狭小车位平行泊车路径规划方法研究

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.07.010

汽车工程 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (7): 1040-1048.doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.07.010

所属专题：智能网联汽车技术专题-规划&控制2022年

狭小车位平行泊车路径规划方法研究

胡杰^1,^2,³(),朱令磊^1,^2,³,陈瑞楠^1,^2,³,钟鑫凯^1,^2,³,徐文才^1,^2,³,张敏超^1,^2,³

^1.武汉理工大学，现代汽车零部件技术湖北省重点实验室，武汉　430070
^2.武汉理工大学，汽车零部件技术湖北省协同创新中心，武汉　430070
^3.新能源与智能网联车湖北工程技术研究中心，武汉　430070

收稿日期:2022-01-18 修回日期:2022-02-04 出版日期:2022-07-25 发布日期:2022-07-20
通讯作者: 胡杰 E-mail:auto_hj@163.com
基金资助:
湖北省技术创新专项(2019AEA169);湖北省科技重大专项(2020AAA001)

Research on Parallel Parking Path Planning Method for Narrow Parking Space

Jie Hu^1,^2,³(),Linglei Zhu^1,^2,³,Ruinan Chen^1,^2,³,Xinkai Zhong^1,^2,³,Wencai Xu^1,^2,³,Minchao Zhang^1,^2,³

^1.Wuhan University of Technology，Hubei Key Laboratory of Modern Auto Parts Technology，Wuhan 　430070
^2.Wuhan University of Technology，Auto Parts Technology Hubei Collaborative Innovation Center，Wuhan 　430070
^3.Hubei Technology Research Center of New Energy and Intelligent Connected Vehicle Engineering，Wuhan 　430070

Received:2022-01-18 Revised:2022-02-04 Online:2022-07-25 Published:2022-07-20
Contact: Jie Hu E-mail:auto_hj@163.com

摘要/Abstract

摘要：

针对狭小车位平行泊车场景，本文中提出了一种基于曲线组合和数值优化的规划方法。首先，将泊车过程逆向化并划分为调整规划和入库规划，通过建立基于回旋-圆弧组合的约束优化模型设计调整规划，引导车辆库内调整位姿寻找出库关键点，建立基于回旋-圆弧-直线组合和五次多项式的约束优化模型设计入库规划，引导车辆寻找最佳泊车点；随后，通过Matlab针对不同工况进行仿真，验证算法的适应性；最后，通过实车试验验证规划路径的有效性。仿真和实车试验的结果表明，本文提出的平行泊车路径规划方法满足狭小泊车空间下的泊车需求，同时具有较强的适应性。

关键词: 路径规划, 自动泊车, 数值优化, 曲线组合

Abstract:

Aiming at the parallel parking scenes for narrow parking space， a parking planning method based on curve combination and numerical optimization is proposed in this paper. Firstly， the parking process is reversed and divided into two stages： adjustment planning and berth entering planning. The adjustment planning is devised by establishing a constraint optimization model based on clothoid-arc combination， to guide the vehicle to adjust its position and posture in the berth to find the key points of leaving， while the berth entering planning is devised by setting up a constraint optimization model based on a clothoid-arc-line combination and a quintic polynomial to guide the vehicle to find the best parking point. Then， a simulation is carried out on different working conditions with Matlab to validate the adaptability of the algorithm. Finally， real vehicle test is conducted to verify the effectiveness of the planned path. The results of simulation and real vehicle test show that the parallel parking path planning method proposed can meet the parking requirements in a narrow parking space with strong adaptability.

Key words: path planning, automatic parking, numerical optimization, curve combination

胡杰,朱令磊,陈瑞楠,钟鑫凯,徐文才,张敏超. 狭小车位平行泊车路径规划方法研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(7): 1040-1048.

Jie Hu,Linglei Zhu,Ruinan Chen,Xinkai Zhong,Wencai Xu,Minchao Zhang. Research on Parallel Parking Path Planning Method for Narrow Parking Space[J]. Automotive Engineering, 2022, 44(7): 1040-1048.

