自动平行泊车路径规划研究

合集下载

全自动平行泊车路径规划及路径跟踪研究

全自动平行泊车路径规划及路径跟踪研究汽车保有量的增多与城市建设用地的扩张，使得停车空间越來越小,造成泊车难题。

全自动泊车作为无人驾驶的重要部分，由于能够提高泊车顺畅性与安全性，大幅降低泊车事故发生概率,有效解决泊车难题，己成为无人驾驶领域新兴研究热点。

其中,针对全自动泊车系统两大关键核心问题一泊车路径规划与跟踪控制开展系统深入研究，对提升泊车顺畅性与安全性具有重要科学意义与应用价值。

本文以全自动平行泊车双重路径规划与路径自动跟踪控制为研究主题，结合理论分析、数值优化及预测控制等理论方法,完成了全口动泊车静态路径规划、动态路径规划及路径跟踪控制，并进行了仿真试验验证，实现了全白动半行泊车。

具体如下：⑴全〔I动平行泊车静态路径规划。

基于阿尔曼转向原理，建立了车辆动力学模型，并结合两段圆弧式路径规划方法，求解了最小泊车尺寸及泊车起始位置等关键特征参数:通过分析障碍约束及车辆［|身机械约束条件，建立了以路径曲率最小为冃标的非线性约束优化函数;基于fmincon函数优化方法，确定了B样条路径轨迹关键待征参数;建立了仿真模型，验证了平行泊车静态路径规划方法的合理性。

(2)全［|动平行泊车动态路径规划。

针对环境、道路状况干扰问题，为提髙全白动泊车系统泊乍成功率，建立了半行泊车动态路径规划模型。

分别针对3类高频泊车碰撞情况，确定了动态路径规划介入边界;针对不同泊车碰撞预警信息，重新构建了约束条件及非线性约束优化函数;皋于fmincon 函数优化方法，实时构建了基于B样条的动态路径:建立了仿真模型，验证了平行泊车动态路径规划方法的合理性。

(3)全自动半行泊乍路径跟踪控制。

针对门动泊乍过程中不确定因素对路径跟踪干扰问题，为提高路径跟踪控制鲁棒性，建立了基于改进广义预测控制模型(GPC, Generalized Predictive Control)的路径跟踪控制器。

基『带遗忘因子的最小二乘递推法，对CARIMA模型进行了参数估计，避免了繁杂运动学建模问题;设计了包括转向、制动及加速子控制器的路径跟踪控制器，实现了基于方向盘转角控制的横向路径跟踪控制、基丁加速踏板与制动踏板控制的纵向速度跟踪控制。

乘用车自动泊车系统路径规划与仿真分析

乘用车自动泊车系统路径规划与仿真分析乘用车自动泊车系统是一项在现代车辆中广泛应用的技术，它能够帮助驾驶员自动完成停车动作，大大提高了停车的效率和安全性。

路径规划是乘用车自动泊车系统中一个重要的环节，它决定了车辆在停车过程中的路径选择，直接影响到泊车的效果和效率。

在乘用车自动泊车系统中，路径规划的目标是找到一条最优的路径，使车辆能够尽量快速地到达目标停车位，并且在整个停车过程中能够避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。

为了实现这一目标，路径规划需要考虑以下几个方面的因素：1.停车位位置：路径规划需要考虑车辆当前位置和目标停车位之间的距离和相对位置关系。

通常情况下，系统会选择最近的停车位作为目标，以减少车辆的行驶距离和时间。

2.车辆尺寸：乘用车自动泊车系统需要考虑车辆的尺寸和转弯半径，以确定车辆在泊车过程中的可行驶区域。

在路径规划中，系统会根据车辆的尺寸选择合适的路径，以避免车辆与其他车辆或障碍物发生碰撞。

3.场景感知：乘用车自动泊车系统需要通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境的信息，并将其用于路径规划。

系统会根据周围环境的变化，选择合适的路径和行驶策略，以确保泊车过程中的安全性和效率。

为了评估乘用车自动泊车系统的性能，可以进行路径规划仿真分析。

通过使用专业的仿真软件，可以模拟车辆在不同场景下的泊车过程，并得到路径规划的效果和性能指标。

在仿真过程中，可以通过修改路径规划算法的参数和调整系统的设置，进一步优化路径规划的效果。

路径规划与仿真分析不仅能够帮助优化乘用车自动泊车系统的性能，还能够提供 valuable insights for与路径规划相关的研究和开发工作。

通过对各种场景下的路径规划进行仿真分析，可以进一步完善算法和改进系统的功能，进而提升乘用车自动泊车系统的实用性和性能。

总之，乘用车自动泊车系统的路径规划是一个复杂而关键的技术环节。

通过考虑停车位位置、车辆尺寸和场景感知等因素，可以实现优化路径规划，提高泊车效果和效率。

自动泊车的路径规划技术研究

自动泊车的路径规划技术研究
近年来，随着汽车工业的快速发展和人民生活水平的提高，我国汽车保有量大幅增加，城市中停车空间越来越小，而拿到驾照的新手却越来越多，他们的驾驶技术很不熟练，很难精确地将车辆停到合适的位置，由此引发的事故也越来越多。

