自动驾驶车辆的平行泊车轨迹规划

根据对自动驾驶车辆的平行泊车场景的分析,提出一种基于采样的自动驾驶车辆平行泊车轨迹规划方法.该方法把自动驾驶车辆平行泊车的轨迹规划解耦成路径规划和速度规划.通过对泊车起始点区域采样,生成一系列曲率连续、满足路径约束的泊车路径曲线,利用多目标评价函数选取最优的泊车路径.然后,在最优泊车路径基础上,通过对时间采样选取时间最...     

一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法研究

为解决目前量产自动泊车系统泊车成功率低、泊车完成后车辆姿态偏斜等问题，研究搭建基于阿克曼转向几何学和车辆运动学的车辆运动模型，构建基于可行驶区域的栅格电子地图，在几何路径规划方法中融入基于轨迹预判的碰撞约束方法和路径居中算法，采用车辆膨胀轮廓模型，最大程度利用电子地图可行驶区域和保证路径安全性，设计出一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法，并通过仿真测试和实车测试验证算法的可行性。该算法可大大提高泊车成功率，能帮助解决泊车完成后车辆偏斜不居中的问题。     

基于MPC的自动泊车系统轨迹跟踪控制分析

随着中国人民的生活水平日益改善,机动车的普及程度不断提升,而随着车辆数量的增加,交通拥堵、事故频发等问题日益严重,对于驾驶能力不成熟的乘用车驾驶员而言,更易因泊车不当而造成交通事故,因此,自动泊车应运而生,成为了亟需开发的技术。文章主要研究自动泊车系统轨迹跟踪的控制算法,采用垂直泊车环境,根据已规划出的可行路径,利用模型预测控制（MPC）算法进行路径跟踪,通过在代价函数中增加控制量增量,以求实现轨迹跟踪过程的精确与平稳。为验证控制效果,搭建了Carsim-Simulink联合仿真平台,结果表明MPC控制算法可以实现泊车时良好的轨迹跟踪效果。     

基于有限状态机的代客泊车决策规划系统研究

针对当前代客泊车研究中对泊车规划起始点的位姿要求较高的问题，提出一种基于分层有限状态机的代客泊车系统决策方法，设计车辆上层功能状态机与下层行为状态机，根据车辆所处环境与定义规则，建立车辆各行为状态之间的逻辑切换关系，完成车辆代客泊车与定点召回功能。为确保车辆在进入泊车状态前处于不确定状态与位姿的情况下，针对垂直车位完成车辆泊入路径的规划，采用多段路径规划，同时对行车与泊车切换区域进行计算，保证车辆在不同位姿情况下，均可以规划出泊车路径。最终通过实车试验，验证了该代客泊车系统方案的可行性与可靠性。     

基于SMPA的半挂车自动泊车运动规划方法研究

半挂车辆的非稳定运动学特性为其泊车过程中自主运动规划带来严峻挑战。针对半挂车在多障碍物的静态场景中泊车运动规划算法效率低、结果平滑性差等问题,本文提出了序列式运动规划方法（sequential motion planning algorithm, SMPA）。首先,提出了基于二次规划策略和改进双向快速扩展随机树（bidirectional rapidly-exploring random tree algorithm,Bi-RRT）的初始路径生成方法。然后,结合车辆非完整微分约束下的路径节点可行性判别方法研究,提出基于概率的目标偏向采样策略,提高了采样效率。最后,构建了面向车辆系统控制变量连续性的非线性最优化控制模型,解决泊车换向点的对接问题,提高了泊车轨迹平滑性。仿真结果表明,该方法在多障碍物场景中,规划时间相比Hybrid A~*和Bi-RRT分别降低了86.71%和21.44%,轨迹质量也更具优越性。     

