基于动态窗口和绕墙走的自动垂直泊车轨迹规划

针对现有自动垂直泊车轨迹规划因需要轨迹数学模型而灵活性差和采用开环离线规划而无法动态调整路径的问题,提出一种基于动态窗口和绕墙走策略的垂直泊车轨迹规划方法.将轨迹规划问题解耦为与时间无关的路径规划和与时间相关的速度规划,并在分析车辆阿克曼转向特性的基础上,通过绕墙走策略实现无先验轨迹模型的路径规划.同时将绕墙走路径作为全局启发信息,用于驱动基于模型预测控制的动态窗口法进行速度规划,其反馈优化特点能够对路径进行局部动态调整.仿真实验结果表明,该方法能够在控制、定位精度0.2 m的情况下,安全有效地完成车辆垂直泊车,且能动态地对车辆路线进行局部调整.      

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。     

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。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

智能汽车泊车轨迹规划应用

路径规划是智能汽车的关键技术之一,其中轨迹规划是智能汽车实现自动泊车的前提。基于Hybrid A*算法对智能汽车的泊车轨迹规划展开研究,通过启发函数优化解决智能汽车泊车时反复倒车或变更行驶方向的问题,通过碰撞检测策略改进,解决泊车中车辆安全距离保持的问题。通过MATLAB软件仿真,算法可实现在倒车入库、侧方位停车和停车场寻径停车等环境下的轨迹规划,验证了改进算法的有效性和实用性。     

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...     

自动驾驶汽车轨迹规划方法综述

作为自动驾驶车辆的重要组成部分,轨迹规划是影响自动驾驶智能化水平的关键。综述10年来智能驾驶车辆轨迹规划方法并将这些算法分为基于图搜索、基于采样、基于数学优化、曲线插值和机器学习5类。针对每类算法进行了阐述,阐述算法在实际场景中的应用并分析了其优缺点。最后指出了目前依然存在的问题和挑战,并总结了未来研究发展方向。     

基于驾驶特征学习的自动驾驶车辆换道轨迹规划

针对自动驾驶车辆换道过程中存在的车辆规划轨迹与人类驾驶员决策轨迹偏差较大问题,开发了一种基于驾驶员轨迹特征学习的换道轨迹规划算法.采集驾驶员换道轨迹曲线函数特征,在轨迹采样及成本优化相结合的轨迹规划基础上,采用最大熵逆强化学习策略迭代更新成本函数权重,并依据学习的成本函数筛选备选采样轨迹,生成反映驾驶员轨迹特征的自动驾...     

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。     

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。     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

自主泊车轨迹规划技术发展现状综述

自主代客泊车系统是集智能驾驶环境感知、决策规划、运动控制技术于一体的综合系统,轨迹规划直接关系到代客泊车停车过程的效率、能耗、安全性和舒适性。为梳理自主泊车轨迹规划技术的发展现状,回顾了泊车技术的发展历程,针对泊车过程中单车轨迹规划问题开展调研,分析了面向自主代客泊车轨迹规划研究的进展。鉴于从单车智能到多车协同的转变展现了更大的系统优化潜力,继而梳理了多车协同轨迹规划的基本方法和研究现状,探讨了泊车场景下的协同规划研究进展及特点。对自主代客泊车轨迹规划的现存问题与未来发展趋势进行了分析和展望。     

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。     

拓扑地图的路口局部路径生成策略

交叉路口是自动驾驶开发过程中面临的复杂交通场景,采用高精度地图方案成本高昂,而仅通过车载传感器难以有效识别路口形状,因此,提出了一种基于开源拓扑地图与视觉可行驶区域检测技术的路口局部路径规划算法。首先,基于开源拓扑地图采用A*算法规划全局导航路径作为引导线,然后通过语义分割技术识别当前可行驶区域,并结合车辆实时定位信息,在路口确定局部路径的起点、终点与一组备选控制点,最后采用贝塞尔曲线插值方法,得到备选路径的曲线簇,根据多维度加权代价函数结果选取最优局部路径,进而实现车辆在路口转弯过程的自动驾驶。实验结果表明,该策略能够在不依赖高精地图的情况下,在路口处有效规划出局部路径,提高自动驾驶车辆在路口处的通过能力,路口通过率可达99%。该策略不依赖高精地图和激光雷达,对于自动驾驶量产降本具有重大意义。     

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。