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原文传递市区自动泊车路径规划算法研究

论文题名：	市区自动泊车路径规划算法研究
关键词：	自动泊车;路径规划;优化算法
摘要：	随着城市内的汽车保有量的不断增加，也带来了城市内道路拥堵，车位紧缺以及泊车困难的问题。与此同时随着人工智能以及自动驾驶技术的飞速发展，自动泊车系统应运而生，用以帮助人们在城市内狭小的环境下安全快速的泊入车位。对于自动泊车系统，路径规划板块也是极为重要，其承担了如何去规划出一条能够让车辆安全到达泊车终点的功能，本文便是针对自动泊车系统中的路径规划展开研究，在HybridA算法思想的基础上提出了新的优化算法，用以解决和优化HybridA算法在自动泊车中应用的缺点与局限性。　　本文先根据车辆的运动特性确定了泊入的方式为后退式，并以某款商用纯电动车的参数建立算法所需要的车辆的运动学模型，分析并确定所要研究的路径规划算法为全局路径规划算法。然后针对传统路径规划算法A算法进行了理论分析，通过ROS软件平台搭建了垂直车位仿真环境仿真，仿真验证了A算法不能应用于自动泊车工况的结论。基于A算法不能应用于自动泊车工况的结论，继续展开研究HybridA算法在自动泊车工况下应用的可能性，并对HybridA算法的节点属性、节点扩展、启发函数以及算法流程进行详细的研究与分析，得出HybridA算法规划的轨迹虽然满足车辆运动学约束，但是其依然存在节点扩展与离散栅格图耦合，规划轨迹单一，规划轨迹换挡次数过多的问题的结论。为了解决与优化HybridA*算法所出现的问题，本文提出了新的优化算法。重新设计了节点的扩展方式与属性用以解决于离散栅格图耦合问题，并增加了节点空间于车位空间约束用以类比启发项函数。提出了候选轨迹的概念用以增加生成轨迹的多样性，提出了换挡惩罚代价的概念用以减少生成的轨迹的换挡次数，并且在算法的设计的过程中也考虑了算法在水平、斜列车位中的应用。　　基于理论研究的基础通过全新设计与搭建的QT可视化仿真平台进行新的优化算法的验证，分别验证了节点扩展方式、节点空间约束、车位空间约束、候选轨迹、换挡次数、水平与斜列车位的拓展是否达到目标效果，并通过实车验证了算法在实际场景中应用的可能性。
作者：	时健飞
专业：	工程(车辆工程)
导师：	陈旭;雷剑梅
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆理工大学
学位年度：	2023