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园区场景自主泊车分层规划与运动控制研究
| 论文题名： | 园区场景自主泊车分层规划与运动控制研究 |
| 关键词： | 自主泊车;数值优化;泊车规划;模型预测控制;路径规划 |
| 摘要： | 汽车保有量持续上升与城市停车场建设不足间的矛盾引发了严重的停车问题。泊车位数量不足、泊车空间狭小等问题严重阻碍了车辆出行任务的完成。自主泊车技术是一种针对园区场景的自动驾驶技术，可以实现园区内的完全自主行驶，有效解决车辆的出行问题。 本文依托吉林省重大科技专项课题—自主泊车开发及应用研究（No.20200501009GX），以自主泊车技术为研究对象，对自动驾驶车辆在园区场景下的全局路径规划、避障路径规划、泊车路径规划以及车辆的横向运动控制方法展开研究。本文主要内容如下： （1）在进行园区行车路径规划时，将边缘检测算法引入环境地图的处理过程，对栅格地图的处理方式进行改进。基于分层规划思想，通过忽略园区内动态障碍物的栅格地图，对采用HybridA*算法的全局路径规划方法展开研究。考虑园区人车混流、行驶环境复杂的情况，通过数值优化方法对园区避障规划问题进行建模，研究如何获取考虑车辆避障约束与运动约束的可行避障路径。 （2）针对园区典型车位形式和泊车工况，本文研究如何建立适应园区多种典型泊车场景的泊车规划框架。通过对园区典型车位进行分析，考虑车辆避障约束与运动约束，基于圆弧—直线组合的方式推导园区的单步泊车以及多步泊车的路径。将多种泊车方式进行统合，建立相对完备的泊车规划框架。最后将路径处理为包含速度信息的轨迹序列用于控制器的跟踪行驶。 （3）通过规划算法获取园区自主泊车轨迹后，本文研究如何设计横向控制器使车辆精确跟踪期望轨迹。基于预瞄点侧向位移的预测模型建立MPC横向运动控制器，通过充分利用未来路径信息，将期望横摆角速度和预瞄点横向位移考虑到MPC的横向运动控制器设计中，实现在不增大预测时域的情况下提升MPC的预测能力。 （4）本文利用Prescan、Carsim和Matlab/Simulink软件搭建联合仿真平台，基于Prescan建立自主泊车仿真场景，结合Carsim中的车辆模型，在Simulink中搭建泊车路径规划算法、路径处理算法和横向控制算法，并对上述算法进行集成验证。最后以自主开发的自动驾驶试验平台，对提出的自主泊车规划及控制方法进行实车验证。 |
| 作者： | 高正 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 陈国迎 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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