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智能汽车自动驾驶系统泊车路径规划与控制算法.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统泊车路径规划与控制算法
摘要：泊车路径规划与控制是自动泊车系统的核心技术，需要在狭窄的空间中规划出安全、平滑的泊车路径，并精确控制车辆沿路径行驶。本文系统分析了自动泊车路径规划与控制算法的技术原理，涵盖路径规划方法、路径跟踪控制、多段泊车策略、狭窄车位泊车以及垂直泊车与平行泊车算法，深入探讨了自动泊车系统的舒适性优化与安全防护机制。
一、引言
自动泊车是智能驾驶辅助功能中使用频率最高、用户感知最直观的功能之一。在狭窄的城市停车场景中，自动泊车系统能够自动完成车位检测、路径规划与泊车操作，为用户提供极大的便利。泊车路径规划与控制是自动泊车系统的核心技术，需要在有限的空间中规划出满足车辆运动学约束的可行路径，并精确控制车辆沿路径行驶，避免与周围障碍物碰撞。2026年，自动泊车系统已从标准车位的泊车发展为全场景泊车，覆盖平行车位、垂直车位、斜列车位以及狭窄车位等多种场景。
二、泊车路径规划
2.1 几何路径规划
几何路径规划通过圆弧与直线段的组合，生成满足车辆运动学约束的泊车路径。Reeds-Shepp曲线是几何路径规划的经典方法，通过组合前进、后退、左转、右转等基本运动，生成连接起始位置与目标位置的最短路径。Reeds-Shepp曲线在泊车路径规划中应用广泛，能够生成满足最小转弯半径约束的路径。
2.2 混合A星算法
混合A星算法在A星算法的基础上，引入了车辆的运动学约束，在状态空间中搜索满足约束的路径。混合A星算法在连续状态空间中进行搜索，使用Reeds-Shepp曲线作为启发式函数，引导搜索向目标位置收敛。混合A星算法在泊车路径规划中表现出色，能够处理复杂障碍物分布下的路径规划问题，在狭窄车位与非标准车位中具有优势。
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