智能泊车辅助系统(APA)研究

随着我国经济的快速增长以及汽车产业的蓬勃发展,城市中的机动化水平显著提高,机动车数量剧增,随之出现的一系列城市交通问题逐渐突出,其中"车位少,停车难"现象严重,因此关注城市停车问题,已经成为一项重要而紧急的工作。文章研究的智能泊车辅助系统(APA)是通过超声波雷达自动侦测车辆附近的障碍物,使用数字信号处理及智能算法获取当前停车位的长度和宽度信息,通过自动转动方向盘调节车身角度和人机界面操作控制车辆按照最佳的泊车轨迹行驶,使驾驶员轻松,安全,快速的完成泊车入位。文章着重介绍APA系统架构、系统使用条件、车位大小计算方法,泊车轨迹等内容,阐述完整的APA系统实现方案。     

基于全景图像与人机交互的自动泊车系统

针对目前自动泊车系统对传感器数量和算力要求较高的问题，提出了一种基于全景图像与人机交互的自动泊车系统方案，针对改进的空闲停车位网络（VPS-Net）进行量化感知训练，实现实时车位检测和车位占据分类，同时借助驾驶员对周围环境的判断，仅利用车身四周的4个环视鱼眼摄像头完成空车位检测与泊车环境实时监测，并利用多段式路径规划与路径跟踪控制器实现车辆平稳、准确地停入车位。验证结果表明，该系统可以在各种典型车位和光照条件下实现自动泊车。     

自动泊车系统关键技术及应用分析

针对城市泊车位越来越狭小、泊车环境变得更复杂的问题,总结了国内外自动泊车系统的研究及应用现状,重点阐述了泊车过程中的车位检测、路径规划、路径跟踪。进而归纳出目前自泊车系统存在的问题及未来发展的趋势。     

基于单目测距和逆向路径规划的自动平行泊车

根据生活实际的需要,文章提出一种基于单目测距和路径规划的自动泊车方法。首先确定泊车目标位置相对于车身的坐标,按照图像与实景比例在摄像机拍摄的图像中生成车身轮廓线框。然后驾驶员进行车身线框与泊车位的匹配,最后计算机实行逆向路径规划,采用碰撞分析,规划出最短泊车路径。此方法有效地解决了传统泊车系统利用超声波实时测距需要左右车位有车的局限性,并通过Matlab siumlink搭建模型进行运动仿真,检验了此方法的可行性和稳定性。     

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。     

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。     

基于双目视觉和路径规划的车辆自动泊车系统

主要讨论了作为无人驾驶智能汽车必备的重要功能之一的车辆自动泊车系统的总体构架,着重研究了其中用于识别泊车位环境、作为整个系统信息输入端的感知导航系统(基于双目视觉和陀螺仪)及根据所采集的信息判断环境空间大小并生成适当泊车路径的路径生成系统(基于路径规划).     

自动泊车系统的控制算法研究

自动泊车系统是汽车智能化发展的一个重要方向,也是无人驾驶技术的一部分。采用单目视觉的方法识别车位,为了使汽车能连续泊车入位,规划了基于回旋曲线的曲率连续泊车路径。同时,在装有单摄像机的模型车上对算法进行试验验证。结果表明,模型车准确识别车位,并连续泊入车位且以较好的姿态停于车位中间。对机器视觉在汽车上的广泛应用具有一定促进作用。     

自动泊车关键技术研究进展综述

自动泊车是汽车智能化的重要组成部分，代替了驾驶员进行泊车的繁琐操作，减少了泊车事故的发生，在新车上的装载量大幅增加。为了研究自动泊车的发展现状、现有不足与发展趋势，对自动泊车应用现状进行了分析，又从车位探测、路径规划和跟踪控制等技术方面进行了分析，总结现有自动泊车关键技术存在的不足之处和局限性，提出了自动泊车关键技术研究的未来趋势，为从事自动泊车技术研究提供参考。     

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。     

基于模糊控制的多圆弧路径自动平行泊车仿真

近年来,智能化的自动泊车技术不断发展。文章针对自动平行泊车轨迹曲率过大、曲率不连续和泊车起始位置、车身姿态要求较为苛刻等问题,提出了一种基于模糊控制理论的多圆弧路径自动平行泊车方法。以汽车转弯半径作为模糊控制器的输出,使得汽车按连续相切圆弧路径倒车入库。在MATLAB中建立仿真模型,仿真结果表明,此方法可以实现连续轨迹曲率和较小泊车起始位姿约束的自动平行泊车。     

基于遗传算法优化的双向垂直泊车路径规划

为了解决1段弧式垂直泊车对于泊车空间要求高的问题,本文中基于Ackerman转向原理建立了车辆前轮转向运动学模型。分析了泊车过程可能发生的碰撞问题并划分了垂直泊车起始区域,在此基础上规划了一种双向的3段弧泊车路径,并用遗传算法对规划的路径进行优化,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,对优化前后的路径进行仿真分析。结果表明所规划的3段弧路径能使车辆准确无误地停到目标车位,通过实车试验进一步验证了所提出的泊车路径规划方法的有效性和安全性。     

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...     