因此，如何将车辆安全、迅速、及时地停靠到相应的位置成为了人们研究的热点，自动泊车系统在这一潮流中应运而生，也成为了车辆智能化发展的新方向。

本文研究了自动泊车的路径规划技术。

首先根据车辆低速倒车时的运动学特性，建立了车辆的运动学模型，结合车辆运动中的非线性约束问题，分析了车辆在平行泊车和垂直泊车的过程中与周围可能发生的碰撞点，确定了可以避免发生碰撞的约束区域；在此基础上，求解了平行泊车过程中的关键点和所需的最小车位，设计了基于两段相切圆弧的平行泊车路径，并进行仿真分析；在垂直泊车路径规划中，通过几何关系提出了两段式、三段式和直接倒行式三种不同的泊车路径，通过仿真比较了三种泊车路径的优缺点；针对初步规划路径存在的不连续问题，选用贝塞尔曲线对泊车路径进行优化处理，通过仿真分析证明了经贝塞尔曲线优化后的泊车路径比较平滑。

针对PID控制和模糊控制在实现泊车路径跟踪控制中存在的不足，以非线性输入输出反馈线性化控制为基础，设计了具有学习能力的自组织模糊控制器，该控制器通过不断修正前轮转角的输出实现对路径跟踪控制，具有较高的控制效率和良好的控制效果；分别采用非线性反馈线性化控制器和自组织模糊控制器对基于正弦三角函数的路径进行跟踪控制，对两种控制器的效果进行了比较，结果表明采用自组织模糊控制器跟踪路径稳定性高，跟踪误差较小。

根据自动泊车的功能需求，设计了动力驱动电路、转向控制电路、超声波测距电路和视频图像采集
与处理电路，给出了各模块的软件流程。

自动平行泊车系统的研究

自动平行泊车系统的研究随着科技的不断发展，自动驾驶技术在汽车工业中的应用越来越广泛。

其中，自动平行泊车系统作为自动驾驶技术的一个重要分支，引起了人们的极大。

本文将介绍自动平行泊车系统的概念、研究现状、技术原理、实验方法、应用效果及未来展望。

自动平行泊车系统是一种能够自动将车辆平行停入泊位的智能驾驶技术。

在拥挤的城市环境中，寻找停车位是一件非常困难的事情，而自动平行泊车系统可以帮助驾驶员轻松解决这个问题。

目前，自动平行泊车系统已经成为了许多中高端汽车的标准配置。

然而，现有的自动平行泊车系统还存在一些问题。

系统的感知能力有待提高。

由于泊车环境往往比较复杂，系统需要更高的感知精度和更全面的信息才能做出正确的决策。

系统的反应速度和泊车效率也有待提高。

许多自动平行泊车系统的反应时间较长，无法在短时间内完成泊车操作。

自动平行泊车系统的技术原理主要包括感知模块、平行控制模块等。

感知模块通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境的信息，再通过高级算法进行数据分析和处理，生成车辆需要的信息。

平行控制模块则根据感知模块提供的信息，通过算法计算出车辆的平行轨迹，再控制车辆的发动机、制动器等部件来实现车辆的平行移动。

在实验方面，我们需要设计一套完整的实验方案，包括实验场景、实验设备、实验方法和数据分析等。

在实验过程中，我们需要尽可能模拟真实场景中的情况，以提高实验的可靠性和有效性。

在数据分析方面，我们需要对实验结果进行全面的统计分析，以评估系统的性能和稳定性。

自动平行泊车系统在实际应用中的效果和优势非常明显。

它可以大大提高驾驶员的停车效率，节省驾驶员的时间和精力。

它可以有效避免因停车不当而引起的刮擦和碰撞，提高车辆的安全性。

它可以提高停车场的使用效率，使得停车场更加便捷和高效。

未来，自动平行泊车系统将会朝着更加智能化、更加高效化的方向发展。

随着传感器技术的不断发展，系统的感知能力将会得到进一步提升，能够更好地适应各种复杂环境。

基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划平行泊车是指将车辆通过多次倒车完成泊入停车位的一种停车方式。

