先，该技术的普及需求极大的投入和长时间的研究，目前尚缺乏完善的经济和政策体系的体系支持。
其次，由于自动泊车涉及到识别周围环境、规划路线、控制行驶等多个方面的技术，如何准确地综合运用这些技术依然是一个难点问题。
再次，可靠度和安全问题也是技术要解决的重要方面之一。
毕竟驾驶安全是自动驾驶技术应对的最核心问题之一。
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驾驶员在两侧有车的情况下进行的一种停车方式。
对于自动驾驶车辆来说，平行泊车路径规划是其中的一个重要研究方向。
微分平坦（Differential Flatness）是一种常用的路径规划方法，它可以将路径规划问题转化为求解微分方程的问题，因此在平行泊车路径规划中也有着广泛的应用。
下面将介绍基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。
我们需要定义车辆的运动模型。
在平行泊车中，车辆通常被建模为一个自行驶动的点质点。
我们需要提供车辆的位置、方向和速度作为输入。
为了简化问题，我们可以将车辆的运动限制在二维平面上，不考虑上下坡等情况。
接下来，我们需要定义车辆的动力学方程。
在平行泊车路径规划中，车辆的加速度通常是一个已知的函数，我们需要解决的是如何通过改变车辆的方向来实现平行泊车。
我们可以将车辆的动力学方程写为：m * a = Fm是车辆的质量，a是车辆的加速度，F是车辆所受的合力。
我们可以将合力分解为两个分力，分别是沿车辆纵向的力F_x和沿车辆横向的力F_y。
由于平行泊车过程中车辆的速度通常不是很大，我们忽略了空气阻力和摩擦力对车辆运动的影响。
根据平行泊车的特点，我们可以将车辆的目标位置和方向分别设为(x_target,y_target)和theta_target。
我们需要通过调整车辆的方向来实现平行泊车，因此我们可以将横向力F_y设置为0，只考虑车辆的纵向力F_x。
由于车辆的纵向力F_x是已知的，我们可以将动力学方程进一步简化为：接下来，我们将动力学方程转化为轨迹规划问题。
我们需要找到车辆的轨迹，使得车辆最终达到目标位置和方向。
为了简化问题，我们可以假设车辆在平行泊车过程中的运动是匀速的。
我们可以将车辆的位置和方向表示为车辆坐标系下的坐标系。
车辆坐标系与全局坐标系之间存在一个转换关系，可以通过车辆的位置和角度来计算。
在车辆坐标系下，我们可以将车辆的位置和方向表示为(x_vehicle, y_vehicle)和theta_vehicle。
基于GNSS的农机泊车路径规划与跟踪控制方法
基于GNSS的农机泊车路径规划与跟踪控制方法随着农业技术的逐步发展和智能化的应用，农机泊车路径规划与跟踪控制成为农业生产中的一个重要问题。
GNSS（全球导航卫星系统）由一组地球轨道卫星、地面控制站和用户接收设备组成，其高精度的定位、导航和测量功能可以满足农机泊车路径规划与跟踪控制的需求。
一、GNSS技术在农机泊车路径规划中的应用农机泊车路径规划是指在农田或农场中将机器（如拖拉机或收割机）移动到目标点的过程。
传统的路径规划方法常常基于人工经验和经验观测，缺乏可靠的定位和导航系统。
而GNSS技术可以提供高精度的定位和导航功能，通过全球卫星系统的支持，可以实现对农机位置的实时监测和控制，从而实现自主路径规划和跟踪。
路径规划可以分为静态和动态两类，静态的路径规划一般针对固定区域或未来的时间跨度进行规划，可以通过建立数字地图或者人工标识目标点的方式实现。
动态路径规划则需要考虑当前场地状况、机器状态和预测模型等多方面因素，并结合实时定位和控制系统进行调整和优化。
从 GNSS 技术的角度看，动态路径规划需要实时读取机器的位置和状态信息，同时结合场地和农作物的信息，通过决策算法将路径优化到最佳。
二、GNSS技术在农机跟踪控制中的应用农机跟踪控制是指通过GNSS技术实时监测农机位置、行驶速度和航向等参数，并结合目标点信息进行精确控制。
传统的农机控制方式多采用人工操作或者基于机器视觉的跟踪方法，存在错误率高、操作复杂等问题。
而GNSS技术可以实现高精度的位置和速度测量，同时提供实时的航向信息，从而实现自动控制和跟踪。
GNSS技术在农机跟踪控制中的应用实现的关键在于控制策略的设计。
控制策略需要考虑多个因素，包括机器状态、场地地形和农作物布局等，并通过预测模型和控制算法实现机器的自主控制。
控制算法中常用的包括PID控制和模型预测控制等，PID控制适用于单一变量的控制任务，而模型预测控制则适用于多变量、复杂的控制任务。
三、GNSS技术在农机泊车路径规划与跟踪控制中的发展趋势现代农业一直在寻求智能化和自动化的解决方案，以提高效率、降低成本和保障农业生产的可持续性。
基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制
基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制智能车辆技术的发展为我们的出行带来了巨大的变革，而路径规划与跟踪控制是智能车辆系统中至关重要的一环。
本文将介绍基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的智能车辆路径规划与跟踪控制方法。
一、智能车辆路径规划智能车辆路径规划的目标是在既定的地图环境下，找到一条最优的路径以完成特定任务。
为了实现路径的优化，我们可以使用MPC方法进行路径规划。
MPC是一种模型预测控制方法，它通过构建车辆的动力学模型和环境模型，在每个控制周期内预测一段时间内的车辆行为，并基于这些预测结果进行路径规划。
具体而言，MPC会将车辆的状态（如位置、速度、方向等）输入车辆动力学模型，得到一系列关于车辆行驶轨迹的预测结果。
然后，基于这些预测结果，MPC会使用优化算法来寻找一条最优路径，使得车辆能够在规定的时间内到达目标位置，并尽量避免碰撞和违反交通规则。
二、智能车辆跟踪控制智能车辆跟踪控制的目标是使车辆能够沿着规划好的路径实现准确的运动控制。
MPC方法也可以应用于智能车辆的跟踪控制。
在跟踪控制中，MPC会根据车辆的动力学模型和环境模型，在每个控制周期内根据实际的车辆状态进行预测，并生成相应的控制信号。
这些控制信号将被传递给车辆的执行器，用于操控车辆的转向、加速度和制动等动作。
通过不断地根据实际状态进行预测和控制，智能车辆能够准确地跟踪规划好的路径，实现精确的运动控制。
三、基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制的优势1. 鲁棒性：MPC方法可以对于各种不确定因素（如不完全的环境模型、传感器误差等）进行有效处理，保证车辆的路径规划和跟踪控制的稳定性和鲁棒性。
2. 多目标优化：MPC方法能够在考虑车辆动力学约束和环境约束的同时，对多个目标（如最短路径、最小时间、最小能耗等）进行优化，使得车辆在满足各种约束条件的前提下，实现最优的路径规划和跟踪控制。
3. 处理非线性问题：MPC方法可以有效处理非线性系统的路径规划和跟踪控制问题，对于智能车辆这种具有非线性动力学特性的系统来说，具有很大的优势。