无人驾驶自主代客泊车路径规划与跟踪控制策略研究

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近年来,全球汽车保有量逐年增加,过大的汽车保有量带来了一系列能源、环境、安全、交通等方面的问题,无人驾驶车辆依靠先进的高精度环境感知系统,路径决策规划系统以及车身运动控制系统可以显著提高车辆行驶的安全性与高效性。自主代客泊车技术是一种车辆自主寻找停车位并进行泊车的无人驾驶L4级别技术,是解决停车问题的关键技术。本文依托国家重点研发计划项目“新型多功能智能车载终端研制及应用”,对无人驾驶车辆在自主代客泊车工况环境下的路径规划算法、路径跟踪算法进行了研究,主要研究内容包括:(1)建立车辆动力学与运动学模型,搭建自主代客泊车仿真与实车实验环境道路。自主代客泊车的应用环境具有行驶速度低、行驶环境复杂的特点,本文建立了车辆动力学模型以准确获得车辆相关参数,以及建立了运动学模型来准确表达车辆在空间中的精确位置与位姿变化情况,同时建立了车辆预瞄模型来计算车辆跟踪规划路径横向位置偏差;最后设计与选取自主代客泊车仿真环境与实车实验环境,为后续研究工作奠定基础。(2)自主代客泊车路径规划算法与平滑算法研究。考虑到无人驾驶车辆的运动学限制以及自主代客泊车技术的应用场景特点,本文基于快速搜索随机树算法研究自主代客泊车路径规划算法,旨在最大限度发挥其概率完备性,在复杂道路下快速生成可行路径。针对原始算法实时性较差与路径质量较低的问题,本文采用目标偏向策略以一定的概率将目标点作为随机点进行节点扩展,同时采用车辆转角范围限制其采样区域,显著地提高了算法规划速度。最后,提出双向快速搜索随机树算法应用于路径规划,结果显示,该算法在扩展速度提升方面效果显著。由于快速搜索随机树算法生成的路径存在折线,本文分别基于B样条曲线算法与局部加权回归散点平滑算法对规划路径进行平滑处理,结果表明前者可以在局部区域得到较好的平滑效果,但路径整体平滑效果欠佳;后者可以得到更为理想的车辆行驶路径曲线。(3)自主代客泊车路径跟踪算法研究。为使车辆精确跟踪已规划的路径,本文基于模型预测控制策略对车辆车轮转角进行控制。本文以车辆二自由度模型为控制算法预测模型,同时应用车辆预瞄模型与纯跟踪模型得到车辆跟踪规划路径过程中车辆当前位置与规划路径的横向偏差,以此作为模型预测控制算法的输入,经计算得到理想的车辆车轮转角来精确控制车辆跟踪规划路径。(4)自主代客泊车路径规划与跟踪控制仿真与实车实验研究。本文选取某C级轿车作为研究对象,通过仿真与实车实验验证了自主代客泊车路径规划算法的有效性。仿真实验在MATLAB环境中实现,实车实验在长安大学汽车综合实验场完成。在第二章建立的自主代客泊车仿真场景的基础上对比不同场景熟练驾驶员驾驶路径与算法规划路径。同时通过路径跟踪控制算法的仿真实验验证车辆对期望轨迹的跟踪能力。
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