在很多道路狭窄或停车位有限的地方，平行泊车成为了一种常见的停车方式。

为了提高驾驶员的停车体验，研究人员提出了基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。

微分平坦是指在曲线上的每一点都存在一个唯一的切线，并且切线在整个曲线上都是连续的。

基于微分平坦的平行泊车路径规划方法的主要思想是通过在规划路径上应用微分平坦性质，使得车辆的路径更加平滑、连续，减小了驾驶员在倒车过程中的操作难度和不适感。

路径规划算法首先需要获得车辆当前的位置和停车位的位置信息。

这可以通过车辆搭载的传感器，如GPS、激光传感器等来实现。

然后，算法根据车辆的当前位置和停车位的位置，计算出车辆需要倒车的初始方向和距离。

在计算出初始方向和距离后，路径规划算法开始应用微分平坦性质，来使得车辆驶向停车位的路径更加平滑。

具体而言，算法会通过优化每一个切线的方向和曲率，来使得车辆在行驶过程中的加速度和转向角度尽量平滑。

这样，车辆在倒车过程中的震荡和颠簸感将会减小，驾驶员的驾驶体验会得到改善。

在得到了优化后的路径之后，路径规划算法会将路径信息传达给车辆的控制系统，使得车辆能够按照规划的路径行驶。

控制系统可以将路径信息转化为对车辆方向盘和油门的控制指令，来实现自动驾驶。

基于微分平坦的平行泊车路径规划方法在实际应用中已经取得了一定的成果。

研究人员通过实车实验和仿真实验，验证了该方法对于减小驾驶员的操作难度和提升驾驶体验的有效性。

目前的研究还存在一些问题，比如路径规划算法的复杂度较高，需要更多的计算资源来实现实时路径规划；算法对于复杂道路和停车场的泊车场景的适应性不够强。

基于微分平坦的平行泊车路径规划方法是一种有效的路径规划方法，可以提高驾驶员的停车体验。

未来的研究可以进一步改进算法的效率和适应性，使得该方法能够更好地应用于实际场景中。

自动泊车轨迹规划算法研究及视觉平台结构设计

自动泊车轨迹规划算法研究及视觉平台结构设计自动泊车技术是目前汽车电子领域的研究热点，对于自动泊车技术的研究，主要在以下三个领域进行：路径规划，传感器融合及信号显示，车辆控制。

本文对路径规划及传感器调试两个方面进行了研究，从车辆的运动学方程出发，以简化的车辆及环境模型作为研究对象，提出了自动泊车的单次泊车和多次泊车的轨迹规划算法，对算法进行仿真，并用高精度车辆动力学软件对所提出的算法的仿真结果进行验证，搭建了基于AM3517evm的Linux嵌入式系统视觉平台，为以后的视觉处理工作打下基础。

本文首先基于车辆运动学方程建立汽车泊车的运动模型，并综合考虑车辆运动中的非线性完整性约束问题，研究车辆后轴中心点的运动轨迹，提出泊车轨迹规划的相切圆弧法的泊车规划方法。

再分别从最小车位，最短路径以及最短路径的曲率连续化方面对泊车路径进行优化，并建立相应模型。

考虑城市泊车空间狭小问题，在以上模型基础上提出多次泊车的路径规划方法。

对车辆在运动过程中可能发生的多种碰撞情况进行分析，规划出可实现避碰泊车的初始和终点区域，并对所提出的算法进行仿真，对轨迹规划算法进行仿真和比较。

最后使用高精度车辆动力学软件veDYNA对轨迹规划模型进行仿真验证，在一定程度上证明了轨迹规划模型的可实现性。

搭建了基于AM3517evm板的自动泊车视觉平台，对Linux进行裁剪使其适合平台的开发，并进行内核移植。

在图像处理方面采用开源的机器视觉库OpenCV，并将其移植到Linux系统中并测试，完成平台的搭建。

自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究

自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究自动泊车系统作为车辆智能化时代代表系统之一,成为各大汽车公司展示自身在车辆智能化方面实力的主要途径;在泊车位日益稀缺、泊车空间日益缩小的今天,自动泊车系统逐渐成为车辆的“标配件”,成为消费者购车的主要参考项之一。

本文主要针对自动泊车系统的核心问题——系统控制算法进行深入探究,分泊车路径规划与路径跟踪两方面进行讨论分析。

在路径规划方面,基于车辆低速运动特征提出了一种特殊的轨迹线——双匀速轨迹;基于泊车工况中驾驶员的操纵行为进一步提出了主要应用于泊车路径规划的轨迹线——车辆DCD轨迹(双匀速-圆弧-双匀速轨迹);对DCD轨迹相关参数进行补充和说明,总结了利用DCD轨迹规划平行泊车和垂直泊车路径的方法,利用逆向路径规划的方法分析了在一次性泊车情况下的最小可行泊车空间和泊车可行域问题。

