一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法及其装置、车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法及其装置、车辆，该方法包括步骤：步骤S1，环境建模：获取车辆当前位置、车位综合信息、车辆动力学模型和障碍物信息；步骤S2，引导点选取，执行步骤S21：车位外部空间采样，获得作为初始泊车位置的初始引导点集合；执行步骤S22：根据预设筛选条件，从初始引导点集合中获取有效初始引导点；步骤S3，规划泊车：根据车辆当前位置和有效初始引导点的位置，生成相应的行车路径，选择其中一条行驶，再根据该有效初始引导点对应的车辆泊车路径进行泊车。本发明专利技术通过反推出库过程，将垂直泊车问题分解为规划到引导点和从引导点泊车入库，降低了对搜索算法的能力要求，降低了泊车难度。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法及其装置、车辆
本专利技术涉及智能驾驶
，特别是涉及一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法及其装置、车辆。
技术介绍
随着科学技术的飞速发展，自动驾驶车辆的应用领域日益扩大，各个国家都对其投入了大量科研力量，毫无疑问，自动泊车是自动驾驶车辆的一个重要的应用场景。自动泊车，是指汽车不需要人工控制自动泊车入位，自动泊车不仅能够减轻驾驶员泊车难度，代替其完成自动停车，而且能够有效的避免发生车辆泊车剐蹭等人为事故，减少经济损失。目前，应用较多的自动驾驶垂直泊车方法可大致分为基于规则的方法和基于搜索的方法。其中，基于规则的方法，通常是根据车辆和车位的相对关系(由高清地图或者视觉识别提供)、车辆模型等，通过数学计算给出多段曲线，逐步引导车辆进入车位泊车点；而基于搜索的方法，顾名思义就是通过搜索算法(比如动态窗口法算法(DynamicWindowApproach)，混合A星算法(hybrida*))以车辆当前位置为搜索起点，依靠算法本身逐步搜索到车位泊车点，最后车辆按照搜索出的路线泊车入库；对于基于规则的方法，需要设计非常完善的逻辑规则库，即车辆的任意初始位置和泊车点的关系都需要考虑到，同时泊车过程中车辆控制会出现一定程度的跟踪偏差，在过程中需要实时进行数学运算，甚至是泊车规则的实时调整，设计逻辑规则库和调试庞大的模型参数都不是一件简单的事情。此外，基于规则的方法很难处理不固定的行人和车辆出入等动态情况，在这些场景下，基于规划的方法极易出现反复泊车，甚至是泊车失败的情况。对于基于搜索的算法，比基于规则的方法更加灵活，其能够快速的根据环境的变化作为新的规划，但是，由于搜索算法能力边界的存在以及缺乏对泊车场景下狭窄道路搜索的针对性约束，无法保证在任意位置都可以搜索出到泊车点的路径。另外，由于车位内部位置狭窄，搜索空间非常有限，即使能够搜索出到泊车点的路径，也很难保证最终路径角度能够完全和车位中线角度一致，加上车辆跟踪偏差，最终车辆能够进入车位，却很难摆正车身；综上所述，目前的泊车技术，主要聚焦在对泊车算法的性能提升，寄希望于能够通过算法一次性获得到泊车点的路径。但是，针对泊车场景，驾驶员等用户希望的最终结果是需要让车在任意环境条件下都必须能够入库即算法有解，区别于普通的路径规划问题，驾驶员等用户进行泊车时，更关注的是能够实现入库，而不关注传统上的路径必须是最短路径，能源消耗代价最小等情况。目前的泊车算法，从设计上都更关注全局，没有充分的考虑泊车这一场景的特殊性，在泊车复杂环境下，很难找到合适解，甚至出现无解，导致泊车失败；因此，鉴于自动驾驶泊车方法作为“泊车大脑”，其在整个泊车过程中起到至关重要的作用，它决定了自动驾驶车辆泊车的智能化程度和性能优劣程度。因此，目前设计一种有效合理且鲁棒稳定的自动驾驶泊车方法，具有非常重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术存在的技术缺陷，提供一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法及其装置、车辆。