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考虑混合交通因素的自动代客泊车系统最优车位分配及路径规划研究
| 论文题名： | 考虑混合交通因素的自动代客泊车系统最优车位分配及路径规划研究 |
| 关键词： | 自动代客泊车;混合交通场景;最优车位分配;路径规划 |
| 摘要： | 随着汽车智能化技术的不断发展，近年来作为实现局部区域低速自动驾驶技术落地应用的代表性技术，自动代客泊车系统（AVP,AutomatedValetParkingSystem）成为汽车技术的研发热点。自动代客泊车系统是在自动泊车技术（APA,AutomatedParkingAssistantSystem）基础上发展起来的，APA能够帮助驾驶员解决“泊车难”的问题，AVP可以实现车辆自动驶入停车场、寻找空余车位、到达目标车位，为驾驶员节省大量时间。随着自动驾驶技术的不断迭代升级，混合交通场景下（即在一个停车场内同时存在自动驾驶汽车与有人驾驶汽车）的车位分配以及合理的路径规划是自动代客泊车的研究难点。本文针对混合交通场景下面向代客泊车系统的最优车位分配以及在停车场内的路径规划问题进行研究，主要内容包括： （1）建立模糊综合评价模型对停车场内的所有空余车位进行权重赋值。在停车场内的混合交通场景下，为了避免分配给自动驾驶汽车的车位与有人驾驶汽车选择的车位产生矛盾，通过对驾驶员的车位偏好分析对空余车位进行权重计算并排序。通过权重的排序预测有人驾驶汽车的车位选择，并避免分配该车位给自动驾驶汽车。 （2）运用Floyd算法实现了从停车场入口处至车位处的全局路径规划。通过对停车场内所有的路口节点以及车位节点编号的方式简化距离表达，并根据停车场内的交通规则（车流走向）构建节点间的邻接矩阵，采用Floyd算法，得到一条由停车场入口处至目标车位的最优全局路径。 （3）基于Frenet坐标系，将车辆运动进行横纵向解耦，实现考虑局部障碍物避让的自动代客泊车轨迹规划。用Frenet坐标系代替传统的笛卡尔坐标系简化车辆相对于参考轨迹的位置表示方式，结合障碍物的位置信息与停车场内的道路宽度，分别进行横纵向的最优轨迹规划，最后再将两个方向的轨迹耦合，根据汽车的刚体特性以及轨迹的曲率等限制条件，得到最优的局部避障轨迹。仿真结果表明，本文所提出的自动代客泊车轨迹规划方法具有较好的泛化性与鲁棒性。 |
| 作者： | 吴明康 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 江浩斌 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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