图/表 14

图1

表1

汽车主要参数"

参数	数值
车长 $L t o t a l$ /m	4.718
车宽 $W$ /m	1.84
轴距长度 $L$ /m	2.74
前悬长度 $L f$ /m	0.968
后悬长度 $L r$ /m	1.01
最大转向角 $δ m a x$ /（°）	22.5
转向传动比 $r a t e$	20.5
转向盘转速 $ω$ /（（°）·s^-1）	300

表1

图2

图3

图4

图5

图6

表2

图7

图8

图9

图10

图11

图12

参考文献 16

1	徐磊. 基于EPS的自动泊车路径规划及跟踪控制研究［D］.合肥：合肥工业大学， 2017.
	XU L. Research on path planning and tracking of automatic parking system based on eps［D］. Hefei： Hefei University of Technology， 2017.
2	张家旭，赵健，施正堂，等. 基于回旋曲线的平行泊车路径规划和跟踪控制［J］. 吉林大学学报（工学版）， 2020， 50（6）：11.
	ZHANG J X， ZHAO J， SHI Z T， et al. Path planning and tracking control for parallel parking based on clothoid curve［J］. Journal of Jilin University （Engineering and Technology Edition）， 2020， 50（6）：11.
3	张家旭，王晨，赵健，等.面向狭小平行泊车位的路径规划与跟踪控制［J］.吉林大学学报（工学版），2021，51（5）：1879-1886.
	ZHANG J X， WANG C， ZAHO J， et al. Path planning and tracking control for narrow parallel parking space［J］. Journal of Jilin University （Engineering and Technology Edition）， 2021，51（5）：1879-1886.
4	李玄赫. 狭窄车位的自动泊车路径规划与跟踪控制研究［D］.大连：大连理工大学， 2021.
	LI X H. Research on automatic parking path planning and tracking control in narrow parking spaces［D］.Dalian： Dalian University of Technology， 2021.
5	LI B， WANG K， SHAO Z. Time-optimal maneuver planning in automatic parallel parking using a simultaneous dynamic optimization approach［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2016， 17（11）：3263-3274.
6	王启明，宗高强，胥津铭.多段式自动泊车最优路径规划与仿真分析［J/OL］.系统仿真学报. https：//kns.cnki.net/kcms/detai l/11.3092.V.20210204.1632.012.html.
	WANG Q M， ZONG G Q， XU J M. Optimal path planning and simulation analysis of multi-stage automatic parking［J/OL］. Journal of System Simulation. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/ 11.3092.V.20210204.1632.012.html.
7	CHAI R， TSOURDOS A， SAVVARIS A， et al. Multi-objective optimal parking maneuver planning of autonomous wheeled vehicles［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2020， 67（12）： 10809-10821.
8	张家旭，赵健，施正堂，等.采用hp自适应伪谱法的全自动泊车系统轨迹规划与跟踪控制［J］.西安交通大学学报，2020，54（6）：176-184.
	ZHANG J X， ZHAO J， SHI Z T， et al. A trajectory planning and tracking control method for fully-automatic parking system using Hp-adaptive pseudo spectral method［J］. Joural of Xi’an Jiaotong University， 2020， 54（6）： 176-184.
9	VLASAK J， SOJKA M， HANZÁLEK Z. Accelerated RRT* and its evaluation on autonomous parking［J］. 2020， arXiv：.
10	BERGMAN K， LJUNGQVIST O， AXEHILL D. Improved path planning by tightly combining lattice-based path planning and numerical optimal control［J］. 2019， arXiv：.
11	孟祥哲. 基于随机采样与优化的自动泊车路径规划与跟踪控制算法研究［D］.长春：吉林大学，2021.003275.
	MENG X Z. Research on automatic parking path planning and tracking control algorithm based on random sampling and optimization［D］. Changchun：Jilin University，2021.003275.
12	ZHENG K Y， LIU S. RRT based path planning for autonomous parking of vehicle［C］.2018 IEEE 7th Data Driven Control and Learning Systems Conference， Hubei， China， 2018： 627-632.
13	孙宏伟，陈慧，宋绍禹.一种基于强化学习的小库位自动平行泊车运动规划方法（英文）［J］.汽车技术，2021（9）：17-26.
	SUN H W， CHEN H， SONG S Y. A motion planning method based on reinforcement learning for automatic parallel parking in small slot［J］. Automobile Technology， 2021（9）： 17-26.
14	ZHANG J， CHEN H， SONG S， et al. Reinforcement learning-based motion planning for automatic parking system［J］. IEEE Access， 2020， 8： 154485-154501.
15	陈鑫，兰凤崇，陈吉清.基于改进深度强化学习的自动泊车路径规划［J］.重庆理工大学学报（自然科学），2021，35（7）： 17-27.
	CHEN X， LAN F C， CHEN J Q. Deep reinforcement learning based trajectory planning for automatic parking［J］. Journal of Chongqing University of Technology（ Natural Science），2021，35 （7）：17-27.
16	ZHANG P， XIONG L， YU Z， et al. Reinforcement learning-based end-to-end parking for automatic parking system［J］. Sensors， 2019， 19（18）：3996.

