一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法技术

本发明专利技术属于无人驾驶轨迹规划技术领域，涉及一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法。本发明专利技术主要是将泊车过程进行划分，并根据预设的车辆行驶过程物理参数限制，对车辆的运行进行控制，从而在保证车辆能安全平稳完成泊车过程的同时，降低了各阶段规划时间求解的复杂度，提高了泊车的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法
本专利技术属于无人驾驶轨迹规划
，涉及一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法。
技术介绍
近年来，随着自动驾驶技术的不断发展，无人驾驶汽车的安全及平稳性问题也越来越受到人们的关注。无人驾驶汽车的自动泊车过程中，主要依赖于车载传感器或地图为车辆寻找相应的泊车起始点并结合车辆的自动泊车系统完成自动泊车动作。作为自动泊车系统的重要组成部分，泊车轨迹规划的优劣将直接影响到泊车的效果。泊车过程属于点到点的运动，为车辆规划出从起点到终点的一系列路径点的过程叫做路径规划，只包含了车辆行驶的位置信息；而轨迹规划则是在路劲规划的基础上加上了车辆的速度和时间等信息。点到点泊车过程按速度的划分可以大致划分为三个阶段：加速阶段、匀速阶段和减速阶段，所以，为车辆寻找正确的泊车起始点并控制好车辆各阶段的速度，不仅能使车辆安全平稳的完成泊车过程，而且可以在一定程度上减少泊车时间，提高泊车的效率。目前点到点运动的轨迹规划方法有三阶点到点规划、具有恒定速度段的点到点规划以及采用牛顿迭代法求解五元非线性方程组来完成点到点轨迹规划等，这些方法在一定程度上都存在分类复杂等问题，而且在不同场景下进行泊车时，车辆各阶段的运动状态会不同，对各阶段轨迹规划时间的求解过程繁琐。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服车辆在不同泊车场景中进行轨迹规划时因速度不同而导致的规划时间求解过程繁琐以及车辆加速度过大而造成的车辆运动不平稳等问题，所提出的无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法。本专利技术采用的技术方案为：一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置无人驾驶汽车泊车过程中的物理参数，至少包括：车辆运动的最大加加速度Jmax、最大加速度Amax、车辆在泊车过程中匀速行驶阶段的初始速度v0、匀速行驶阶段的速度增量△v、匀速行驶的限制时间tmax；S2、针对选定的停车位，行驶到泊车起始位置，获取车辆从泊车起始点到终点的几何距离s；S3、将车辆的泊车过程划分为三个阶段，具体为：1)加速阶段，根据步骤S1设定的参数，即以初始速度v0为目标，在不超过最大加加速度Jmax、最大加速度Amax的前提下，获取加速阶段的时间与路程；2)减速阶段，与加速阶段同理，在设定参数的限制下，获得减速阶段的时间与路程；3)匀速阶段，根据步骤S2获取的几何距离s，减去加速阶段和减速阶段的路程获得匀速阶段的路程，根据速度v0获取匀速阶段时间；S4、对步骤S3的规划进行判断，若匀速阶段的路程小于0，则返回步骤S2，车辆寻找新的泊车起始位置；否则进入步骤S5；S5、将匀速阶段时间与设定的匀速行驶的限制时间tmax进行比较，若匀速阶段时间小于tmax，则根据步骤S3的规划进行泊车；否则将匀速阶段的规定速度v0按速度增量△v增加，v0＝v0+△v，即更新v0后回到步骤S3重新规划。本专利技术的有益效果为：本专利技术提供了一种简单的轨迹规划方法，在保证车辆能安全平稳完成泊车过程的同时，降低了各阶段规划时间求解的复杂度，提高了泊车的效率。附图说明图1为本专利技术中轨迹规划算法的流程图；图2为本专利技术中自动泊车场景及各阶段划分示意图；图3为本专利技术中泊车过程按初始设置速度规划的各阶段状态量变化图；图4为本专利技术中泊车过程按速度增量增加后的各阶段状态量变化图。具体实施方式下面结合附图，详细描述本专利技术的具体实施方法。附图1为整个方法的流程图第一步，设置无人驾驶汽车泊车过程中的物理量，在保证乘客舒适度的前提下，设置车辆运动的最大加加速度Jmax，最大加速度Amax。