基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法

目前预定义几何集方法主要用于平行车位和垂直车位2种类型的泊车路径规划,对于未涵盖的停车位种类而言则存在无法规划泊车路径的问题,使得自主泊车系统对于能够泊入的车位种类存在局限性。为了设计斜列式泊车方式用以提高自主泊车系统中车位种类的覆盖率,提出一种基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法。首先,提出了斜列式C字形泊车路径规划方法,利用几何学设计一种圆弧相切斜线的路径,并通过多项式建模表征任意角度停车位下的斜列式C字形泊车路径;其次,通过分析泊车路径与停车位中可能发生碰撞的关键点之间的距离,构建了泊车路径碰撞约束模型,以此分析不同规格停车位下约束条件的参数,从而获得规划路径安全区域;然后,结合拓扑地图信息与斜列式C字形泊车路径规划的碰撞约束模型,获得合适的泊车路径起始点范围,继而生成与全局路径无缝衔接的安全泊车路径;最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证此方法的有效性,并通过实车试验证明实用性。结果表明：所提方法针对任意规格的斜列式停车位,均能有效地规划出无碰撞条件下的斜列式泊车路径;同时,车辆能够良好地跟踪所规划的路径,实现精准泊入停车位,证明所提方法能够提高自主泊车系统中停车位种类的覆盖率,并大幅度提高自主泊车系统的实用性。     

阶段约束下Gauss配点离散化平行车位自动泊车轨迹规划

针对平行车位自动泊车高精度轨迹规划，提出一种联立多阶段划分和非均匀Gauss配点参数化的轨迹优化算法。首先，结合车辆泊车动力学方程和约束条件建立了平行自动泊车数学模型；然后，根据泊车过程，提出将泊车过程划分为泊车起动、接近车位、进入车位、姿态调整、泊车落位5个阶段，并建立各阶段对应的不等式约束条件；进一步，在伪谱法算法框架下，结合阶段约束给出了多阶段局部高斯配点策略，以此实现分阶段独立配点离散，从而提高泊车轨迹规划的精准度和适应性；最后，在通用小型汽车模型上在长短车位上进行仿真测试，验证提出方法的正确性和适应性。结果显示，相较于分段区域Gauss伪谱法，改进方法在获得平滑泊车轨迹的同时泊车时间平均减少2.976 s，时间性能提升21.7%，表明了所提算法的有效性。     

基于回旋曲线的垂直泊车路径规划

为解决垂直车位自动泊车路径规划问题，提出了一种算力要求低、泊车空间小的路径规划方法。首先，考虑泊车过程中碰撞约束、汽车运动学约束要求，基于直线-圆弧组合的方式，进行垂直泊车的一步和多步基础路径规划。然后，结合回旋曲线进行曲率优化，实现泊车路径的曲率平滑。最后利用仿真验证方法的可行性，结果表明：对于不同的横向泊车空间以及不同的初始姿态角，该方法均能够规划出安全、平滑的泊车路径。     

基于模型预测控制的平行泊车系统研究

为了提高自动平行泊车系统的控制精度,分析了车辆在泊车工况时的约束,采用五次多项式进行轨迹规划,运用模型预测控制算法跟踪路径,并使用Simulink进行路径跟踪仿真,结果表明:规划的路径满足车辆泊车约束,控制策略能控制车辆按照参考路径平行泊车。     

基于狭窄垂直车位的多段式路径规划与仿真分析

自动泊车系统（APS）目前受到广泛的关注,但大部分研究忽略了车辆初始航向角偏差对整体泊车效果的影响,对此,论文研究了狭窄垂直车位场景下车辆初始航向角不为零的多段式路径规划方法。首先基于车辆最小转弯半径建立了车辆后轴中心运动轨迹方程,通过五次多项式对路径规划进行优化,实现路径曲率更连续、泊车更平顺和舒适。CarSim/Simulink联合仿真验证表明,五次多项式泊车路径优化方法可行,在满足泊车安全的基础上,泊车位所需实际宽度减少10.4%,长度减少15.3%。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。     

基于B样条理论的平行泊车路径规划研究

针对智能汽车自动泊车系统的发展现状进行了分析,为解决泊车过程停车转向问题,提出一种连续曲率的平行泊车路径规划方案。对泊车环境进行分析,考虑汽车动力学约束条件,建立了自动泊车路径的约束空间,并根据对泊车路径的要求,在约束空间内生成合适的控制点,基于B样条理论生成可行的泊车路径。仿真结果表明,采用这种方法能够有效地实现避障,并且满足曲率连续性的要求,提高了自动泊车的灵活胜和连贯性。     

基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划

针对常见的平行泊车场景,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划方法。以基于优化算法的泊车路径规划方法得出的泊车路径作为训练样本,利用Python脚本语言建立以自适应遗传算法和拟牛顿法为内核的自动化训练框架,使自动训练后的自适应神经模糊推理系统既可继承基于优化算法的泊车路径规划方法适用范围更广的优势,又有效解决该方法求解过程计算量大的问题。通过仿真分析验证所提出方法的可行性和有效性,结果表明:自动训练后的自适应神经模糊推理系统可依据汽车初始泊车位姿和泊车位信息快速规划出可行的平行泊车路径。     