场景	车位长/m	起始航向角/（°）
Case1	8	-5
Case2	8	0
Case3	8	5
Case4	7	-5
Case5	7	0
Case6	7	5
Case7	6	-5
Case8	6	0
Case9	6	5

[1]	马天飞,李波,朱冰,赵健. 考虑大气条件影响的自动泊车系统超声波雷达建模[J]. 汽车工程, 2023, 45(9): 1646-1654.
[2]	胡杰, 张志豪, 陈瑞楠, 陈锐鹏, 刘昊岩, 朱琪, 陈晖. 基于改进混合A*的智能汽车时空联合规划方法[J]. 汽车工程, 2023, 45(7): 1123-1133.
[3]	刘平, 陈卓, 刘明杰, 朴昌浩, Soohyun Jang, 万凯林. 阶段约束下Gauss配点离散化平行车位自动泊车轨迹规划[J]. 汽车工程, 2023, 45(7): 1163-1173.
[4]	苗作华,朱良建,赵成诚,刘代文,李诒雯,陈澳光. 基于Retinex的低光照车位图像增强[J]. 汽车工程, 2023, 45(6): 989-996.
[5]	胡满江,牟斌杰,杨泽宇,边有钢,秦晓辉,徐彪. 基于DBSCAN与二分法的混合A*路径规划方法[J]. 汽车工程, 2023, 45(3): 341-349.
[6]	胡杰,朱琪,陈锐鹏,张敏超,张志豪,刘昊岩. 引入必经点约束的智能汽车全局路径规划[J]. 汽车工程, 2023, 45(3): 350-360.
[7]	张洪昌,宁鹏,杨杰,宋建伟,郝麟,曾娟. 基于双层求解策略的平行泊车轨迹规划[J]. 汽车工程, 2023, 45(12): 2299-2309.
[8]	任明辉,梁军,陈龙,张春,王云. 基于改进冲突搜索的智能车库多AGV路径规划[J]. 汽车工程, 2023, 45(10): 1933-1943.
[9]	张书恺,陈慧,刘美岑. 全自动泊车系统路径跟随控制策略[J]. 汽车工程, 2022, 44(7): 1027-1039.
[10]	高强,陆洲,段晨东,徐婷. 汽车垂直泊车路径规划与路径跟踪研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(7): 987-994.
[11]	张志勇,龙凯,杜荣华,黄彩霞. 自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(7): 995-1004.
[12]	张旭东,徐福康,邹渊,郭宁远,张宇. 融合TangentBug与Dubins曲线的智能轮式车辆局部路径规划算法[J]. 汽车工程, 2021, 43(6): 833-841.
[13]	李彩霞,卢少波,张博涵,吴文娟,陆嘉峰. 基于行人位置预测的人车转向避撞路径规划[J]. 汽车工程, 2021, 43(6): 877-884.
[14]	胡林,周登辉,黄晶,杜荣华,张新. 考虑信号灯和能耗的电动车最优路径规划[J]. 汽车工程, 2021, 43(5): 641-649.
[15]	张家旭,王晨,赵健. 基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划与跟踪控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(4): 546-552.

狭小车位平行泊车路径规划方法研究

Research on Parallel Parking Path Planning Method for Narrow Parking Space

RichHTML

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 14

参考文献 16

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 10