【摘 要】
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汽车的出现,改变了人类的出行方式,极大地提高了出行的效率,在现代社会中起到了非常重要的作用。但是随着城市里汽车数量的日益增多,也带来了道路拥堵、泊车困难以及交通事故频发等一系列问题。而智能汽车依托先进的环境感知系统、决策规划单元和执行机构,能够有效缓解上述问题。自主泊车系统作为自动驾驶L4级别技术,车辆能够主动寻找可停放车位并行驶到其附近后执行泊车操作,同时也可以从车位中泊出并行驶到车主所在位置。
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汽车的出现,改变了人类的出行方式,极大地提高了出行的效率,在现代社会中起到了非常重要的作用。但是随着城市里汽车数量的日益增多,也带来了道路拥堵、泊车困难以及交通事故频发等一系列问题。而智能汽车依托先进的环境感知系统、决策规划单元和执行机构,能够有效缓解上述问题。自主泊车系统作为自动驾驶L4级别技术,车辆能够主动寻找可停放车位并行驶到其附近后执行泊车操作,同时也可以从车位中泊出并行驶到车主所在位置。然而,目前的自主泊车系统研究主要集中于停车场范围内,对于更远范围的自主泊车系统技术研究还处于初步阶段。本文针对自主泊车系统轨迹规划算法展开研究,提出了一种能适应复杂城市道路环境的远距离自主泊车系统轨迹规划算法,主要研究内容如下:(1)自主泊车系统架构及车辆模型的建立。提出了一种不局限于停车场内的远距离自主泊车系统,将其划分为城市道路下的局部轨迹规划和车位平行泊车规划。针对轨迹规划问题所用的坐标系以及各坐标系之间的转换关系进行研究,为了降低规划问题的复杂度,在城市道路局部轨迹规划算法中引入了Frenet坐标系,在车位平行泊车规划算法中采用了笛卡尔坐标系。对前进式与后退式的泊车方式进行了对比分析,从而确定本文采用的泊车方式。最后建立了本文算法所用的车辆运动学模型,为本文轨迹规划算法的研究奠定基础。(2)城市道路下的局部轨迹规划算法研究。对于城市复杂的道路环境,采用分层框架的泊车轨迹规划算法,将其分为路径规划和速度规划两个子问题,从而降低研究问题的计算维度。为同时保证轨迹质量和规划实时性,将图搜索的方法与数值优化的方法相结合,提出了一种混合规划方法。对于路径规划,采用状态晶格的方法生成原始路径,继而采用非线性规划方法对其进行优化;对于速度规划,结合车辆的机械约束提出了一种改进型的A*搜索方法,在此基础上通过二次规划得到优化的速度曲线。(3)平行泊车轨迹规划算法研究。首先分析研究了泊车环境下存在的碰撞点,通过碰撞点和车辆转向系统的物理约束确定满足车辆安全泊入车位的最小车位尺寸。其次深入研究了两圆弧相切以及圆弧切直线的泊车规划方法,分析两种泊车规划方法存在的问题。最后为了解决了泊车过程中出现的原地转向问题,提出了一种将圆弧曲线与回旋曲线相结合的改进方案,将泊车路径分成了六段并且求解出每一段路径的表达方程。(4)自主泊车系统轨迹规划算法仿真实验验证。分别搭建城市道路局部混合轨迹规划算法和平行泊车轨迹规划算法的仿真环境,在城市道路轨迹规划仿真实验中加入移动的障碍车辆,设计车道保持、车道变换和超车三种驾驶场景进行算法性能测试。在平行泊车轨迹规划仿真实验中完成了不同类型泊车规划算法效果对比,最后选择回旋曲线算法并分析了车位尺寸、起始位置和泊车速度对该算法的影响。仿真结果验证了本文提出的自主泊车系统轨迹规划算法的可行性和有效性。
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