在路径跟踪方面,本文首先研究了双速变化对于双匀速轨迹的影响规律,发现了在车辆双速同时成比例变化时,所形成的双匀速轨迹具有固定的形态;将双匀速轨迹特性进一步延伸至DCD轨迹中,得到了DCD轨迹所具有的特殊性质;利用DCD轨迹的特殊性质,设计了一种基于实时车速和车辆所处阶段的方向盘转角控制算法,该算法利用DCD轨迹的特性找到了车速与方向盘转速间的变化关系,大幅降低车速波动对于路径跟踪精度的影响;由于基于DCD轨迹特性的泊车控制算法为开环算法,无法处理随机干扰对于路径跟踪效果的影响,为了提高算法的稳定性,本文基于非时间参考的路径跟踪控制理论推导出车辆跟随直线目标轨迹的方向盘转角控制率,在原开环算法中加入中部利用闭环算法调整车辆位姿的环节,利用Carsim中的车辆模型验证了经过改进的“半闭环”算法在理论上的可行性。

本文泊车控制算法最大的特点是找到了泊车路径规划与路径跟踪的结合点——车辆DCD轨迹。

对于路径规划而言,系统不需要知道轨迹每一点的具体数值,只需知道泊车路径上关键点的方位角信息就完成了泊车路径规划,大大降低了系统的计算量;对于泊车路径跟踪而言,控制算法多为一些逻辑判断,简便的算法可大大提高系统的工作效率。

自动泊车路径决策规划与车辆控制算法研究

theory, and the design idea of the parking controller is determined. Through the further analysis of the
automatic parking system, the membership function of system related variables and the fuzzy rule set are
concerned by the public and favored by the capital in recent years.As the early development foundation of
intelligent driving, the development and improvement of advanced driver assistance system plays a crucial
dSPACE 公司的快速控制原型 Micro Autobox 作为车辆控制器进行搭建，以设计的泊车
控制策略为核心进行了验证，实验结果表明了此泊车策略的有效性和可靠性。
关键词：超tract
The rapid development of social science and technology has brought great changes and impacts to the
a certain type of domestic vehicle as the research platform, in view of the automatic parking system program
and path of the vehicle control algorithm analysis and exploration, the purpose is to improve the reliability

自动泊车系统路径规划与控制研究

自动泊车系统路径规划与控制研究摘要摘要：以某公司的自动泊车项目为依托，建立了泊车模型，运用反正切函数对自动平行泊车轨迹进行拟合，并采用MATLAB对泊车轨迹进行了仿真分析。

最后通过实际车辆进行实验验证，将验证结果和仿真泊车轨迹进行对比分析，实验结果证实了仿真的可行性以及实用性。

关键词关键词：自动泊车；反正切函数；泊车轨迹；MATLABDOIDOI：10.11907/rjdk.171076中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）0050113050引言随着汽车保有量的逐年增加，导致泊车位变得越来越紧张。

确保每一个驾驶员安全无碰撞地进行泊车，已日益成为当今汽车技术的一个热门研究方向。

本文根据反正切函数对泊车轨迹进行拟合研究，规划泊车轨迹，使车辆顺利进入泊车位。

1平行泊车系?y坐标系把正在泊车的车辆简化成一个刚体，如图1所示，是简化后的泊车运动学模型[1]。

假设车辆从右向左进行泊车，泊车位右上角点D′为坐标原点，A′B′C′D′表示停车位的4个顶点；ABCD表示汽车的4个顶点；abcd代表汽车4个车轮与水平地面的接地点；θ为车身航向角，即汽车中心轴与水平方向的夹角，定义逆时针为正，顺时针为负。

汽车自动平行泊车系统流程如图2所示。

2泊车轨迹如图3所示，当车辆停在泊车起始位置时，即设计好的泊车轨迹起点，驾驶员开始向右打方向盘，车辆以圆形轨迹行驶，直到点O′为止停车，然后再向左打方向盘，汽车同样以圆形轨迹行驶，直到车身回正为止，车辆行驶至泊车目标位置。

综上述，可以简单理解为泊车轨迹是以点O1和O2为圆心，R1和R2为半径，车辆行驶经过的两条相交的圆弧组成。

2.1泊车位大小确定自动泊车实现的难度和泊车位大小直接相关。

根据我国实际情况，设定本文研究的泊车车位长为7m，宽为2.5m。

假如车辆在泊车过程中都是以最小半径行驶，所以车辆行驶的路程最短，泊车所需空间也最小。

具体估算过程如下：如图4所示，A0B0C0D0表示汽车在泊车目标位置时的4个顶点。

自动泊车路径规划算法研究

自动泊车路径规划算法研究
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。

基于超声波的全自动平行泊车路径规划

开启泊车系统
搜索目标车位
否
泊车位大小
规划泊车轨迹
控制泊车轨迹
否
到达目标车位
结束泊车
关闭系统
1全自动平行泊车系统流程
超声波探测理论分析
超声测距按照内部原理的不同，包括共振式和脉冲反射式两种。

