自动泊车系统路径规划与跟踪控制方法研究

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。

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。

智能停车辅助系统的导航与路径规划智能停车辅助系统是一种利用先进技术为车辆提供停车导航和路径规划的系统。

它可以帮助驾驶员快速找到可用停车位，并给予最佳的停车路线建议，从而提高停车效率，减少停车时间和资源浪费。

本文将探讨智能停车辅助系统的导航功能和路径规划技术。

一、智能停车辅助系统导航功能智能停车辅助系统的导航功能是通过利用车载GPS和地图数据来为驾驶员提供停车位的位置信息和导航指引。

当驾驶员需要找到停车位时，系统可以准确地显示附近停车场的位置，并给出最佳的导航路线。

通过语音提示和屏幕显示，驾驶员可以轻松地按照导航指引进行驾驶，避开拥堵路段，快速到达目的地。

在导航过程中，系统可以实时更新路况信息，并根据实际情况调整导航路线。

例如，当发生交通拥堵或道路封闭时，系统可以智能地计算最佳绕行路线，帮助驾驶员避开拥堵路段，节省时间和燃料消耗。

此外，智能停车辅助系统的导航功能还可以提供停车场的实时信息，如空余停车位数量和费用等。

这样，驾驶员可以提前知道目的地附近停车场的情况，避免到达后再寻找停车位的麻烦。

二、智能停车辅助系统路径规划技术路径规划是智能停车辅助系统中的核心技术之一。

它通过分析车辆的当前位置、目的地位置和路况等信息，找到最佳的停车路线。

路径规划技术的主要目标是减少行驶距离和时间，提高停车效率。

在路径规划过程中，系统首先通过地图数据和定位信息确定车辆的当前位置。

然后，根据用户输入的目的地位置，系统会计算出一条最短的行驶路线。

路径规划还会考虑其他因素，如道路限速、红绿灯等，以确保行驶的安全和顺畅。

除了基本的路径规划功能，智能停车辅助系统还可以根据驾驶员的个人偏好进行个性化的路径规划。

例如，驾驶员可以设置偏好停车场类型（室内或室外）、停车场费用范围等，系统会根据这些设置优先推荐符合要求的停车场，并规划最佳路径。

三、智能停车辅助系统的优势智能停车辅助系统的导航和路径规划功能不仅可以提高停车效率，还具有以下优势：1. 简化停车流程：智能停车辅助系统可以快速找到可用停车位，并给予最佳的导航指引，大大简化了停车流程，减少了驾驶员找停车位的时间和精力消耗。

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
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。

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。

电动汽车整车电子控制器VCU系统自动泊车系统路径规划与控制算法研究一、自动泊车系统概述自动泊车系统是一种由电子控制器VCU系统控制的智能停车辅助系统，能够通过车辆上的传感器获取车辆周围的环境信息，包括车位大小、障碍物位置等，并根据这些信息进行路径规划和控制，实现车辆的自动停放。

自动泊车系统的核心是路径规划与控制算法，通过优化算法能够提高系统的灵活性和精度，实现更加高效的自动停车功能。

路径规划是自动泊车系统中的一个关键环节，通过合理的路径规划能够保证车辆在停车过程中不与障碍物碰撞，并且能够高效的找到合适的停车位。

传统的路径规划算法主要是基于车辆周围环境的传感器数据，通过建立场景模型和避障算法来实现路径规划。

这种方法在复杂环境下的准确性和灵活性有限，容易受到传感器误差和环境变化的影响。

为了克服传统路径规划算法的局限性，近年来研究者们提出了一系列基于深度学习和机器学习的路径规划算法。

这些算法通过训练大量的场景数据和车辆行驶数据，能够学习到更加复杂的环境特征和行驶策略，实现了更加准确的路径规划。

深度学习算法尤其在处理复杂环境下的路径规划问题上有着明显的优势，能够有效提高自动泊车系统的性能和鲁棒性。

控制算法是自动泊车系统中的另一个关键环节，通过合理的控制算法能够实现车辆在停车过程中的精确控制和车位停放。

传统的控制算法主要是基于PID控制器和遗传算法，通过调节车辆的速度和转向角，来实现车辆的停车控制。

这种方法在复杂环境和高速停车情况下容易出现控制误差和停车不精准的问题。

四、自动泊车系统的优化和改进针对自动泊车系统中路径规划和控制算法的局限性，研究者们可以在以下方面进行系统的优化和改进：1. 智能传感器技术：通过引入更加智能和精准的传感器技术，能够提高车辆对周围环境的感知能力，从而实现更加准确和高效的路径规划和控制。

2. 多模态数据融合：通过融合多种传感器的数据，能够获取更加丰富和多样化的环境信息，实现更加准确的路径规划和控制。

电动汽车整车电子控制器VCU系统自动泊车系统路径规划与控制算法研究一、整车电子控制器VCU系统自动泊车系统概述整车电子控制器VCU系统是电动汽车的核心系统之一，它通过集成各种传感器和控制模块，实现对整车驱动、制动、悬挂、转向等各个方面的控制。

自动泊车系统是现代汽车上一项非常重要的辅助驾驶技术，它可以通过激光雷达、超声波传感器等设备对车辆周围的环境信息进行感知，然后利用整车电子控制器VCU系统对车辆进行精确的路径规划和控制，实现自动停车、泊车入位等操作。

二、自动泊车系统路径规划与控制算法研究现状目前，自动泊车系统路径规划与控制算法的研究已经取得了一定的进展。

针对自动泊车系统中的路径规划问题，研究者们提出了多种不同的算法，包括基于规划的方法、基于优化的方法、基于机器学习的方法等。

这些算法可以通过对车辆周围环境信息的感知和分析，确定最优的泊车路径，并通过整车电子控制器VCU系统对车辆进行精确的控制，实现自动泊车入位。

自动泊车系统还需要考虑到诸如停车位大小、车辆尺寸、周围障碍物等因素，增强系统的适用性和鲁棒性。

整车电子控制器VCU系统在自动泊车系统中扮演着至关重要的角色。

它通过对各种传感器和控制模块的协调和控制，实现对车辆的动力控制、路径规划、转向控制等功能。

整车电子控制器VCU系统不仅需要充分考虑车辆的动力性能和操控性能，还需要保证系统的稳定性和安全性。

如何设计合理的控制算法，使得整车电子控制器VCU系统能够精确、可靠地控制车辆，成为了自动泊车系统路径规划与控制算法研究的重点之一。

在自动泊车系统路径规划与控制算法的研究中，仍然存在着一些挑战。

自动泊车系统需要能够精确感知和分析车辆周围环境的信息，因此需要更加先进的传感器技术和环境感知算法。

路径规划和控制算法需要充分考虑到车辆在不同场景下的驾驶特性和环境条件，提高系统的适用性和鲁棒性。

整车电子控制器VCU系统需要兼顾系统的响应速度和精度，以保证车辆能够快速、安全地完成自动泊车操作。