【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法
本专利技术涉及自主泊车路径控制的
，尤其涉及到一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法。
技术介绍
随着高科技领域的深入发展，人们对生活水平的要求提高和对美好交通出行的需要日益增长，推动了智能科学的研究的发展，而自主泊车系统为智能科学研究的重要分支之一。和人类驾驶员相比，自主泊车系统能够更加全面的掌握即时路况并及时对汽车巡航状态进行调整，从而避免了人为失误造成的交通事故和伤亡，其发展与推广在保障行车安全、提高通行效率、建设智慧交通体系等方面具有重要意义。在自动驾驶技术水平不断向着更高层级跃迁的渐进发展过程中，各层级技术均存在不足，即便是已实现产业化的辅助驾驶系统仍存在着继续提升的潜力。在自动驾驶车辆的诸多核心技术模块中，运动规划负责生成车辆的局部行驶轨迹，是体现驾驶智慧水平的关键环节。但目前，对于自主泊车系统的系统模型，还没有一种高效、稳定的最优控制方法对其控制求解。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，...
【技术保护点】
1.一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、对泊车系统进行数学建模，得到自主泊车系统时间能量最优控制模型；/nS2、初始化时间网格，在每个时间网格S
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对泊车系统进行数学建模，得到自主泊车系统时间能量最优控制模型；
S2、初始化时间网格，在每个时间网格Sk上，将泊车系统控制模型转换成标准Bolza最优控制问题；
S3、根据步骤S2所得标准Bolza最优控制问题，采用自适应伪谱法对其求数值解；
S4、在自主泊车过程中，把数值解和解析解的绝对值之差所容许的最大误差设为ε，通过判断求出全局的初始化网格数值解和解析解的绝对值之差是否小于ε，若满足，则得到最优路径规划，输出最优路径规划；若不满足，通过自适应的更换时间网格区间和高斯节点，直到满足全局的数值解和解析解的绝对值之差小于ε。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，所述步骤S1对泊车系统进行数学建模的具体过程如下：
由前轮转向的四轮车辆设计时符合车辆转向几何原理，得车辆的运动学微分方程为：
方程(1)为状态约束方程，并简记为：
其中，为状态变量，U＝(a,ω)为控制变量，L为车辆长度，w为车辆宽度，LW为前后轴中心间距，v为后轴中心速度，为等效前轮转角，a为后轴中心加速度，θ为车辆朝向与全局坐标系x轴夹角；
对于车辆来说，其运动受到其固有的物理限制，车辆的前轮转角和其角速度具有一个限定的范围，车辆的加速性能和制动性能受到许多因素的影响，所以车辆会受到一定的物理约束为：
方程(2)称为边界约束方程，并简记为：
C(X，U，t)≤0；
上式中，vmax为最大的后轴中心速度，amax为最大的后轴中心加速度，为最大等效前轮转角，ω为控制变量，ωmax为最大控制变量；
为了要求在整个车辆泊车过程所花的时间和能量最少，设计性能指标函数为：
上式中，σ为泊车时间的权重，t0为泊车开始时间，tf为泊车停止时间，为泊车过程消耗的能量。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：
首先初始化网格空间[t0,tf]，把[t0,tf]网格化为K个网格区间Sk＝[tk,tk+1]组成，k＝1,…,K，即
在每一个网格空间Sk上，作如下等量代换：
把本来的泊车系统的函数区间[t0,tf]映射到区间[-1,1]上；
通过以上等量代换(6)，把原问题变成标准Bolza最优控制问题：
约束条件为：
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