车辆对其有特殊要求，因此一般都使用脉冲反也就是借助超声的反射特点进行探测。

其操作原理主要是借助超声波的传感器，对具体位置发射超声波，时开始自动计时操作，传播超声波，当超声波遇到障碍时会折返回给超声波接收器，接收器收到后会停止工作。

影响超声波的传播速度主要是环境的温度和湿度，
产生不同的测量结果。

路径规划
如果不把汽车后轮侧滑的情况考虑在内，
15
10
5
20151050510
5
10
15
图2探测范围
入位，并且还会有碰撞的危险。

一旦车辆和障碍物之间距离过小，低于安全距离而发生碰撞时，即便采用超声波探测，车辆也很难迅速做出反应，因此只能做出紧急制动，从而完成泊车过程。

为了解决这个问题，从而尽力保证不发生车辆碰撞的问题，全自动泊车系统会根据车辆和障碍物的情况做出判断，对路线进行安排，从而确保车辆完成停车入位。

在对自动平行路径进行规划时，也有静态和动态两种不同方式，笔者认为可以将二者相结合。

常规的泊车一般使用静态泊车路径，从而避免碰撞的情况出现，全自动泊车系统则按照具体情况，对碰撞的边界做出测量，并且划。

自动泊车系统的路径规划及跟踪

自动泊车系统的路径规划及跟踪自动泊车系统的路径规划及跟踪随着汽车保有量的增加,停车难成为普遍现象。

车位空间的狭小导致了泊车过程中事故频发。

自动泊车系统的出现,可以有效避免在泊车过程中的安全事故。

因此,自动泊车系统成为了国内外各大企业和研究机构的研究热点。

本文以前轮转向的内燃机车辆为研究对象,通过使用多项式函数对泊车路径进行规划,并且设计了模糊控制器,实现对泊车路径的跟踪。

本文首先通过对泊车过程的工况进行分析,确立了车辆的运动学模型。

并在对平行车位、垂直车位和斜车位的多种情况进行分析之后,确定了以超声波传感器为基础的自动泊车系统的车位检测方法。

通过使用MATLAB/Simulink 软件平台,分别对三种车位的检测逻辑进行仿真验证,并证实了该车位检测方法的可行性。

其次,本文根据车辆的几何关系确定了最小泊车车位尺寸以及路径规划中需要使用到的各项参数。

同时通过对平行车位、垂直车位和斜车位三种情况下的泊车流程进行分析,在最短泊车路径的基础上,分别求解出了不同车位情况下的泊车起始位置区域。

为自动泊车系统的路径规划奠定基础。

再次,本文采用多项式对泊车路径进行规划。

使用多项式进行路径规划计算简便,可保证路径曲率连续,同时可以满足转向系的要求。

通过对泊车过程中可能发生的碰撞和泊车环境等进行分析,确定了规划路径的位置约束、姿态约束和避障约束。

通过MATLAB/Simulink分别计算出了三种车位情况下的可用泊车路径。

为之后的路径跟踪奠定良好的基础。

最后,通过对驾驶员的驾驶经验进行总结,确定了模糊控制器的输入、输出、隶属度函数和模糊逻辑。

并通过MATLAB/Simulink软件平台,对泊车路径进行跟踪。

通过对后轴中点的位置误差、航向角误差和前轮转向角的分析,可以确定模糊控制器的有效性。

基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划平行泊车是驾驶员在两侧有车的情况下进行的一种停车方式。

对于自动驾驶车辆来说，平行泊车路径规划是其中的一个重要研究方向。

微分平坦（Differential Flatness）是一种常用的路径规划方法，它可以将路径规划问题转化为求解微分方程的问题，因此在平行泊车路径规划中也有着广泛的应用。

