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...     

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。     

自主泊车路径规划一致性方法

为满足自主泊车过程中针对不同角度库位的泊车需求,以凸优化理论为核心,统一车辆运动学约束、车辆执行机构物理约束及环境约束,构建自主泊车路径规划的最优目标函数,采用内点法进行求解,规划出满足车辆运动学的泊车路径。仿真结果表明,与现有规划方法相比,一致性自主泊车路径规划可有效提高规划算法对环境的适应性。同时,提出的算法框架具有较强的通用性与扩展性,可对能以等式与不等式形式统一描述的各种场景进行路径求解。     

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Fuzzy-PID控制的平行泊车仿真

采用Fuzzy-PID控制算法进行路径跟踪,根据建立的车辆阿克曼转向模型针对自动泊车的平行泊车过程进行Matlab/Simulink仿真,通过设定车辆处于不同初始位置检验车辆能否顺利泊车入位,来验证控制算法的可靠性,找到车辆可以正确停车的初始位置范围。     

基于分段高斯伪谱法的平行自主泊车路径规划

本文中提出一种在不同泊车空间采用分段高斯伪谱法的自主泊车路径规划方法。首先,通过建立车辆运动学模型,结合动力学约束、端点约束和路径避障约束,将自主泊车路径规划问题转换为最优控制问题,而在不同泊车区域内采用分段高斯伪谱法将最优控制问题离散化为非线性问题。接着,以最短泊车完成时间为优化目标函数,采用内点法对非线性问题进行优化求解得到最优泊车路径。然后,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,并设定了5种不同泊车位长度的平行自主泊车工况,其泊车位长度分别为车长的1.1～1.8倍。仿真结果表明,所提出的方法可统一有效对自主泊车路径规划问题进行求解,且与传统伪谱法相比仿真收敛速度更快,泊车时间更短。最后,通过实车试验进一步验证采用所提出方法的有效性。     

多约束平行泊车路径规划

针对不能满足平行泊车要求的狭小车位,提出了单向多次和双向多次路径规划方法。在确定了两种泊车轨迹的变量、碰撞约束函数以及规划目标后,利用matlab软件的非线性约束函数的优化功能求解泊车轨迹方程,并对两种路径规划方法进行仿真试验,结果表明,在相同的泊车环境下,两种路径规划方法都可实现安全顺利的泊车入位;通过实车试验进一步验证了所提出的路径规划方法的安全性和有效性。     

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。     

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。     

自动泊车系统路径规划与跟踪控制方法研究

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入停车位的泊车起始点范围,然后利用五次多项式对路径进行平滑处理,根据约束条件建立约束方程组并求解出五次多项式各项系数,得到曲率连续且符合避障约束的泊车轨迹,再结合非时间参考系和基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,设计了路径跟踪控制器,最后利用MATLAB/Simulink进行仿真验证,结果表明,提出的方法在车速恒定与波动的情况下均取得了较好的路径跟踪效果。     

智能车路径跟踪控制算法的简述

智能车主要分为路径规划、路径跟踪、自动泊车三大部分。路径规划主要研究车辆的避障问题,路径跟踪主要研究车辆跟随期望路径的有效性,自动泊车主要分析车辆在有限的几何空间内将车辆泊到指定的空间位置。其中路径跟踪是其核心部分,根据研究方法的不同,主要分为"预瞄跟随模型"和"智能控制模型"。文章根据预瞄点的不同,主要分析单点预瞄模型、两点预瞄模型、路程预瞄模型。根据智能控制方法的不同,主要分析模糊逻辑控制驾驶员模型、神经网络控制驾驶员模型、模型预测控制驾驶员模型。     

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。     

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。     

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MPC的局部路径规划与路径跟踪控制研究

文章主要针对无人驾驶车辆在进行路径跟踪遇到障碍物时,需要局部重新规划出一条可行路径的问题,首先基于车辆点质量模型的MPC局部路径规划算法,得到满足车辆动力学约束并实现避障功能的局部路径,然后在二自由度车辆动力学模型的基础上基于MPC进行路径的跟踪,最后使用Simulink/Carsim进行联合仿真验证,结果表明基于该局部路径规划与路径跟踪算法能够可靠地规划出避开障碍物的局部路径,实现高速下的路径跟踪。     

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。     

双向路径规划在垂直自动泊车系统中的仿真研究

随着汽车主业的发展,当前自动泊车系统的控制策略已不能满足需要.文章首次将双向路径规划的方法引入到垂直自动泊车的情况中,将倒车的过程逆化,实现了从高约束区域向低约束区域的路径规划;同时还在MATLAB环境下,对使用双向路径规划方法规划出的路径进行了仿真研究,指出双向路径规划的方法可以出色地完成自动泊车和避障任务.