自动泊车路径规划算法研究

发布时间：2020-09-08 10:12

　　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。
【学位单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U495;U491.7
【部分图文】：

示意图,路径规划,示意图,停车场

但是在实际环境中，车辆会受到随机障碍物的影障策略到达目标点。相较于全局路径规划，局部路径规划受到。因此，还需要对局部路径规划方法做进一步研究[3]。车系统可在出现障碍的情况下辅助驾驶员采取避障措施，避免通事故的发生[4]。驾驶员在车内无法详细了解周围的环境情况狭小的环境下进行泊车时很难精确地控制车辆。因此，实现安一个难题。述，研究自动泊车技术可有效的提高泊车的安全性，降低泊车同时研究无人驾驶汽车在面对环境约束下的避障规划方法将内环境相对于实际路况来说，属于狭小空间，因此，在停车场，容易造成拥堵现象，影响停车场正常的运行，增加发生事故的就在于研究适用于无人驾驶汽车在停车场环境中的路径规划泊车入位。如图 1.1 所示为自动泊车路径规划系统示意图。

正弦曲线,智能车,无人驾驶

然后，使车辆沿着规划的路径泊入车位[7],[8],[9]。目前路径规划基于正弦曲线[10]、两相切圆弧及公切线、多次多项式曲线[11]等。其二是基于经验的算法[12]：研究者们将驾驶员的泊车经验运用智能算法设计时地调整车身的位置来控制车辆安全地泊入车位，系统有着较好的鲁棒性准确地获取经验知识，以及如何将这些经验转化到控制器是该方法的研究难无人驾驶汽车路径规划研究现状无人驾驶汽车作为智能化技术发展的生力军，路径规划作为其核心技术具有价值。20 世纪 60 年代美国 stanfoul 研究所自主开发了无人驾驶试验平台。20 世纪 8将无人驾驶技术运用到军事领域。20 世纪 90 年代开始由一些大学与公司共，其中比较成功的有：德国慕尼黑国防军大学无人驾驶汽车项目；美国卡耐自主驾驶汽车研究；美国谷歌公司的创新小组 Google X 研发出的新一代无汽车[14]如图 1.2 所示。

清华大学

i3TTS,A6新 S 级凯迪拉克FUSION统，自动紧急制动系统，应急车道辅助新型自动巡航系统，雷达，超声波，激光探测器，摄像监控设备，自适应巡航控制系统雷达传感器，激光扫描仪，视频摄像头，泊车辅应巡航控制系统，主动式车道保持系统，超车智能巡航系统，车道保持系统，路标识别系统，自自动泊车系统雷达传感器，摄像头，自适应巡航系统，智能刹前方避撞报警系统，车道偏离报警系自适应巡航系统，智能刹车辅助系统，盲点信息离报警系统，主动泊车系统，光探测与光测人驾驶技术研究相对较晚，其中国防科技大学和清华大学突破。

【参考文献】