下面将介绍基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。

我们需要定义车辆的运动模型。

在平行泊车中，车辆通常被建模为一个自行驶动的点质点。

我们需要提供车辆的位置、方向和速度作为输入。

为了简化问题，我们可以将车辆的运动限制在二维平面上，不考虑上下坡等情况。

接下来，我们需要定义车辆的动力学方程。

在平行泊车路径规划中，车辆的加速度通常是一个已知的函数，我们需要解决的是如何通过改变车辆的方向来实现平行泊车。

我们可以将车辆的动力学方程写为：m * a = Fm是车辆的质量，a是车辆的加速度，F是车辆所受的合力。

我们可以将合力分解为两个分力，分别是沿车辆纵向的力F_x和沿车辆横向的力F_y。

由于平行泊车过程中车辆的速度通常不是很大，我们忽略了空气阻力和摩擦力对车辆运动的影响。

根据平行泊车的特点，我们可以将车辆的目标位置和方向分别设为(x_target,y_target)和theta_target。

我们需要通过调整车辆的方向来实现平行泊车，因此我们可以将横向力F_y设置为0，只考虑车辆的纵向力F_x。

由于车辆的纵向力F_x是已知的，我们可以将动力学方程进一步简化为：接下来，我们将动力学方程转化为轨迹规划问题。

我们需要找到车辆的轨迹，使得车辆最终达到目标位置和方向。

为了简化问题，我们可以假设车辆在平行泊车过程中的运动是匀速的。

我们可以将车辆的位置和方向表示为车辆坐标系下的坐标系。

车辆坐标系与全局坐标系之间存在一个转换关系，可以通过车辆的位置和角度来计算。

在车辆坐标系下，我们可以将车辆的位置和方向表示为(x_vehicle, y_vehicle)和theta_vehicle。

自动泊车路径规划及泊车位姿估计算法研究

自动泊车路径规划及泊车位姿估计算法研究自动泊车系统作为高级驾驶辅助系统的重要组成部分,能够帮助驾驶员快速安全地完成泊车入库的操作,既能够降低驾驶员泊车过程中的紧张程度,提高驾驶的舒适性,也能一定程度地降低泊车过程中发生的事故。

本文主要从自动泊车运动学模型出发,讨论了泊车路径规划,泊车位姿估计,泊车系统的搭建与实车试验等内容。

首先简要介绍了自动泊车系统在国内外的发展现状,分析了自动泊车系统工作原理,搭建运动学模型,并对模型进行了仿真分析。

然后基于超声波探测原理以及关键点的运动轨迹,分析在面对不同类型车位的情况下,采取的不同路径规划以及其中的碰撞约束。

选择“圆弧-直线-圆弧”的平行泊车路径规划策略,多步后退式的垂直泊车路径规划策略,“圆弧-直线”的斜列泊车路径规划策略。

以斜列泊车路径规划为例,设计模糊控制器以及路径优化。

其次,基于改进的无损卡尔曼滤波算法设计泊车位姿估计器,结合状态方程和观测方程预测得出最优值,对泊车过程中车辆的位姿进行估计,并通过仿真验证算法的准确性。

最后,提出自动泊车方案,搭建试验平台,进行了超声波测距试验,车位识别试验,平行泊车实车试验以及斜列泊车实车试验。

结果表明:自动泊车系统成功率高,验证了路径规划以及路径跟踪的实用性。

自动泊车系统最优轨迹决策及控制算法研究

自动泊车系统最优轨迹决策及控制算法研究自动泊车系统是先进智能驾驶辅助系统中重要的一部分,近年来备受国内外学者和汽车厂商们的关注。

自动泊车系统通过车载传感器来获取泊车的环境信息,检测到合适车位后,帮助驾驶员控制车辆完成泊车,很大程度上减轻了驾驶员在泊车过程中的压力和紧张感,同时避免了交通事故的产生。

从国内外研究现状发现,当前泊车系统的解决方案多是针对单种泊车工况,适用范围小。

为此,本文提出了一种同时适用于平行泊车和垂直泊车工况的最优轨迹决策及控制算法。

本文的主要研究内容如下。

首先,本文采用基于十二个超声波雷达的车载感知系统用于车位及障碍物的检测。

在传统的单探头车位检测算法基础上进行优化,提出了一种基于双探头数据融合的新颖车位检测算法。

车辆同侧的两个超声波雷达同时对车位进行检测,通过传感器数据融合的方法来提高车位检测的精度和稳定性。

车位检测实车试验表明了基于双探头数据融合车位检测算法的有效性。

在检测到有效的车位后,本文从安全性、可行性、平顺性和工效性进行分析,提出了一种分段式最优轨迹决策算法。

首先从安全性分析,对泊车场景进行数字化建模,得到车辆的可行驶状态区域。

然后,建立与速度无关的车辆运动学模型,使得生成的轨迹满足车辆运动学约束,接着结合评价函数的最优化取值决策出最优的泊车参考轨迹。

为了提高生成轨迹的工效性,模仿熟练驾驶员在平行泊车和垂直泊车过程中的泊车行为习惯来制定相应的规则,将泊车轨迹进行分段规划,最终得到同时满足安全性、可行性、平顺性和工效性的最优泊车参考轨迹。

