【摘 要】
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自主代客泊车是一种区域内低速无人驾驶技术,可以提供无人干预的按需泊车服务,不仅能够解决泊车对司机而言操作困难的问题,也能够极大地节省出行时间,是目前极具前景的无人驾驶技术领域。但目前辅助泊车规划算法环境适应性不足,而开放道路路径规划算法在泊车场景中的效率较低。本文针对现有算法的不足,提出了一种改进的基于图搜索的自主代客泊车场景下运动规划算法,该算法允许在给定静态道路语义地图的结构化停车环境中进行全
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自主代客泊车是一种区域内低速无人驾驶技术,可以提供无人干预的按需泊车服务,不仅能够解决泊车对司机而言操作困难的问题,也能够极大地节省出行时间,是目前极具前景的无人驾驶技术领域。但目前辅助泊车规划算法环境适应性不足,而开放道路路径规划算法在泊车场景中的效率较低。本文针对现有算法的不足,提出了一种改进的基于图搜索的自主代客泊车场景下运动规划算法,该算法允许在给定静态道路语义地图的结构化停车环境中进行全局路径规划并输出可跟踪的运动序列。本文以Hybrid-A*算法的图搜索框架为基础,通过分段进行泊车规划过程、导航规划过程和路径平滑优化过程,实现了一个三步规划算法,针对泊车与停车场内导航任务进行了多处优化。为了精确处理狭窄空间内的规划问题,采用了面积法进行碰撞检查与风险评估,以平衡矩形碰撞模型带来的运算开销;对于泊车规划,通过分析泊车路径的变化规律,针对泊位环境改进了前向扩展策略与启发式函数设计,应用了变步长的前向搜索以提高每步搜索的有效性,与多目标点带碰撞惩罚的Reeds-Shepp启发式参考路径,提高初步可行解的搜索效率;对于导航规划,采用了依托引导路径的Frenet坐标系构建偏离惩罚代价及平滑性惩罚代价;在路径平滑优化处理中,引入了三次样条插值函数并提出了控制点缩减策略以缩减优化问题的维度,降低优化算法的复杂性,并应用了舒适性评价指标至速度规划,在提高规划算法搜索执行效率的同时,使改进后的算法能够高效地处理不规则形状的停车位和环境障碍物,提高了对随机环境的适应性。本文采用了两种手段进行了实验分析和验证。以MATLAB进行数值模拟,对各项改进措施进行独立分析验证;以ROS与Gazebo仿真器搭建场景进行全流程仿真测试。对比几何法辅助泊车规划算法与原始Hybrid-A*开放道路规划算法的执行时间和路径效果,结果显示本文提出的改进方案极大的提高了算法的适应性和效率。
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