智能汽车换道轨迹规划曲线研究

目前随着信息化、数据化、自动化、智能化越来越深入,智能网联汽车也在飞速发展,在车辆换道的过程中,轨迹规划曲线就显得十分重要,直接决定换道的安全性、舒适性、效率等。随着轨迹规划曲线的发展,先后有人工势场法,曲线拟合法,搜索算法等方法,利用曲线拟合法进行轨迹规划也是当今智能车辆领域最常用的方法之一,通过给定的车辆的起始点和终点生成连续、舒适、满足动力性要求的曲线,并对曲线拟合的各个方法的优缺点进行比较分析。     

Automatic parking of vehicles: A review of literatures

Collision accidents often occur during parking or reversing cars. In allusion to this point, this paper conducts a review of literatures on automatic parking. To begin with, a brief introduction of automatic parking including its background and significance is given. Then its commercial application, research status and latest progress are summarized which include visual perception, ultrasonic sensors and radar technology, path planning, control algorithms based on fuzzy theory, neural network, image processing and recognition technology, and digital signal processing technology, etc. On further analysis, some reasonable conclusions are drawn and the future work is suggested.     

4WS汽车自动泊车轨迹生成策略

针对传统泊车轨迹生成方法中存在两段圆弧曲率并不连续的问题,提出融合微分平坦和B样条理论的轨迹生成策略。首先建立了4WS车辆自动泊车过程中的运动学方程,并由此证明了此系统的微分平坦性,利用B样条理论对平坦输出进行参数化,通过非线性规划器来参数化求解B样条曲线的顶点。     

基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略

为了使全局路径与泊车路径无偏差对接，得到曲率连续的可行驶路径，为泊车模式切换提供精准位姿，提出基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略。首先，定义一种精简的停车场拓扑地图描述形式与道路拓扑设计原则，通过采集停车场内关键特征的定位数据建立停车场拓扑地图。其次，基于道路拓扑设计原则与泊车规划原则，设计“第1次平滑处理-路径协调-第2次平滑处理”的流程，对规划出的全局路径与泊车路径进行协调与优化。其中，“第1次平滑处理”利用对称极多项式，以车辆最小转向半径为约束，对全局路径的转折处平滑处理；“路径协调”通过节点替换的方式实现全局路径与泊车路径的无偏差对接；“第2次平滑处理”利用梯度下降的方法，分别优化前进段与倒车段的路径曲率，消除路径对接与均匀插值之后引起的曲率抖动。最后，在PreScan/Simulink联合仿真平台和实车试验平台上，验证路径协调与优化策略的有效性。研究结果表明：所提策略能够无偏差对接全局路径与泊车路径，并生成曲率平滑的可行驶路径，为横向控制提供了平滑变化的曲率值，有助于提高路径跟踪时转向的平稳性；在路径跟踪前为自主泊车控制系统提供了精准的泊车切换位姿，保证了低速自动驾驶与自动泊车之间的准确切换。     

Application of iterative learning control in tracking a Dubin’s path in parallel parking

Intelligent parking assist systems will soon be available for most vehicles on the market. Many optimal parking trajectories and control strategies have been proposed for reverse parking. However, most of these require intensive computation, causing difficulties in practical use. This paper makes use of a classical path planning method to find the shortest parking path, and establishes the possibility of integrating iterative learning control (ILC) to exploit the capability of learning from experience to track the designed path. The effectiveness of the ILC structure is demonstrated by simulation and experiments. Tracking performance is shown to be much improved by using a simple learning control law.     

全自动泊车系统的模型设计与仿真

全球汽车保有量的增多,直接造成城市交通的拥堵以及停车位空间的减小。随之而来的就是泊车安全性问题,新手驾驶员或疲劳驾驶人员如何能在不发生碰撞的情况下,快速安全地泊车入库,成为当下研究的热点。针对以上问题,本文将对全自动泊车系统展开研究。基于B样条曲线设计出泊车路径,基于滑模变结构与预瞄方式进行泊车路径的跟踪。最后通过搭建SIMULINK与CARSIM仿真模型进行联合仿真。