Matlab仿真试验的结果表明了最优轨迹决策算法的可行性,并且能同时适用于多种泊车工况。

为了跟随生成的参考轨迹,本文搭建了自动泊车系统的运动控制策略。

在路径跟随过程中采用基于EKF的航迹推算法来滤除传感器中的噪声信号,获取精确的车辆定位信息。

根据车辆位姿与参考轨迹之间的偏差,最优循迹控制器通过消除当前的误差实现轨迹的跟随。

循迹控制器中采用方向LQR控制器和速度模糊控制器,将泊车过程中的方向和速度分开控制,来提高控制器的适用性。

面向平行泊车场景的自动泊车控制策略研究

面向平行泊车场景的自动泊车控制策略研究随着汽车的普及和城市车辆数量的不断增加，停车难题愈发突出。

为了解决这一问题，自动泊车技术应运而生。

自动泊车技术是指通过车载传感器和控制系统，使汽车能够自主完成停车操作，从而减轻驾驶员的负担，提高停车效率和安全性。

本文将针对平行泊车场景，对自动泊车控制策略进行研究。

平行泊车是指将车辆停放在与道路平行的停车位上，是一种常见的停车方式。

在这一场景下，驾驶员需要将车辆准确地停放在停车位内，同时避免与其他车辆和障碍物发生碰撞。

为了实现自动泊车功能，控制策略是至关重要的。

首先，自动泊车系统需要通过车载传感器获取周围环境的信息，包括停车位的大小、位置以及周围车辆和障碍物的位置。

然后，系统需要根据这些信息进行路径规划和车辆控制。

路径规划是指确定车辆的行驶路径，使其能够准确地进入停车位。

车辆控制是指控制车辆的转向、加速和制动，以确保车辆能够按照规划的路径进行行驶。

针对平行泊车场景，一种常用的控制策略是基于传感器数据的反馈控制。

该策略通过不断地获取传感器数据，并与预设的停车位位置进行比较，实现车辆的精确停车。

例如，当车辆接近停车位时，系统可以通过车载摄像头获取车辆与停车位之间的距离，并根据这一数据进行制动控制，使车辆停在正确的位置。

此外，还可以利用机器学习算法提升自动泊车的性能。

通过对大量的泊车数据进行分析和学习，系统可以不断优化控制策略，提高泊车的准确性和效率。

例如，系统可以学习不同车辆的尺寸和动力学特性，并根据这些特性进行路径规划和车辆控制，以实现更加精确和平稳的停车。

综上所述，面向平行泊车场景的自动泊车控制策略研究是解决停车难题的一项重要工作。

通过合理设计的控制策略，结合车载传感器和机器学习算法的应用，可以实现车辆的精确停车，提高停车效率和安全性。

未来，随着自动驾驶技术的发展，自动泊车将成为城市交通中的常见功能，为驾驶员提供更加便捷和舒适的停车体验。

基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划【摘要】本文主要介绍了基于微分平坦的平行泊车路径规划技术。

在文章介绍了研究背景和研究意义。

在详细讨论了问题描述、微分平坦空间、平行泊车路径规划算法、实验结果和性能分析。

实验结果显示该算法在不同场景下表现出色，并且具有较高的可行性和有效性。

性能分析部分对算法的效率和准确性进行了评估和讨论。

在结论部分总结了本文的研究成果，并展望了未来的研究方向。

通过本文的介绍，读者可以更好地了解基于微分平坦的平行泊车路径规划技术以及其在实际应用中的潜力和优势。

【关键词】微分平坦、平行泊车、路径规划、算法、实验结果、性能分析、总结、展望、研究背景、研究意义、问题描述1. 引言1.1 研究背景平行泊车是指在水平方向上垂直停车格之间进行移动，最终完成停车的一种技术。