为此，本专利技术提供了一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法，包括以下步骤：步骤S1，环境建模：获取车辆当前位置、车位综合信息、车辆动力学模型和障碍物信息；其中，车位综合信息，包括车位自身尺寸和位置信息，以及车位周围空间信息；步骤S2，引导点选取，首先执行步骤S21：车位外部空间采样，获得作为初始泊车位置的初始引导点集合；然后执行步骤S22：根据预设的筛选条件，从初始引导点集合中获取有效初始引导点；步骤S3，规划泊车：根据车辆当前位置和有效初始引导点的位置，结合车辆动力学模型，生成车辆从当前位置到达有效初始引导点之间的行车路径，然后选择其中一条行驶路径，行驶到对应的有效初始引导点，然后再根据该有效初始引导点对应的车辆的泊车路径进行泊车，最终完成泊车入位。其中，车辆动力学模型，是包括车辆的长宽、轴距、最小转弯半径、速度和加速度极限值在内的车辆固有参数；障碍物信息具体包括：静态障碍物的位置信息，以及动态障碍物的位置和速度信息。其中，所述步骤S21：车位外部空间采样，获得作为初始泊车位置的初始引导点集合，具体包括以下步骤：步骤S211，模拟车辆出库过程：假设车辆已泊车在车位，根据车辆动力学模型信息和车位位置信息，结合车位周围空间信息，来规划车辆的基准出库路径；车辆的基准出库路径的具体内容包括：车辆从位于车位中心位置时的泊车点驶出，先沿着基准固定长度的直线段路径行驶，再从直线段路径终点，沿着基准固定半径的圆弧路径左转或右转行驶，最终到达圆弧路径终点；其中，基准固定长度的直线段路径，是指：车辆从位于车位中心位置时的泊车点驶出，到车辆后轴刚过车位边界时的直线段路径；其中，基准固定半径，大于车辆的最小转弯半径，具体可以根据用户的需求进行设置；步骤S212，基于车辆的基准出库路径，分别增加其中的直线段路径的长度或者调整圆弧路径的半径的方式，对应获得多个车辆的第一种备选出库路径和多个车辆的第二种备选出库路径；步骤S213，将车辆的基准出库路径、第一种备选出库路径和第二种备选出库路径中的圆弧路径终点，都定义为初始引导点，初始引导点即初始泊车位置，获得初始引导点集合，以及记录每个初始引导点对应的备选出库路径，该备选出库路径同时作为位于每个初始引导点上的车辆的泊车路径。其中，在步骤S212中，基于车辆的基准出库路径，增加其中的直线段路径的长度，保持圆弧路径的半径不变，获得多个车辆的第一种备选出库路径。其中，在步骤S212中，基于车辆的基准出库路径，逐渐增加其中的圆弧路径的半径长度，保持直线段路径的长度，获得多个车辆的第二种备选出库路径。其中，所述步骤S22：根据预设的筛选条件，从初始引导点集合中选取有效初始引导点，具体包括以下步骤：步骤S221：首先，就是设计如下函数关系，利用下面的代价函数公式，计算车辆当前位置相对于每个初始引导点的代价函数值，这么做的目的是选取代价函数值最小的引导点，具体公式如下：cost＝f(S,A,L1,L2)；上述公式中，代价函数内部使用等权重累加和的方式，计算总体cost；其中，S是引导点所处空间面积大小，空间大小面积S通过1/S计算权重；A是车辆当前位置和车库底线E的夹角，因此上述代价函数公式中的第二项表示：车辆当前位置与初始引导点之间的夹角，夹角偏差越小，权重越大；L2为车辆当前位置和车库底线E的距离，因此上述代价函数公式中的第四项表示：车辆当前位置和初始引导点分别与车库底线E平行方向上的偏差大小，偏差越小，权重越小；L1是车辆当前位置距离车位中心线D之间的距离，采用分段函数的方式，每一段设置不同的权重；其中：i代表某个初始引导点，Si表示某个初始引导点对应的空间面积大小，Avehicle与Apointi分别表示车辆当前位置与某个初始引导点相对于车库底线E的夹角，L1i表示某个初始引导点相对于车位中心线D的距离，g(Li)表示关于