设定车辆在泊车过程中匀速行驶阶段的初始速度v0，匀速行驶阶段的速度增量△v，匀速行驶的限制时间tmax等；第二步，通过无人驾驶汽车环境感知部分的传感器(雷达或激光雷达)或者通过在高精度地图中查找附近的停车位，引导车辆行驶到泊车起始位置，并根据路径规划算法结合阿克曼转向模型获取车辆从泊车起始点到终点的几何距离s，该几何距离由车辆沿直线行驶的距离和车辆沿一定弧线转向行驶的距离，具体的计算方法为公知常识，在此不再赘述。第三步，将车辆的泊车过程划分为三个阶段，如附图2，计算各阶段的车辆的运动状态量及时间：求解过程利用微分与积分关系：(1)加速阶段的状态量及时间计算：如附图2和附图3中的第一阶段，车辆在运动过程中考虑车辆的效率最优，采用最大加加速度Jmax计算，最大加速度不超过Amax。若车辆的加速度没有到达Amax即可完成加速阶段的规划：ta1i＝0；若车辆在加速阶段的加速度到达Amax：根据tj1i和ta1i再计算加速阶段的路程s1i：(2)计算减速阶段的状态量及时间：如附图2和附图3中的第三阶段，依照上述(1)中的计算方法，计算tj3i和ta3i，可得出减速阶段的路程s3i：(3)计算匀速阶段的路程：如附图2和附图3中的第2阶段，s2i＝s-s1i-s3i，第四步，判断规划的匀速阶段行驶路程s2i，若s2i小于0，说明车辆泊车起始点距泊车终点之间的距离过小，车辆无法规划出泊车轨迹，无法完成泊车动作，此时返回步骤2，车辆重新寻找新的起始点，并读取新的距离s，直到满足泊车起始条件为止；若s2i大于0，进行下面的步骤。第五步，在s2i大于0的前提下，进行t2i与匀速行驶的限制时间tmax的比较，若t2i小于tmax，结合车辆的动作执行层并按照规划出的tj1i,ta1i,s1i，tj3i,ta3i,s3i,s2i,t2i执行泊车各阶段的动作，完成泊车过程；若t2i大于tmax，说明车辆泊车起始点与终点之间的距离过大，按目前规划的物理量需要花费过长的时间来完成泊车过程，泊车效率低，此时继续进行下面的步骤，直到满足条件为止。第六步，车辆在匀速阶段的规定速度v0按速度增量△v增加，v0＝v0+△v，如附图4，以增加后的v0按照步骤三的计算方法重新计算各阶段的状态量和各阶段规划的时间。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置无人驾驶汽车泊车过程中的物理参数，至少包括：车辆运动的最大加加速度Jmax、最大加速度Amax、车辆在泊车过程中匀速行驶阶段的初始速度v0、匀速行驶阶段的速度增量△v、匀速行驶的限制时间tmax；S2、针对选定的停车位，行驶到泊车起始位置，获取车辆从泊车起始点到终点的几何距离s；S3、将车辆的泊车过程划分为三个阶段，具体为：1)加速阶段，根据步骤S1设定的参数，即以初始速度v0为目标，在不超过最大加加速度Jmax、最大加速度Amax的前提下，获取加速阶段的时间与路程；2)减速阶段，与加速阶段同理，在设定参数的限制下，获得减速阶段的时间与路程；3)匀速阶段，根据步骤S2获取的几何距离s，减去加速阶段和减速阶段的路程获得匀速阶段的路程，根据速度v0获取匀速阶段时间；S4、对步骤S3的规划进行判断，若匀速阶段的路程小于0，则返回步骤S2，车辆寻找新的泊车起始位置；否则进入步骤S5；S5、将匀速阶段时间与设定的匀速行驶的限制时间tmax进行比较，若匀速阶段时间小于tmax，则根据步骤S3的规划进行泊车；否则将匀速阶段的规定速度v0按速度增量△v增加，v0＝v0+△v，即更新v0后回到步骤S3重新规划。...

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶汽车的泊车轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置无人驾驶汽车泊车过程中的物理参数，至少包括：车辆运动的最大加加速度Jmax、最大加速度Amax、车辆在泊车过程中匀速行驶阶段的初始速度v0、匀速行驶阶段的速度增量△v、匀速行驶的限制时间tmax；S2、针对选定的停车位，行驶到泊车起始位置，获取车辆从泊车起始点到终点的几何距离s；S3、将车辆的泊车过程划分为三个阶段，具体为：1)加速阶段，根据步骤S1设定的参数，即以初始速度v0为目标，在不超过最大加加速度Jmax、最大加速度Amax的前提下，获取加速阶段的时间与路程；2)减速阶段，与加速阶段同理，在设定参数的限制下，获得减速阶段的时间与路程；3)匀速阶段，根据步骤S2获取的几何距离s，减去加速阶段和减速阶段的路程获得匀速阶段的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祖涛，吴镭，梁福健，席超星，韩磊，朱勉宽，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51