平行泊车在城市道路停车场和停车场中广泛应用，是驾驶员面临的常见挑战之一。

传统的平行泊车需要驾驶员具备较强的驾驶技巧和空间感知能力，但对于一些缺乏经验或驾驶技巧的驾驶员来说，平行泊车可能会变得困难和危险。

基于微分平坦的平行泊车路径规划算法的出现，为解决平行泊车问题带来了新的思路。

微分平坦空间是指具有特定几何性质的空间，其曲率部分具有很好的性质，使得在该空间中进行路径规划更加高效和容易。

通过在微分平坦空间中进行平行泊车路径规划，可以有效减少驾驶员的操作难度，提高泊车的安全性和准确性。

在本文中，我们将介绍基于微分平坦的平行泊车路径规划算法的原理和实现方法，通过实验结果和性能分析来验证该算法的有效性和实用性。

我们希望通过这项研究，为提高驾驶员泊车体验，减少交通事故和拥堵问题提供一种新的解决方案。

1.2 研究意义平行泊车路径规划在现代城市生活中起着重要作用，尤其是在人口密集、停车位紧张的城市中。

随着汽车数量的不断增加，泊车问题已成为人们日常生活中不可避免的挑战。

传统的泊车方式往往耗费时间和精力，甚至可能导致交通拥堵和事故发生。

研究基于微分平坦的平行泊车路径规划算法具有重要的现实意义和应用价值。

基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划在城市中，停车一直是人们面临的一个挑战。

车辆停放空间的不足和泊车难度的增加给人们的出行带来了诸多不便。

因此，针对这一问题，许多学者通过开发自动泊车系统，对车辆的停放、控制和调整等进行研究，以尽可能缓解城市停车难的问题。

本文将介绍一种基于微分平坦的平行泊车路径规划方法。

在车辆自动泊车的过程中，路径规划起到了至关重要的作用。

平行泊车是一种比较常见的停车方式，在道路两旁的停车位之间来回移动车辆、将车辆靠着路边停放。

为了实现自动泊车，必须让车辆安全地行驶到停车位上。

但是，由于停车位的数量有限，停车位有时会被围堵或其他风险可能呈现。

这时，基于微分平坦的平行泊车路径规划算法就能派上用场了。

微分平坦是对车辆行驶路线的制约之一。

在平行泊车中，微分平坦是指车辆在行驶的过程中，车轮保持平面位置，即不会抬起或下沉。

因此，车辆的运动状态必须在微分平坦约束下进行规划，从而实现平稳地行驶。

基于微分平坦的平行泊车路径规划算法由四个主要部分组成：初始状态、目标点、障碍物和运动控制。

初始状态是指车辆开始时的状态，包括车辆的位置、速度和方向等；目标点是希望车辆到达的终点位置；障碍物是不可避免的存在，可能是停车位周围的其他车辆或其他障碍物；运动控制是车辆在行驶的过程中控制速度和方向的部分。

为了实现基于微分平坦的平行泊车路径规划，需要将车辆的状态表示为$x =(p, v, a)$，其中$p$是车辆的位置，$v$是车辆的速度，$a$是车辆的加速度。

基于微分平坦的约束，车辆的运动可以用下面的微分平坦模型表示：$\begin{cases} x_ t = v \\ v_ t = a \\ a_ t = -k (v - v_ d) - f(a) + u \end{cases}$其中，$k$是表示速度控制的控制器系数，$v_d$是车辆的理想速度，$f(a)$表示微分平坦性的贡献，$u$代表控制器控制的加速度。

基于上述微分平坦模型，可以将平行泊车路径规划问题建模为最优化问题，即寻找最适合车辆运动模型的轨迹。

基于微分平坦的平行泊车路径规划

基于微分平坦的平行泊车路径规划随着城市交通和停车需求的增长，平行泊车成为了城市驾驶者们常常遇到的一种泊车方式。

为了提高停车效率和减少交通拥堵，平行泊车路径规划成为了一个值得研究的问题。

在城市交通管理中，平行泊车路径规划作为自动驾驶系统的一部分，需要提供高效、安全且自然的泊车路径规划。

微分平坦是一种常用的路径规划方法，它能够产生平滑、自然的路径。

基于微分平坦的平行泊车路径规划是一个复杂而又有挑战性的问题。

因为平行泊车路径规划需要考虑到车辆的动态特性、障碍物的避让以及停车位的限制等因素，使得路径规划问题比较复杂。

本文旨在研究基于微分平坦的平行泊车路径规划，通过对车辆动力学、环境感知和路径规划算法的研究，设计并实现一个高效、安全的平行泊车路径规划系统。

具体而言，本文首先对平行泊车路径规划的背景和意义进行介绍，然后介绍微分平坦的基本原理和车辆动力学模型，接着介绍环境感知技术和路径规划算法，最后进行系统实现和仿真实验，验证系统的性能和有效性。

2. 微分平坦的基本原理微分平坦是一种常用的路径规划方法，它能够产生平滑、自然的路径。

微分平坦路径规划以车辆动力学模型为基础，利用微分平坦的特性将路径规划问题转化为一个控制问题。

通过设计合适的轨迹生成算法，可以使车辆在执行路径时保持稳定、平滑的运动特性。

微分平坦路径规划能够产生高效、安全的路径规划结果，适用于各种复杂的场景。

3. 车辆动力学模型在平行泊车路径规划中，车辆动力学模型是一个重要的组成部分。

车辆动力学模型描述了车辆在执行路径规划时的运动特性，包括车辆的速度、加速度、转向角等参数。

通过对车辆动力学模型的建模，可以使得路径规划过程更加贴近实际场景，提高路径规划的准确性和可靠性。

4. 环境感知技术环境感知技术是自动驾驶系统中的一个重要组成部分，它能够通过传感器获取车辆周围的环境信息，包括障碍物、停车位等信息。

在平行泊车路径规划中，环境感知技术可以帮助路径规划系统获取准确的障碍物信息和停车位信息，从而更好地规划泊车路径。