家庭式泊车系统设计

随着传感器、硬件及泊车技术的进步,自动泊车产品由车位附近的半自动泊车、全自动泊车,逐步向最后一公里的场景发展。最后一公里场景分为适用于商场的代客泊车及适用于固定车位的家庭式泊车。论文对家庭式泊车进行系统设计,介绍了系统的硬件结构、功能及工作流程。首先需要驾驶员开一次车,以建立停车场出入口到目标车位的地图及车辆参考轨迹,之后就可以在停车场出入口下车,车辆自主泊车。针对该系统建图流程简单,泊入精度高,支持避障等特点,对相关关键技术进行论述。最后,对该系统及改进方向进行总结和展望。     

汽车垂直泊车路径规划与路径跟踪研究

自动泊车系统(APS)是智能汽车研究中一项重要的内容。当前大部分垂直自动泊车算法未考虑汽车初始位置航向角误差的影响,导致实际泊车时效果不理想或发生剐蹭事故。针对这一问题,本文中研究了汽车初始位置航向角存在误差(即初始位置航向角不为零)时的垂直泊车路径规划和路径跟踪方法。首先利用四次样条函数对泊车路径进行规划,改善路径特征,然后为改进目前常用的预瞄误差前馈跟踪算法对变曲率路径跟踪误差较大、且滞后较明显的缺点,设计了预瞄误差前馈与航向角反馈相结合的泊车路径跟踪控制算法。通过Simulink/CarSim联合仿真和实车试验对所提出的泊车算法进行了验证,仿真及实车试验结果均表明,当汽车初始位置航向角不为零时,所提出的算法能够规划出可行泊车路径,而预瞄误差前馈与航向角反馈相结合的路径跟踪控制算法较单一的预瞄误差前馈控制方法跟踪误差更小,最终泊车位姿更理想。     

基于微分平坦的平行泊车路径规划

为提高泊车成功率,降低泊车路径规划耗时,提出基于微分平坦理论的平行泊车路径规划方法。泊车路径满足三类约束:为保证行驶安全,综合考虑可能碰撞情况,建立避障约束函数;为满足停放要求,建立了终点状态的约束函数;为保证路径可跟踪,建立了方向盘角度,转角速度和车速的约束函数。利用Matlab非线性约束优化函数求得路径参数。仿真结果表明:该方法鲁棒性强,对车辆初始位置和方位角要求不高,解决了必须从特定位姿开始泊车的问题,增加灵活性和成功率;对于一般泊车环境该方法能得到曲率和车速缓慢变化的轨迹,有效解决了中途停车转向的问题;规划的轨迹满足避撞约束、车辆自身的约束、泊车停放要求、方向盘转角和转角速度约束;基于微分平坦的路径规划方法,降低了计算复杂度,缩短了规划时间,提高了泊车成功率。     

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。     

基于虚拟轮廓的自动泊车性能测试方法研究

自动泊车系统能够帮助驾驶员更好地进行泊车操作，减少泊车时的心理压力。为了提高自动泊车系统的准确度，提升自动泊车系统在不同车位场景下的成功率，对自动泊车系统的性能进行综合评价与分析。文章提出了一种基于虚拟轮廓车位的性能测试方法，完成自动泊车性能各项评价指标的智能化测试。基于提出的测试方法选取装备自动泊车系统的某款车辆进行了典型车位场景下的实车测试，验证了测试方法的精确性、高效性以及便捷性，为自动泊车系统的开发验证提供了技术支撑。     

基于驾驶员经验的自动泊车规划算法研究

为解决现有泊车算法中的原地转向和泊车实时性差与精度不足的问题,在借鉴熟练驾驶员泊车经验的基础上,对泊车过程的各个阶段进行机理分析,并建立相应的数学模型,设计了一种新的自动泊车规划算法。该算法包括泊车控制、转向控制和速度控制3个部分:泊车控制用于规划泊车路径,输出转向角和期望速度;转向控制用于控制转向盘反向转向的时机;速度控制用于控制车辆在泊车过程中的速度。仿真结果表明:所提出的算法能实现精确的自动泊车过程,既满足精度要求,又达到泊车控制的实时性要求。     

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。