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原文传递基于自主泊车场景的多车协同决策规划研究

论文题名：	基于自主泊车场景的多车协同决策规划研究
关键词：	自动驾驶汽车;自主代客泊车;多车协同;运动规划
摘要：	自主代客泊车AVP被称为解决用户“最后一公里自由”的L4级自动驾驶技术，是L4 级自动驾驶技术商业落地突破口。自主代客泊车能够实现泊车位自动寻找、车辆行驶到泊车位附近和泊车入库一个完整的泊车过程，对该系统的研究具有极大的工程应用价值。　　尽管自主代客泊车得到了学业界和工业界广泛的关注，在许多学者和工程师的大量的精力投入下，自主代客泊车的研究和应用已经取得了阶段性进展，但是仍然存在许多问题需要解决。其一，业内主要是对单车自主代客泊车进行研究，这样无法处理有多辆智能车辆同时泊车的问题。其二，由于自主代客泊车分为行车和泊车两个部分，但是这两种模式的切分却没有合理的方式。本文的研究目的是为了解决上述问题，具体研究内容如下：　　(1) 针对多车协同泊车运动规划问题进行了全局分析，对车辆优先级分配、车位优先级分配和车辆运动模式三个关键的问题提出相应的解决方案。对于车辆优先级分配，考虑停车场环境的限制，通常不会在停车场规划超车的轨迹，因此设定优先进入停车场的车辆具有最高的优先级。对于泊车位的优先级，本文分析了基于最优cost的优先级分配方案、间隙优先的优先级分配方案和快速优先的优先级分配方案，最后选择了间隙优先的优先级分配方案。同时本文构建了一种划分单一车辆最优泊车规划模式的方法，将单车泊车过程分为序列模式和机动模式，这样进行规划时可以根据两种模式不同的特点分开规划，从而使得单一车辆在运动时具有最优的路径和速度，为多车协同提供良好的基础。　　(2) 针对多车协同泊车路径规划构建了主随路径规划方案。对于主车路径规划，本文对比了中心线规划方案、Hybrid A算法规划方案和基于引导的Hybrid A算法规划方案的优缺点，最终采用了基于引导Hybrid A算法路径规划方案，并且对于该方案规划的路径在拐角处的曲率不连续问题提出了基于曲线的优化方案。对于跟随车辆的路径，基于尽可能复用主车路径的原则，考虑了跟随车辆进入停车场时的位置与主车路径的关系和自身分配的泊车位位置与主车的分配的泊车位位置的相对关系，设计了最优回归的路径规划方案，可以使得跟随车辆尽快回到主车路径上。　　(3) 针对于多车协同泊车速度规划问题提出了一种优先级的速度规划方案。由于主车的优先级最高，所以主车的速度规划通常不需要考虑动态障碍物，本文采用S型曲线进行规划。对于跟随车辆的速度规划，本文先将主车和优先级更高的跟随车辆构建为本车的动态障碍物，并将动态障碍物构建到跟随车辆的ST图中，先通过A在ST图中搜索出一条初始的行车轨迹。基于跟随车辆的初始的行车轨迹和动态障碍物的位置，构造二次规划的凸空间，然后使用二次规划对初始的行车轨迹进行优化，从而得到一条速度和加速度连续的运动轨迹。　　(4) 针对本文提出的多车协同自主泊车决策规划方案，构建了四种多车协同交互工况进行仿真验证。本文将提出的多车协同自主泊车决策规划方案编写成MATLAB代码，基于两车协同和三车协同各选择了两种典型的工况进行仿真验证，最终证实了本文的运动规划方案应对多车协同规划是有效的。
作者：	张瑶港
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：	2023