【摘 要】
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随着现代汽车技术的发展,智能车技术在汽车行业中应用越来越广泛。自动泊车系统作为无人驾驶的关键技术系统,成为广大研究人员的研究热点。但现有自动泊车系统仍存在不尽如人意的地方,如复杂环境下停车难、搜索车位时间长等现象。为完善目前自动泊车系统存在的问题,本文通过研究非规则车位识别和路径规划算法的改进,提升现有泊车系统智能化水平。首先,通过超声波传感器对复杂环境参数探测,建立了由障碍物车辆构成的非规则车位
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随着现代汽车技术的发展,智能车技术在汽车行业中应用越来越广泛。自动泊车系统作为无人驾驶的关键技术系统,成为广大研究人员的研究热点。但现有自动泊车系统仍存在不尽如人意的地方,如复杂环境下停车难、搜索车位时间长等现象。为完善目前自动泊车系统存在的问题,本文通过研究非规则车位识别和路径规划算法的改进,提升现有泊车系统智能化水平。首先,通过超声波传感器对复杂环境参数探测,建立了由障碍物车辆构成的非规则车位空间模型,较为完整地描述复杂车位。并运用模糊控制算法输出精确车位类型,从而实现非规则车位的识别。其次,针对已识别车位类型,设计改进的RRT算法,进行路径规划研究。通过规定情境构建采样地图,使路径起点与终点在安全范围内采样效率提高。采用采样点预处理方法,根据前一周期的环境搜索下一周期的初始环境,提高路径在不同动态工况下的搜索效率。采用三次B样条曲线优化,对规划成功路径进行优化平滑。通过仿真实验验证改进RRT算法的使用性能是否可以运用到非规则自动泊车系统的环境中。最后,在Matlab/Simulink仿真环境下对非规则车位自动泊车系统进行仿真分析。针对不同类型的非规则车位,分析比较两种路径算法在仿真次数、成功次数、最短路径长度、搜索时间和采样节点数等影响因素,通过三次B样条曲线的方法对规划路径进行平滑处理。通过实验数据,验证改进RRT算法能显著提高路径搜索速度,并且收敛更快、路径更优。
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