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，环境建模：获取车辆当前位置、车位综合信息、车辆动力学模型和障碍物信息；/n其中，车位综合信息，包括车位自身尺寸和位置信息，以及车位周围空间信息；/n步骤S2，引导点选取，首先执行步骤S21：车位外部空间采样，获得作为初始泊车位置的初始引导点集合；然后执行步骤S22：根据预设的筛选条件，从初始引导点集合中获取有效初始引导点；/n步骤S3，规划泊车：根据车辆当前位置和有效初始引导点的位置，结合车辆动力学模型，生成车辆从当前位置到达有效初始引导点之间的行车路径，然后选择其中一条行驶路径，行驶到对应的有效初始引导点，然后再根据该有效初始引导点对应的车辆的泊车路径进行泊车，最终完成泊车入位。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的垂直泊车方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，环境建模：获取车辆当前位置、车位综合信息、车辆动力学模型和障碍物信息；
其中，车位综合信息，包括车位自身尺寸和位置信息，以及车位周围空间信息；
步骤S2，引导点选取，首先执行步骤S21：车位外部空间采样，获得作为初始泊车位置的初始引导点集合；然后执行步骤S22：根据预设的筛选条件，从初始引导点集合中获取有效初始引导点；
步骤S3，规划泊车：根据车辆当前位置和有效初始引导点的位置，结合车辆动力学模型，生成车辆从当前位置到达有效初始引导点之间的行车路径，然后选择其中一条行驶路径，行驶到对应的有效初始引导点，然后再根据该有效初始引导点对应的车辆的泊车路径进行泊车，最终完成泊车入位。


2.如权利要求1所述的垂直泊车方法，其特征在于，车辆动力学模型，是包括车辆的长宽、轴距、最小转弯半径、速度和加速度极限值在内的车辆固有参数；
障碍物信息具体包括：静态障碍物的位置信息，以及动态障碍物的位置和速度信息。


3.如权利要求1所述的垂直泊车方法，其特征在于，所述步骤S21：车位外部空间采样，获得作为初始泊车位置的初始引导点集合，具体包括以下步骤：
步骤S211，模拟车辆出库过程：假设车辆已泊车在车位，根据车辆动力学模型信息和车位位置信息，结合车位周围空间信息，来规划车辆的基准出库路径；
车辆的基准出库路径的具体内容包括：车辆从位于车位中心位置时的泊车点驶出，先沿着基准固定长度的直线段路径行驶，再从直线段路径终点，沿着基准固定半径的圆弧路径左转或右转行驶，最终到达圆弧路径终点；
其中，基准固定长度的直线段路径，是指：车辆从位于车位中心位置时的泊车点驶出，到车辆后轴刚过车位边界时的直线段路径；
其中，基准固定半径，大于车辆的最小转弯半径，具体可以根据用户的需求进行设置；
步骤S212，基于车辆的基准出库路径，分别增加其中的直线段路径的长度或者调整圆弧路径的半径的方式，对应获得多个车辆的第一种备选出库路径和多个车辆的第二种备选出库路径；
步骤S213，将车辆的基准出库路径、第一种备选出库路径和第二种备选出库路径中的圆弧路径终点，都定义为初始引导点，初始引导点即初始泊车位置，获得初始引导点集合，以及记录每个初始引导点对应的备选出库路径，该备选出库路径同时作为位于每个初始引导点上的车辆的泊车路径。


4.如权利要求3所述的垂直泊车方法，其特征在于，在步骤S212中，基于车辆的基准出库路径，增加其中的直线段路径的长度，保持圆弧路径的半径不变，获得多个车辆的第一种备选出库路径。


5.如权利要求3所述的垂直泊车方法，其特征在于，在步骤S212中，基于车辆的基准出库路径，逐渐增加其中的圆弧路径的半径长度，保持直线...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国辉，左思翔，徐成，张放，李晓飞，张德兆，王肖，霍舒豪，
申请(专利权)人：重庆智行者信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50